未来3至5年,中国需要150万左右大数据人才,目前大数据从业人数不足50万,市场需求远远得不到满足。
2018年大数据行业起薪突破20万每年,高出互联网普通技术开发人员134%,且招聘人数扩大为7.8倍。
大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业,人才需求量持续扩大。
前有万达集团60万年薪聘请大数据人才,后有大数据专业毕业生20w年薪就职,大数据人才“重金难觅”。
CDA大数据符合企业用人需求,从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等。
零基础脱产学习,5个月学会大数据技术;计算机、统计、数学等专业学习更佳;包学会,成为大数据稀缺人才,高薪就业;CDA大数据就业帮,助你前程似锦。
各行业数据分析、数据挖掘从业者;在校数学,计算机,统计等专业教师和学生;经济,医学生物研究院科研人员;数据分析,数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
趋势:区块链技术。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库,你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。柯斯塔表示,这项技术本质是编译码跟加解密,可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式,美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用,最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
学习章节 | 学习具体内容 |
业务分析基础技能 |
数据分析概述;常用高阶函数;条件格式应用;数据透视表高阶应用;图表进阶;项目排期管理;案例背景介绍;动态考勤表制作;每月考勤统计;考勤汇总统计;常用指标概述;基础指标统计;人力资源指标体系概述;案例背景介绍;员工绩效评定思路解析;实操绩效统计及可视化;案例背景介绍;活动评估报表思路解析等 |
数据库应用技能 |
数据库简介;表结构的特点;数据库分类;MySQL简介;数据库基本结构;SQL语言分类;SQL书写要求;创建、使用及删除数据库;创建表;数据类型;约束条件;修改及删除表;插入数据;批量导入数据;更新数据;删除数据;查询指定列;查询不重复记录;条件查询等 |
商业智能分析技能 |
数据仓库结构说明;基于数据仓库的数据处理方法;数据仓库数据处理进阶;数据仓库应用案例;创建多维数据模型;理解多维模型表连接规则;业务数据分析指标介绍;业务数据汇总分析进阶;时间维度分析方法说明;业务背景介绍;理解及加工处理数据;可视化界面创建方法介绍;制作零售业销售情况分析仪;业务背景介绍;客户价值模型说明;数据加工处理;制作电商客户行为分析仪;业务背景介绍;理解餐饮业关键运营指标等 |
数据挖掘数学基础 |
函数;极限;微分及应用;定积分;向量;线性方程组;线性变化与矩阵;矩阵乘法;行列式;矩阵的秩;逆矩阵;点乘与内积;外积;特征值与特征向量;集中趋势的度量;离散程度的度量;偏态与峰态的度量;统计量概念与常用统计量;抽样分布等 |
Python数据清洗 |
NumPy基本介绍;NumPy基本数据结构: Ndarray;数组的索引与切片;数组其他常用函数与方法;Pandas基本数据结构: Series与DataFrame;索引、切片与过滤;排序与汇总;DataFrame简单处理缺失值方法;数据集的合并与连接;重复值的处理;数据集映射转化方法;异常值查找与替换;排序和随机抽样;DataFrame字符串常用操作;DataFrame分组操作等 |
Python数据可视化 |
数据可视化入门;常用可视化第三方库介绍: matplotlib、seaborn、PyEcharts;常用可视化图形介绍,如饼图、柱图、条形图、线图散点图等;图形选择;Pandas绘图方法;图例配置方法和常用参数;颜色条配置方法和常用参数;subplot多子图绘制方法;文字与注释、自定义坐标轴方法;Seaborn入门介绍;Seaborn API介绍;Seaborn绘图示例;Echarts介绍;PyEcharts API介绍;PyEcharts绘图示例等 |
机器学习快速入门 |
机器学习入门介绍:机器学习基本思想、常用算法分类、算法库等;Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍;超参数与模型验证:学习曲线、网格搜索;特征工程概念介绍;分类特征、文本特征;图像特征、特征衍生;缺失值填充、特征管道;KNN基本原理;KNN函数详解;KNN高级数据结构实现;原理补充:归一化方法、学习曲线、交叉验证;KNN-最近邻分类器;KNN算法示例;无监督学习与聚类算法;聚类分析概述与簇的概念;距离衡量方法;聚类目标函数和质心计算方法等 |
分布式集群架构 |
大数据概念介绍;Hadoop入门与分布式集群基本概念;Hadoop生态和及其技术栈;Linux生态介绍;常用虚拟化工具介绍;常用Linux操作系统;Vmware与VirtualBox;Ubuntu操作系统与CentOS;Ubuntu安装与常用命令;JDK的安装与使用;Hadoop安装与使用;Hadoop单机运行方法;Hadoop伪分布式运行方法;利用多节点安装Hadoop集群;Hadoop生态其他常用组件基本介绍等 |
Sqoop安装与使用 |
Sqoop组件介绍与发展历史;Sqoop组件特性及核心功能;ETL基本概念;Hadoop生态中的数据转化方法;Linux中安装Sqoop方法;Sqoop集成MySQL方法;Sqoop集成Hbase方法;Sqoop集成Hive方法;Sqoop功能测试;Sqoop导入功能介绍;Sqoop数据导入import命令基本格式;Sqoop数据导入import命令常用参数;利用Sqoop从MySQL中导入数据至HDFS;Sqoop生成相应Java代码方法codegen;利用Sqoop导入数据至Hive等 |
Hadoop基础 |
HDFS概念及设计原理;HDFS体系结构和运行机制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法;HDFS备份机制和文件管理机制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及运行机制;HDFS的常用操作方法介绍;HDFS Java API介绍;HDFS Shell命令格式;HDFS创建文件目录命令;HDFS文件复制、重命名命令;HDFS文件移动、删除命令;HDFS其他常用命令;YARN基本概念;YARN相关进程介绍;YARN核心组件及其功能等 |
微软Excel MVP
沐垚科技创始人
一、大数据概念入门。学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是哪些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
二、大数据编程基础。对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读枯燥的教材。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等,大数据一般从Java开始。
三、大数据核心课程。大数据的核心课程,主要集中在Hadoop、Spark生态体系、Storm实时开发,零基础学习者,请务必认清你要学的是不是真正大数据。
课程特色
1. 专业师资:由业内资深专家担任授课,拥有多年实践经验和深厚的理论基础。
2. 全面涵盖:课程涵盖了大数据基础、数据仓库、数据分析、数据挖掘等方面的知识,让学员全面掌握大数据领域的核心知识。
3. 实践为主:通过大量的实际案例和实战项目,让学员快速掌握数据处理和分析的技巧,使之能够在实际工作中灵活运用。
课程目标
1. 掌握大数据基础知识以及数据处理和分析的技能,能够胜任大数据行业的相关工作;
2. 熟练掌握数据分析工具的使用,能够利用工具进行数据的处理和分析;
3. 提高自身的职业素养和技能水平,为进一步的职场发展打下坚实的基础。
学习对象
1. 大数据相关企业的IT从业人员;
2. 数据分析师;
3. 想从事大数据领域的IT爱好者。
课程内容
1. 大数据基础知识: Hadoop、Spark、Hive等基础技术及其应用;
2. 数据仓库:设计、建模和数据采集等基础内容;
3. 数据分析:数据可视化和数据探索等分析技能;
4. 数据挖掘:机器学习、数据挖掘算法及应用等方面的知识。
学习时长
课程总时长为100个课时,每个课时为2小时。
收费范围
收费标准为每个学员6000-8000元不等,优惠政策以校内通知和具体情况为准。
学习收获
1. 掌握了大数据领域的核心知识和技能,能够在工作中熟练运用,为在职场上的大数据岗位提供了更广阔的发展空间;
2. 通过学习,增强了自我发展的信心和动力,对今后的职业规划有了更明确的定位。
结语
以上信息仅供参考,具体情况以到校咨询为准。学员可联系在线客服,预约免费体验课,了解更多课程信息和报名细节。我们相信,在本课程的学习过程中,你会发现大数据领域的魅力,为自己的职业生涯打下更加坚实的基础。
培训项目:大数据培训、人工智能培训、数据分析培训、运营
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