大数据的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、 机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。大数据作为新兴产业对技术人才的需求日益增高,需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘 ,预计未来3-5年全球将有数百万大数据方面人才缺口。
大数据的相关职位需要的是复合型人才,能够对数学、统计学、数据分析、 机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。大数据作为新兴产业对技术人才的需求日益增高,需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘 ,预计未来3-5年全球将有数百万大数据方面人才缺口。
《大数据人才报告》指出,目前全国的大数据人才仅46万, 未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基 础性数据分析人才缺口将高达到1400万, 而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。
《中国互联网热职位人才报告》显示, 大数据方面职位列在本专科专业毕业生“高薪榜”前五且稀缺, 报告表明,高度稀缺的是数据分析人才,其供给指数最低,仅为0.05, 并且其才跳槽速度也最快,平均跳槽速度为19.8个月。
根据国内外机构统计数据显示至2020年, 全球大数据市场规模将突破万亿美元,年均复合增长率高达40%以上 。2016年,中国的大数据市场规模已达到2485亿元, 并且市场规模每年都在持续上升大数据政策从全面。
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 |
课程研发教研室主任
大数据算法架构师
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。
课程背景
长沙大数据学习是一门深受广大学子欢迎的课程,旨在培养学生在大数据领域的专业能力和素养。该课程在长沙市多家知名学府设立,为学生提供全面系统的大数据知识与技能培训。
课程特色
1. 实战导向:通过实际案例和项目实践,培养学生的实战能力,提升解决实际问题的能力。
2. 多样化教学方式:采用讲座、实验、小组讨论、项目实施等多种教学方式,提供全面的学习体验。
3. 行业导向:与企业合作,邀请行业讲师进行指导,紧跟行业发展动态,确保课程内容具有实用性。
4. 定制化培养:根据学生的不同需求和兴趣,提供个性化的选修课程,满足学生个性化的学习需求。
课程目标
1. 掌握大数据的基本概念和核心技术,了解大数据在各个行业的应用场景和发展趋势。
2. 具备大数据分析的能力,能够熟练运用各类数据分析工具和方法进行数据挖掘、数据清洗和数据可视化等工作。
3. 培养学生的团队协作能力和创新思维,培养其在大数据领域的领导力和创业精神。
学习对象
1. 对大数据领域感兴趣,希望从事相关岗位的在校大学生。
2. 工作中需要应对大数据分析工作的IT从业者。
3. 想要了解大数据技术及其应用的个人和企业。
课程内容
1. 大数据基础知识:包括大数据概述、数据存储与管理、数据挖掘与机器学习等内容。
2. 大数据处理与分析:重点介绍分布式计算、云计算、大数据编程框架等技术。
3. 大数据应用与实践:通过实际案例分析探讨大数据在不同行业的应用,并进行项目实践。
4. 数据可视化与报表分析:讲解数据可视化工具的使用技巧,培养学生的数据分析和报表撰写能力。
师资力量
各高校的长沙大数据学习课程均有一支由教授、博士和行业讲师组成的师资团队。这些老师和讲师具有丰富的实践经验和教学经验,在大数据领域有着较高的知名度和声誉,能够提供可靠的指导和帮助。
教学质量
长沙大数据学习课程以优质的教学质量获得广大学生的好评。教师们为学生提供精心准备的课件和教学材料,注重引导学生思考和动手实践,在教学过程中注重培养学生的创新能力和实际操作能力。
服务水平
课程中心为学生提供全面的服务,包括学习辅导、实习就业指导等。学生可在课程中心得到专业的答疑解惑,还可以参与实践项目、行业研讨等活动,拓宽视野,提升综合素质。
学习时长
长沙大数据学习课程的学习时长一般为3个月至6个月,根据学校的具体安排以及学生的学习进度灵活调整。
收费范围
长沙大数据学习课程的收费一般在5000-15000元之间。费用包括教材费、实验费以及师资团队提供的辅导费用等。实际收费标准以各机构官网公布为准。
学习收获
通过长沙大数据学习课程的学习,学生将获得系统的大数据知识和实践技能,掌握大数据处理和分析的基本方法和工具。这将为他们日后在大数据行业的就业和职业发展打下坚实的基础。
总结
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服,预约免费体验课。通过长沙大数据学习课程,学生将有机会参与到真实的大数据项目中,提高自己的实战能力和解决问题的能力。如果您对大数据领域感兴趣,不妨考虑参加长沙大数据学习课程,开启您的大数据之旅!
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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