1. 数据挖掘培训计划
本科或硕士以上学历，数据挖掘、统计学、数据库相关专业。熟练掌握关系数据库技术，具有数据库系统开发经验；熟练掌握常用的数据挖掘算法；具备数理统计理论基础，并熟悉常用的统计工具软件。国内一批大学，211或者985最好。
2. 数据挖掘培训计划书
院校排名有厦门大学，投档线658分。
华东师范大学投档线657分。
上海财经大学投档线657分。
吉林大学投档分642分。
东华大学投档线639分，南京理工大学投档线639分。
华中师范大学投档线639分。
上海对外经贸大学投档线635分。中国地质大学投档线634分。等等
3. 数据挖掘培训项目
大数据培训师有一定的难度的，尤其是对于逻辑思维能力的要求是比较高的，而后，是对于学历的一个要求最好是本科以上，最低也要是大专学历。只要满足这俩个要求加上自己的努力学习大数据也是比较容易的。
大数据可以从事的工作：
1、数据挖掘工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
PS:经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，有些人用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。
2、Hadoop开发工程师
熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig等重要组件，能够实现对平台监控、辅助运维系统的开发。hadoop工程师主要是偏开发层面，指的是围绕大数据系平台系统级的研发人员， 熟练Hadoop大数据平台的核心框架，能够使用Hadoop提供的通用算法，
3、数据分析师
数据分析师 是数据师Datician['detɪʃən]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
PS:作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、等数据分析软件中的一门，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。
4、大数据分析师
通俗一点，这是集Hadoop开发工程师和数据分析师、数据挖掘工程师为一体大才能人才。如果这些你都会，并且有一定的经验，那薪资可是不用说的。
5、大数据可视化工程师
需要熟悉Storm、Spark等计算框架，熟悉Scala/Python语言;精通Java开发，能够独立搭建SSM项目;了解Redis或MongoDB等Nosql，熟练掌握linux基本操作;拥有一定Java多线程开发能力，对程序设计模式有一定理解，对数据库有一定了解，熟悉ETL流程等。
在现当代培训行业蒸蒸日上的状态，想要挣钱就要跟上前进的步伐，踏上新技术热潮。
4. 数据挖掘培训数据挖掘
有利于提高数据的运用能力，促进物联网的发展进步。
5. 数据挖掘技术培训班
学情达是一款十分专业的教育软件，拥有进行学业评价、学科诊断、成绩查询等功能，全面关注孩子学业发展，了解孩子的学习情况，为教学的科学诊断提供了一份支撑，十分的不错。
学情达说明
1.致力于促进教育与互联网、大数据等技术的深度融合
2.实现过程性教和学动态数据的采集和分析，深度挖掘数据价值
3.帮助教育管理者高效决策管理、教师针对性施教、学生自主个性化学习
4.更好地进行家校互动，帮助家长实时了解学生学情、针对性帮扶。
6. 数据挖掘培训+周末培训
随着人工智能时代的来临，人工智能已经融入我们的生活，大到百度的无人驾驶汽车，还有人脸验证，小到牙签都已经走上智能的道路，所以现在对人工智能这个方向的人才需求也是很大的，很多人都想紧跟时代发展的潮流，越来越多的人想要学习人工智能，这里很多人就有疑惑了，学习人工智能要学习多久呢？要学习哪些技能呢？下面就和四川优就业小编一起来看看吧。
一、人工智能要学习多久？
其实人工智能到底要学习多久，这个问题针对不同的人或者不同的情况都有不同的答案，零基础学习和本是计算机专业的肯定不一样，或者是学习过其他程序语言，有一定基础的和没接触过零基础的所需要的学习时间也会有所不同的。今天就以零基础的小伙伴为例，来说说人工智能要学习多久。
一般来说从行业小白到初入这个行业，到可以去找工作程度的时间一般都是五个月左右，现在大部分的培训机构也是这个时间范围。零基础的小伙伴最开始基本都要花上一个月左右的时间去学习编程语言和了解人工智能大局观念等等，目前来说，可以做人工智能的编程语言也是有好多种可以供大家选择，例如，Java、Python等等。一般来说普遍都是认为Python能更好的开发人工智能，Python相对于其他编程语言，也要更简单一些，更适合新手来进行学习，所以Python是人工智能的首选语言。
二、人工智能都要学习什么？
不同的培训机构具体课程可能会不太一样，但是符合企业需求的课程一定是要包含以下这些学习内容的。首先要学习python编程语言，接下来需要学网络爬虫、数据分析、Apriori算法与FP-growth算法原理、决策树算法、随机森林、KNN 、SVM及朴素贝叶斯算法原理、神经网络算法等等。对于零基础的小伙伴来说，要将以上这些人工智能的课程学完，最起码需要四个月以上的时间，再加上一些必要的实战练习，所以大家学习人工智能的时间一般也都在这个范围。如果大家是自己利用平时的时间进行学习的话，那么学习的时间就会变得更长，也对大家的学习韧性有更大的考验。
7. 数据挖掘培训计划方案
大家都知道，在进行数据分析的时候需要先挖掘数据和存取数据，这样才能够为数据分析工作打好基础。
但是在一般情况下，数据挖掘出来之后是有很多无用重复的数据的，如果将这些数据直接分析的时候会影响分析结果，这就需要对数据进行加工。如果加工得好，那么出来后的数据是一个简洁、规范、清晰的样本数据。
数据加工的步骤通常包括数据抽取、数据转换、数据计算。
8. 数据分析挖掘培训
关联规则分析包括频繁模式挖掘、序列模式挖掘，用于发现能够描述数据项之间关系的规则。
关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(Frequent Itemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则。