优就业是中公教育IT培训品牌，致力于培养面向互联网领域的人才，以学员就业为目的，就业为宗旨，是一家集互联网营销师、UI/UE交互设计师、Web前端工程师、Java工程师、Python工程师、Unity开发工程师、大数据工程师、Linux云计算工程师、PHP工程师等课程为一体的IT培训机构。为培养符合时代需求的IT人才，中公教育优就业以高瞻的视野，经多年布局，打造人才培训服务体系。以企业需求为导向，以行业未来为驱动，向企业和社会不断输送IT人才。

优就业大数据培训课程课程介绍

基础阶段：

这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，北大青鸟还会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。

第二阶段：

大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。 完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景，北大青鸟还安排了的课程学习。

第三阶段：

数据分析挖掘及海量数据处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

什么是数据科学异常值检测原理？异常值的检测方法有基于统计的方法，基于聚类的方法，以及一些专门检测异常值的方法等。使用pandas，可以直接使用describe()来观察数据的统计性描述，或者简单使用散点图也能很清晰的观察到异常值的存在。

一、数据科学异常值检测前提

数据样本符合标准正态分布，正态分布的核心是中心极限定理即：如果一个事物受到多种因素的影响，不管每个因素本身是什么分布，它们加总后，结果的平均值就是正态分布。如果要符合正态分布则这些因素必须彼此独立，彼此不独立的各项因素会互相加强影响，那么就构不成正态分布。

二、数据科学异常值检测原理

标准正态分布下的曲线为钟型曲线，期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。因此对于一组数据，如果符合正态分布，则可以通过经验法则来检测异常值，同图中可以发现，68.2%的测量值落在μ值处正负一个标准差σ的区间内，95.4%的测量值将落在μ值处正负两个标准差σ的区间内，99.7%的值落在μ值处正负三个标准差σ的区间内。因此，对于一组符合正态分布的数据，如果某个值距离μ值超过三个标准差σ则可以判断这个值属于异常数据。

三、计算步骤

μ值：μ是遵从正态分布的随机变量的均值，由于前提是各种因素对结果的影响为相加，因此μ值的计算可以为样本数据的算术平均值。

标准差σ：所有数据减去其平均值的平方和，所得结果除以该组数之个数N(数据集为总体数据情况，一般用于大数据算法)或者个数N减1(数据集为样本数据情况，认为数据集不是总体数据而是总体数据的一部分，一般用于统计学)，再把所得值开根号，所得之数就是这组数据的标准差。

判断逻辑：计算μ+3σ，μ-3σ，当单个数据大于μ+3σ或者小于μ-3σ时，认为此数据为异常值，因为按照经验法则，此数据在数据集的99.7%范围外。

首先理解数据科学异常值检测原理，掌握计算步骤，较终实现对数据科学异常值检测。