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2022-10-20點擊量：4496

大數據培訓后有哪些可以從事的工作崗位呢大數據培訓后有哪些可以從事的工作崗位呢？隨著人工智能的發展這個時代是大數據時代也是大數據人才稀缺的時代。由于國內人才缺口比較大大數據也迅速成為行業和市場的熱點，更多的企業無論是對人才的招聘還是在大數據培訓都成了剛需，這也促使大數據人才的薪資在同崗位中是比較高的，掌握大數據技術工資提升40%左右是很常見的。大數據的就業領域是很寬廣的不管是科技領域、還是食品產業、零售業等等都是需要大數據人才進行大數據的處理，以提供更好的用戶體驗，以及優化庫存、降低成本、預測需求。下面跟小編一起看看大數據培訓后大家在各個領域可以從事的工作崗位及未來發展方向。大數據培訓后有哪些可以從事的工作崗位呢零基礎學習大數據一、熱門工作崗位1、Hadoop開發工程師Hadoop是一個分布式文件系統(HadoopDistributedFileSystem)，簡稱HDFS。Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟件框架，以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行數據處理。所以說Hadoop解決了大數據如何存儲的問題，因而在大數據培訓機構中是必須學習的課程。2、數據分析師數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。作為一名數據分析師、至少需要熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大數據魔鏡等數據分析軟件中的一門，至少能用Acess等進行數據庫開發，至少掌握一門數學軟件如matalab、mathmatics進行新模型的構建，至少掌握一門編程語言。總之，一個優秀的數據分析師，應該業務、管理、分析、工具、設計都不落下。3、數據挖掘工程師做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。4、大數據可視化工程師隨著大數據在人們工作及日常生活中的應用，大數據可視化也改變著人類的對信息的閱讀和理解方式。從百度遷徙到谷歌流感趨勢，再到阿里云推出縣域經濟可視化產品，大數據技術和大數據可視化都是幕后的英雄。大家能從事的工作崗位并不只是上面的這幾個，還有很多細分崗位小編就不一一列舉了。想要在工作中立于不敗之地還是需要大家不斷給自己充電的。...

2022-10-20點擊量：4528

如何選擇大數據培訓機構如何選擇大數據培訓機構？現如今大數據技術已經在慢慢的影響著這個社會的發展，由此得出大數據培訓在當下是個很熱門的話題，應運時代的變化需求國內涌現出不少大數據培訓機構。所以不少人問該如何選擇大數據培訓機構呢?在這里小編就跟大家一起討論一下如何選擇大數據培訓機構這個話題。1、看就業數據；如果有很多的學員參加學習有很高的就業數據，那就是靠譜的機構。如果只宣傳講師多牛不宣傳就業信息，那么需要認真考慮。講師很nice不代表畢業的學員會同樣牛。2、看專職講師數量；大數據行業工資很高，大數據公司里面的一線工程師基本上薪資都是按照年薪算，這對培訓機構而言，成本壓力很。很多培訓機構只有兼職講師，這樣成本是小的。因為沒有課的話培訓機構不付工資沒有成本。但是兼職講師沒有那么多時間備課，在講課水平上與專職講師是有很大差別的。3、看后續服務；現在的單位經常加班很累根本沒時間去學習新技能。如果培訓機構只關注培訓一門技能收一筆錢的話對學員長期發展不利。如果在培訓機構繳費學了這門技能，在授課途中能夠捎帶講解一些別的技能問題的話那就太好了。4、看是否允許實地查看；有很多大數據培訓機構中有很多皮包公司本身沒有師資力量只是一個組織機構，把想要參加培訓的學員和希望兼職講課的一線人員牽線搭橋組合到一起。這樣對學員是不負責的。如果實地參觀和工作人員聊聊天是很容易看出來的。...

2022-10-18點擊量：4448

大數據培訓內容有哪些大數據培訓內容有哪些？學習大數據課程，一般會涉及這些內容：大數據培訓思維、大數據體系及軟件、實操及就業指導。如果想具體了解大數據培訓內容有哪些，那不妨接著往下看吧!1、大數據培訓思維就是從哪個角度去思考做分析，了解大數據分析的實踐流程(數據獲得、數據清洗、數據分層、數據建模、反向評估、得到可視化結論)，關于大數據課程的學習。思維的形成是為難被跨越的，一般講師會通過真實的大數據分析實踐流程分享，讓大家形成多元分散的方法。2、大數據體系及軟件Java、Linux和hadoop、centos、maven、yarn、hbase、spark等都需要做到融會貫通、靈活使用。Linux是很多軟件都要打開的系統，學習Linux可以幫助你更深入的了解安裝環境和不同軟件的使用，可以說，軟件是數據分析的翻譯機。如果缺乏軟件的幫助，10tb以上的數據集要“走一遍”得一兩年，根本無法在規定的時間內完成分析的結論。3、實操大數據分析的實操難度不大，只要有一臺電腦，設置好系統，再安裝好軟件，按照上面所說的從業流走幾遍就能知道到底在分析的過程中在不同階段到底要用到哪個系統哪個軟件，需要多練習就能積累經驗。4、就業指導學習知識是手段，就業才是根本，畢業前院校老師會結合目前的市場環境做分析，讓大家知道如何把握未來的求職方向，如何寫簡歷，投遞簡歷如何利用人脈資源，甚至有些靠譜的院校會直接寫推薦信，幫助學生成功求職。一般來說，過去就業情況好的學生，在職業發展道路上可以重點關注，因為他們的教學就業都有保障。因為他們的教學就業都有保證。雖然大多數大數據培訓機構在課程設計上大同小異，就是以上這些，但是不同的機構他們在教學質量上卻大相徑庭，為了實現更快的知識傳遞，形成一個系統的體系，要找內部講師有多年從業經驗的機構來報班，因為這樣的機構才能保證學生學有所成。...

2022-10-14點擊量：5104

大數據需要學什么?大數據是海量數據的存儲、計算、統計數據、分析處理的一系列處理方法，處理的數據量通常為TB，甚至PB或EB的數據，這是傳統數據處理方法無法做到的，涉及的技術是分布式計算、高并發處理、高可用性處理、簇、實時計算等，匯集當前IT領域流行和流行的IT技術。什么是大數據技術,大數據需要學什么隨著互聯網的發展，隨著云時代的到來，大數據成為很多人關注的焦點。公司創建的數據，通常被稱為大數據，將數據下載到數據庫，并且在分析時，會花費太多時間和金錢。所以云計算往往與大數據齊頭并進，因為大規模的數據分析需要云計算的幫助。大數據的應用技術稱為大數據技術，應用技術包括各種大數據平臺等。大數據需要學什么1、Java編程技術Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，具有非常高的跨平臺能力，可以編寫桌面APP、WebAPP、分布式系統和嵌入式系統應用等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，所以，想學大數據，掌握Java的基礎知識是必不可少的!2、Linux命令對于大數據開發通常在Linux環境下進行，與Linux操作系統相比，Windows操作系統是一個封閉的操作系統，開源大數據軟件非常有限，所以，想從事大數據開發工作，還需要掌握Linux基本操作命令。3、HadoopHadoop是大數據開發的重要框架，它的核心是HDFS和MapReduce，HDFS為海量數據提供存儲，MapReduce為海量數據提供計算，所以，需要集中注意力，除了，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN和Hadoop高級管理等相關技術和操作!4、蜂巢Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具，結構化數據文件可以映射到數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，SQL語句可以轉換成MapReduce任務運行，數據倉庫統計分析的理想選擇。對于Hive，你需要掌握它的安裝、應用和高級操作等。5、Avro和ProtobufAvro和Protobuf都是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，數據存儲的理想選擇，一種數據交換格式，也可以在不同語言之間相互通信，學習大數據，需要知道如何使用它。6、動物園管理員ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，它是為分布式APP提供一致服務的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中，需要掌握ZooKeeper常用命令和功能的實現方法。7、HBaseHBase是一個分布式的、面向列的開源數據庫，不同于一般的關系型數據庫，更適合非結構化數據存儲的數據庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可擴展的分布式存儲系統，大數據開發需要HBase基礎知識、應用、架構和高級用法等。8、鳳凰phoenix是基于JDBC用Ja??va編寫的，具有動態列、哈希加載、查詢服務器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據采集、行時間戳列、分頁查詢、跳過查詢、視圖和多租戶功能，大數據開發需要掌握其原理和使用方法。9、雷迪斯Redis是一個鍵值對存儲系統，它的出現很大程度上彌補了memcached等key/value存儲的不足，在某些情況下，它可以很好地補充關系數據庫，它提供了java，C/C++，C＃，PHP，JavaScript，Perl，對象-C，Python，紅寶石，Erlang等客戶端，便于使用，大數據開發需要掌握Redis的安裝、配置及相關使用。10、水槽Flume是一個高可用的、高可靠性、分布式海量日志采集、聚合和交付系統，Flume支持在日志系統中自定義各種數據發送者，用于數據收集;同時，Flume提供簡單的數據處理，以及寫入各種數據接收器的能力（可定制）。大數據開發需要掌握它的安裝、配置及相關使用。11、SSMSSM框架由Spring提供支持、SpringMVC、MyBatis三個開源框架集成，通常用作具有更簡單數據源的Web項目的框架。大數據開發需要單獨掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三個框架同時進行，然后使用SSM進行集成操作。12、卡夫卡Kafka是一個高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，它在大數據開發和應用中的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統一在線和離線消息處理，也是通過集群提供實時消息。大數據開發需要掌握Kafka架構的原理，各個組件的作用和用法，以及相關功能的實現!13、斯卡拉Scala是一種多范式編程語言，Spark是大數據開發的重要框架，采用Scala語言設計，想學習Spark框架，擁有Scala基礎至關重要，所以，大數據開發需要Scala編程基礎知識!14、火花15、阿茲卡班Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用計算引擎，它提供了一個全面的、管理各種數據集和不同性質數據源的大數據處理需求的統一框架，大數據開發需要掌握Spark的基礎知識、火花作業、火花、激發作業部署和資源分配、火花洗牌、火花內存管理、Spark廣播變量、火花SQL、火花。15、阿茲卡班Azkaban是一個批處理工作流任務調度器，可用于在工作流中以特定順序運行一組作業和流程，可以使用Azkaban完成大數據的任務調度，大數據開發需要掌握Azkaban的相關配置和語法規則。...

2022-10-01點擊量：4519

數據庫管理工程師證書怎么考數據庫管理工程師證書怎么考？數據庫管理工程師證書報考流程先選擇合適的機構提交報名資料，通過審核后繳費。開通網課學習，參加線上考試，成績合格后下發證書，下證周期1-2個月時間。數據庫管理工程師證書含金量高嗎？報考條件是什么？數據庫管理工程師證書怎么考數據庫管理工程師證書怎么考？數據庫管理工程師證書目前沒有個人報名入口，不能自己報考，考生必須通過正規授權機構或培訓單位報名，數據庫管理工程師報考流程先選擇合適的機構提交報名資料，通過審核后繳費。開通網課學習，參加線上考試，成績合格后由頒證中心下發證書到機構，下證周期1-2個月時間，機構收到證書后再統一郵寄給學員。數據庫管理工程師證書含金量含金量很高的，數據庫管理工程師證書是表明勞動者具有從事某一職業所必備的學識和技能的證明。它是勞動者求職、任職、開業的資格憑證，是用人單位招聘、錄用勞動者的主要依據，也是境外就業、對外勞務合作人員辦理技能水平公證的有效證件。數據庫管理工程師證書表明持有者已經通過了該項目從業人員專業技能培訓和相應的考試，可作為持有者就業上崗和用人單位招收錄用人員的參考，本證書編號為專屬編號，在全國范內通用。數據庫管理工程師報考條件初級：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿1年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿半年；3、計算機相關專業大專及以上應屆畢業生。中級：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿2年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿1年；3、持有初級大數據工程師專業技術等級證書滿1年。高級：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿3年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿2年；3、持有中級大數據專業技術等級證書滿1年。...

2022-09-30點擊量：4897

大數據培訓要多少學費?一般比較靠譜的大數據培訓費用一般在2萬左右，零基礎的大數據培訓課程價格略高，有基礎的學習周期相對便宜。如果想具體了解大數據培訓要多少學費，那不妨接著往下看吧!1、大數據培訓要多少學費一般比較靠譜的大數據培訓費用一般在2萬左右，零基礎的大數據培訓課程價格略高，有基礎的學習周期相對便宜。大數據未來的發展趨勢是好的培訓投入的資金和設備等成本都很高，所以大數據培訓機構的成本也不低。大數據培訓的費用一般在2萬左右，這樣的培訓投入的資金和設備等費用非常高，專業培訓針對性強。師資力量、辦學條件、地理位置等都會影響培訓費用的高低。當然，這是線下面授班培訓課程的成本;對于線上工作的成本要低得多。如果你想學習大數據，選擇線上教學或線下培訓課程都可以，保障教學質量需要自律的學習。2、大數據培訓有必要嗎大數據培訓的必要性：(1)大數據需要特殊的技術，以便在可容忍的時間內有效地處理大量的數據。適用于大數據的技術包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘網格、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展存儲系統。(2)大數據的特點。數據量大，數據種類多，要求實時，數據所包含的價值也大。在各行各業都有大數據，但眾多的信息和咨詢是復雜的，需要搜索、處理、分析、歸納、總結出其深層次的規律。...

2022-09-28點擊量：4976

大數據主要學哪些內容大數據主要學哪些內容？了解Hadoop就像是在打開大數據這扇門。首先它本身是一個分布式計算架構，更重要的是它是一個可擴展的生態系統，像IBM，EMC，Amazon，微軟，甲骨文等大型IT公司都已經有了基于Hadoop的商業化大數據產品。雖然現在還有比Hadoop更為先進的分布式架構(Dremel，DataFlow等)，但也都是基于Hadoop的改進升級，因此也說Hadoop是大數據的基礎，基礎的穩固決定了未來能走多遠!!以下是小編為你整理的大數據主要學哪些內容Hadoop是什么Hadoop是一個大家族，是一個開源的生態系統，是一個分布式運行系統，是基于Java編程語言的架構。不過它最高明的技術還是HDFS和MapReduce，使得它可以分布式處理海量數據。HDFS(分布式文件系統)：它與現存的文件系統不同的特性有很多，比如高度容錯(即使中途出錯，也能繼續運行)，支持多媒體數據和流媒體數據訪問，高效率訪問大型數據集合，數據保持嚴謹一致，部署成本降低，部署效率提交等，如圖是HDFS的基礎架構MapReduce(并行計算架構)：它可以將計算任務拆分成大量可以獨立運行的子任務，接著并行運算，另外會有一個系統調度的架構負責收集和匯總每個子任務的分析結果。其中包含映射算法與規約算法。Cetas項目關注點在線應用分析：及時乃至實時的決策提供了投資的成功可能性!隨著各式各樣應用產生不規則的數據產生，這些數據到底想告訴你我什么呢?我們相信大數據將提供一個遠見，一個對客戶的洞察。那就沒有理由去懷疑，基于用戶的產品和服務會成功!Cetas提供了一個易于管理，自助服務的虛擬環境，支持企業自定義創建多種應用。這里提供了多維度的行為分析和大量高級的分析算法。IT運營分析：除了提供在線應用實時的高級分析之外，還能分析IT運營管理，提供企業的管理運營能力。這為企業提供了對企業IT運營效果的面面觀。企業Hadoop分析：為企業或個人提供可擴展，高性能的Hadoop自助分析平臺，也提供了可視化的數據發現功能，并且嵌入了大量先進的機器學習算法，這些都促進研究和深度挖掘大數據所隱藏的內容。甚至如果你有建模的需要，這個平臺也能滿足你!!從虛擬化的基礎上創建起的這三項服務，分別面向私人，公共，甚至是公私混合。從而Cetas使得大數據分析更加輕量化，這也是VMware公司收購Cetas之后加大投入的方向。如今Cetas加入VMware的大家族，未來將被賦予更重要的角色和作用。這方面也讓我們拭目以待VMware這架虛擬化馬車駛出的大數據分析之路。Hadoop起源Hadoop有個背景，就是起源于ApacheLucene項目中的一個搜索引擎Nutch。Lucene目前是世界上最好，并且開源的搜索引擎框架和產品。Lucene本身就有非常多好的大數據經驗和思路。這為Hadoop預備了巨大能量，使得Hadoop注定是一個偉大的產品。Hadoop命名：其實是一個孩子給棕黃色大象的命名。Hadoop圖標在本系列中也隨處可見。Google也是一個這樣的例子。這樣有一個很好的點就是想到Hadoop，就會想到大數據，而不會是其他。Hadoop目標：Hadoop的出現是為了解決搜索引擎無法接受數以億計單位的數據量的問題。借助Google分享的GFS和MapReduce成熟理論，Hadoop一躍而出，成功解決了海量數據存儲和搜索的架構問題。未來Hadoop將支持更巨大的數據和更智能的數據管理。Pig基礎知識Pig是進行Hadoop計算的另一種框架，是一個高級過程語言，適合于使用Hadoop和MapReduce平臺來查詢大型半結構化數據集。通過允許對分布式數據集進行類似SQL的查詢，Pig可以簡化Hadoop的使用。1、Pig概述2、安裝Pig3、使用Pig完成手機流量統計業務Hivehive是基于Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapReduce任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapReduce統計，不必開發專門的MapReduce應用。1、數據倉庫基礎知識2、Hive定義3、Hive體系結構簡介4、Hive集群5、客戶端簡介6、HiveQL定義7、HiveQL與SQL的比較8、數據類型9、表與表分區概念10、表的操作與CLI客戶端11、數據導入與CLI客戶端12、查詢數據與CLI客戶端13、數據的連接與CLI客戶端14、用戶自定義函數(UDF)...

2022-09-28點擊量：4531

數據分析師需要學會哪些技能數據分析師需要學會哪些技能？數據分析就是通過大量的數據來選擇有用的數據，這樣就可以很好地進行正確的分析。除此之外，想要成為一名數據分析師還要掌握更多知識。下面來看看數據分析師需要學會哪些技能。數據分析師需要學習很多技能，這就是為什么數據分析師的工資非常高的原因。在炙手可熱的大數據發展時代,數據分析師這個職業變得越來越流行,很多人想進入這個行業。需要學習哪些內容，是很多人都關心的問題。首先讓我們談談Excel。如果你想成為一名數據分析師，有必要學習如何使用Excel。對于數據分析師來說，Excel是一項必要的技能。經過大量的實踐，Excel是一個可靠的工具。如果你用Excel來分析數據，可以做得很好。現在很多企業都在使用Excel來分析數據，所以數據分析師必須學會使用Excel。然后我們來討論行業知識。對于數據分析師來說，理解業務比數據方法更重要。而學習業務是沒有捷徑的，基本上要靠不斷的思考和不斷的總結。只有這樣，我們才能做好數據分析。接著我們來談談SQL。其實現在很多人都不知道SQL是什么，在這里給大家解釋一下，SQL是所有數據庫查詢的語言，當然SQL很容易上手。數據庫有很多種類型，如mysql、SQLserver、oracle等，對于不同的數據庫，SQL語法會有所不同，但一般都是一樣的，只是略有不同。如果你有一個數據庫，那么只需要找一些SQL問題來，這也可以提高SQL的能力。而數據分析思維是數據分析師需要重視的事情。如果你是一名數據分析師，那么你需要對數據進行思考，并保持一個敏銳能力，以便發現其他人可能遺漏的東西。同時，還需要一種數據分析的心態。如何才能擁有數據分析的心態?一般來說,理清分析思想,構建分析框架,并分析目的分解為幾個不同的分析點,也就是說很清楚如何進行詳細的數據分析。同時，確保分析框架的系統性和邏輯性。最后,統計數據。優秀的數據分析師還應該精通統計學。只有學習統計學才能進行數據分析。數據分析就是通過大量的數據來選擇有用的數據，這樣就可以很好地進行正確的分析。統計學的統計知識使我們能夠從另外一個角度來看待數據，這樣我們就可以看到不同的情況，為數據分析提供參考價值。如果你想成為一名優秀的數據分析師，你必須了解統計學。...

2022-09-28點擊量：4459

怎樣成為合格的數據分析師怎樣成為合格的數據分析師？數據分析師這個職業在當下的社會里變得越來越受歡迎了，很多人都想轉行從事這個職業。在這之前，需要了解好數據分析師的基本內容。下面就來說說怎樣成為合格的數據分析師。能講簡單的故事為什么需要成為一個不錯的講故事的人?因為數據需要有人去澄清和簡化它,而一個“好”的數據分析師必須能夠做到這一點。清晰而自信地交流,或者表達他們認為聽眾可以很容易理解的主題,也能幫助決策者做出正確的決定,花更少的時間了解數據背后的意義。對細節的關注一個“合格”的數據分析師應該注意細節，這可以幫助他們在任何數據分析項目中質疑或管理可疑事件，從而避免出現代價高昂的錯誤。俗話說，“細節決定成敗”。商業的頭腦一個“合格”的數據分析師必須對業務操作有深刻的理解。在任何企業中，分析師都必須在商業上理解客戶、自己團隊中的人員、不同的部門和業務線，并且必須識別和區分他們的分析真實影響以及它如何影響企業的業務決策。熟悉數據熟練使用數據和通過數據分析解決公司問題的人才是一個好的數據分析師能力的體現，這些能力可以幫助分析師發現事物或數據中的錯誤。重要的是能夠看到思想或行動的分離，看到普通人會忽略的模式，并將那些不太明顯的模式轉化為商業意義。我們很少看到天生具有這種技能的人，但它是可以發展的。良好的人際關系一個“合格”的數據分析師必須善于與不同行業的每一個人溝通。一個“合格”數據分析師應該經常建立關系，因為他們將成為人與業務之間的中間人，需要增強與他人的交互，從而容易理解業務需求并交付優秀的數據分析項目。...

2022-09-28點擊量：4557

數據分析師要具備哪些能力數據分析師要具備哪些能力？作為一個合格的數據分析師，應該具備什么樣的能力呢?對于這個問題，相信很多朋友都想了解。為了幫助大家更好的提升，今天就來說說數據分析師要具備哪些能力。1、統計類的數學知識數學知識是數據分析人員的基本技能。對于初級數據分析師來說，了解一些統計相關的基本內容，具備一定的公式計算能力是必要的，并且熟悉常用的統計模型算法。高級數據分析人員必須具備統計模型知識，具備線性代數(主要是矩陣計算)知識。對于數據挖掘工程師來說，除了統計，各種算法也需要熟練運用，對數學的要求是最高的。2、方便的工具對于初級數據分析師來說，必須懂得使用Excel，必須使用數據透視表和公式，最好使用VBA。另外，還應該學習統計分析工具，SPSS對于入門者來說是一個不錯的選擇。對于高級數據分析師來說，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少熟練使用其中一種，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。對于數據挖掘工程師來說，會使用Excel就行，但主要的工作是寫代碼。3、Python語言對于初級數據分析師來說，如果需要，可以編寫SQL查詢、Hadoop和Hive查詢。對于高級數據分析人員來說，除了SQL之外，還需要學習Python，以便用一半的精力獲取和處理數據。其他編程語言也可用。對于數據挖掘工程師來說，Hadoop應該是熟悉的，Python/Java/c++至少應該熟悉一個，Shell應該能夠使用。總之，編程語言是數據挖掘工程師的核心競爭力。4、業務理解業務理解是數據分析師所有工作的基礎。數據獲取方案、指標的選擇，甚至對最終結論的洞察，都取決于數據分析師對業務本身的理解。對于初級數據分析師來說，主要的工作是提取數據并做一些簡單的圖表，以及少量的洞察性結論，對業務有基本的了解。對于高級數據分析師來說，需要對業務有更深入的了解，并能夠基于數據提取有效的視圖，這對實際業務是有幫助的。對于數據挖掘工程師來說，對業務有一個基本的了解是可以的，但是重點仍然需要放在開發技術能力上。5、邏輯思維理工科的人都具有較好的思維能力。對于初級數據分析師來說，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步的目的性，知道需要使用什么樣的手段，想要達到什么樣的目標。對于高級數據分析師來說，邏輯思維主要體現在建立一個完整有效的分析框架，理解分析對象之間的相關性，理解每一個指標變化的因果關系，從而對業務產生影響。對于數據挖掘工程師來說，邏輯思維不僅體現在與業務相關的分析工作中，還包括算法邏輯、程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。...

2022-09-28點擊量：4533

如何成為一名數據分析師如何成為一名數據分析師？隨著大數據的普及，數據分析師已經成為各大公司的標配，無論是簡單的數據分析、excel處理、數據挖掘、建模等，都體現了企業對數據的重要性。下面來看看如何成為一名數據分析師。1.業務能力只要在實踐領域中做過數據分析，你就會明白在任何分析中最重要的是業務能力。學習和掌握業務知識,需要深厚的積累。一個開發業務專家，背后積累的經驗遠遠超過掌握的基本技能。所以，想要成為更好的數據分析師，需要更深層次的思考和總結,否則只停留在表層。例如，使用以前的分析報告和示例案例進行研究，如果不理解，就提出問題，這是一個漸進的過程。然而，這需要時間和行業的沉淀。數據分析師不斷改進的能力就是有效提高業務知識的方式。2.思考能力數據一直都存在,但是它不能說話,所以數據分析師不僅要基于業務能力的理解,學會推理和分析、發現、快速定位關鍵屬性之外,還要懂得開發自己的創新觀點,沒有思維邏輯數據分析是非常糟糕的。形成獨特的見解，是來自于個人的不斷學習和思考，在這里學習更強調跨領域和專業，思考更強調思維習慣。思考本身是一種實踐,它可以是你的知識更深入和系統的運用。在某種程度上,“數據分析”從來不是一個“數據分析”本身,而是通過“數據分析”和表象來加深理解、思考和判斷。3.溝通能力數據分析貫穿整個行業鏈,數據、技術、業務等等，跨越的過程很長,我們需要面對各種各樣的工作,遇到不同的角色,不同的語言時,如果沒有數據和業務的橋梁,那么溝通起來就顯得很困難。與此同時，聽取別人的意見，尤其是明智的意見，它可以幫助你找到另一條出路，減少犯錯誤的可能性。4.數據學習能力數據學習有一個不好的現象,比如你在看一個案例的時候，往往接觸到的只是數據的局部。因此,視野是有限的,在大多數的公司中,許多數據分析師實際上缺乏全局數據視圖,因為他們不知道有多少數據。當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統的數據學習，這是在實踐中已經習慣的事情，但是自頂向下的數據學習方法將為你提供更好的基礎和更全面的數據視圖。...

2022-09-28點擊量：4476

大數據工程師的報考條件大數據工程師的報考條件，初級大數據工程師考試報名條件：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿1年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿半年；3、計算機相關專業大專及以上應屆畢業生。中級大數據工程師考試報名條件：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿2年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿1年；3、持有初級大數據工程師專業技術等級證書滿1年。高級大數據工程師考試報名條件：1、取得中專、大專學歷，從事計算機相關工作滿3年；2、取得本科及以上學歷，從事計算機相關工作滿2年；3、持有中級大數據專業技術等級證書滿1年。大數據工程師的報考條件大數據工程師證書含金量對于沒有從業經驗的人群來說，證書是最直接的證明，特別是剛畢業的應屆生，證書是公司選擇你的重要依據，面試時也多一個讓面試官認識你的“渠道”。當然了，企業最看重的還是個人能力，證書只是起到一個“敲門磚”的作用。其實，不管是大數據工程師證書，數據分析師證書，每個職業的相關技能認證，其實都是一種錦上添花的作用，畢竟技術類的工作都是要看你的實際操作水平的。如果有人正在尋找一個方法來獲得一個優勢，獲取更多的就業機會，都需要第三方證明，而獲得大數據認證則是一個明智的選擇。證書的作用簡單來說有幾點：1、使你的簡歷更加豐富，含金量更高，可能在眾多簡歷中脫穎而出。2、企業錄用時一個參考，或者因此PK掉你的競爭者。3、談工資的一種資本，或者能因此要到一份不錯的offer。大數據的發展趨勢很好，現在各行業對大數據的人才需要就大，如果說掌握了技術，再有一個可以證明你能力的證書在手的話，那就是錦上添花的作用了！...

2022-09-24點擊量：4471

大數據分析報班要多少錢？市場上的大數據培訓課程一般分為線上和線下兩種模式;線下大數據培訓班的學習時間一般為4到8個月不等，學費在2萬元左右。以下是關于大數據分析報班要多少錢的具體介紹。1、大數據分析報班要多少錢市場上的大數據培訓課程一般分為線上和線下兩種模式，費用和學習時間也會有所不同。線上模式，一般為直播課和錄播課，學費從幾千到幾萬不等。學習時間相對較長，而且學習特別注重個人的學習能力和自控能力，畢竟不是課堂直播授課，很容易開小差。一旦錯過一個知識點，接下來的學習就跟不上了。另外，是在線學習，對于疑難問題的解答，教員也是顧不上的。總之，在線學習，適合那些有一定基礎，且學習能力和自制力都比較強的人。線下模式，一般是機構現場教學，課后輔以課程錄屏點評。這種大數據培訓班的學習時間一般為4到8個月不等，學費在2萬元左右。學費可能略貴，但對于零基礎的人來說，比較親切，可以和老師面對面交流，可以當場解決問題，也可以在課后和老師單獨交流。你甚至可以從老師那里學到獨家的工作經驗和學習技巧。2、數據分析自學還是報班(1)自學自學的時間比較自由，不需要受到任何約束，可以自己安排時間，而且學習的直接費用要少很多，但是自學的過程中一定要注意項目經驗的積累，不能只學工具技能而忘記項目經驗。因為現在企業在招聘數據分析師時都很看重數據分析師的項目經驗，這一點在招聘網站上隨便一搜就能看到企業需求的相關職位信息。在學習的過程中，我建議盡可能的去找那些曾經從事過或者正在從事數據分析師的朋友，讓他們“手把手”的帶你做一些真實的項目。只有在自學的過程中注重項目體驗，才能在學習之后更加順利的走上數據分析師的崗位。(2)報班學習最重要的是報班學習可以縮短學習時長，兩個月就可以基本掌握。除了縮短時間外，培訓機構會有比較有經驗的老師帶你做項目，積累項目經驗，避免自學過程中找不到人帶你，因為大數據分析對于大數據分析師的項目經驗要求確實很高。還有就是費用問題，與自學相比報班學習肯定是在短期內花費相對較多。...

2022-09-23點擊量：4418

學大數據的基礎是什么學大數據的基礎是什么？隨著社會的發展，移動互聯技術不斷的更新，“大數據”時代的到來已經是即將到來，再加上兩會的“大數據”的提議，大數據時代將是今后幾年發展的重點。那么我們如何把握大數據時代呢?以下是小編為你整理的學大數據的基礎是什么首先是技術人員，要把握大數據時代的到來，數據庫技術和正則表達式等專業技術已經炙手可熱，學習這些技術將來一定能夠在大數據時代占領一席之地，然后就是要關注各大知名網站的接口發布，要充分利用各種資源，把數據做到“大”。然后就是政府部門，要能夠統籌協調，充分調動大型網站的技術優勢，對數據進行統一的整合，確保大數據時代數據的安全性。由于技術不斷更新，技術漏洞的存在視乎不可避免，但是如果有著優秀的團隊及時的發現這些漏洞，并且補充漏洞，相信數據安全性將不是問題。對于大型網站，要做好數據的分離工作，隨著網站的開放程度越來越大，網站必然存在一些問題，要做到內部數據的分離，最好做到局域網內操作內部數據。對于制造業、服務業，要及時通過大數據的分析，獲取市場的第一手資料，確保自己的資源能夠得到合理的分配。對于創業者，更是一次機遇，但是要根據總體趨勢去選擇自己的行業，不要為眼前的小利迷惑，大膽的做到創新發展的這一歷史規則。對于我們打工的人，也可以通過大數據確定自己的日常生活行程。比如出行時根據道路的擁堵情況，確定自己的出行路線，購買商品時的數據統計來確定自己購買的商品。大數據處理大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。采集大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰是并發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。統計/分析統計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的占用。...

2022-09-23點擊量：4099

如何選擇可靠的大數據培訓機構如何選擇可靠的大數據培訓機構1.通過之前的學員了解培訓機構的具體情況，或者在網上找到相關培訓機構的評價進行綜合分析。口碑可以反映培訓機構的整體實力。如何選擇可靠的大數據培訓機構2.培訓機構的師資水平決定了培訓機構的教學質量，也是培訓機構生存的基礎。從一個機構的教師水平來看，我們可以從教師的工作年限、教學經驗和個人項目三個方面對教師進行調查。如何選擇可靠的大數據培訓機構3.課程內容的質量也是決定教學質量的重要因素。課程內容體現了大數據培訓機構的能力。可靠的培訓機構的課程內容必須滿足企業的需求，成為行業領先的技術內容。如果你不知道這是好是壞，建議查看企業的工作職責，特別是在大型工廠，并在官方網站上查看行業的新技術。如何選擇可靠的大數據培訓機構4.教學服務主要是指解答技術問題的服務。當然，還有最低限度的服務，那就是對學生負責，監督和管理他們。...