长沙大数据零基础学习-地址-电话-CDA数据分析师培训

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大数据的采集是指利用多个数据库来收发自客户端（Web,APP或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来金星简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库Mysql和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MonggoDB这样的NoSQL数据库也常用语数据的采集。

学习大数据"钱途"无量！

行业前景好

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。

人才需求大

《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。

就业薪水高

《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。

发展潜力大

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。

长沙CDA大数据课程介绍

课程简介

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。

学习目标

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。

学习对象

各行业数据分析、数据挖掘从业者；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。

未来大数据应用趋势

趋势：大数据将补充而不是取代研究人员的工作。如今许多大数据平台是如此先进，以至于人们开始期待不久之后可以取代人类的辛勤工作，这是可以理解的。伦敦城市大学高级讲师、数据科学学位项目主管Aidan Slingsby博士认为，这一结果不太可能实现，尤其是在使用大数据协助市场研究等应用领域。数据科学有助于识别相关性。因此，数据科学家可以提供以前未曾知道的模式、网络、依赖性。但是，要使数据科学真正增加附加值，就需要市场研究人员了解信息的场景，并解释其原因。Ipsos MORI公司首席执行官Ben Page回应了这一观点，他说：“市场研究实际上是在理解人类的行为和动机。数据科学无法独立渗透。”例如，Ipsos MORI公司在其全球团队中拥有1000多名数据科学家，但该公司还雇用了其他专业人员，包括民族专家和行为科学家。

CDA大数据具体学习内容

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

多年经验讲师手把手教学

李奇

微软Excel MVP

有丰富的Excel数据分析线上及线下培训经验，曾任IBM销售管理团队数据分析项目组长及德勤数据分析团队咨询顾问，曾有5年在日工作经验。在日时曾担任软件工程师及日本再就业支援中心的中文及Excel讲师。专精于企业业务数据分析、制定及实施商业智能业务解决方案、软件开发及SQL、Excel相关数据分析课程培训等。

零一

沐垚科技创始人

电商自媒体，数据分析师，8年电商从业经验，擅长Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究数据化运营、商业智能和人工智能在电商领域的应用，专注数据+电商的新零售服务。著有《电商数据分析淘宝实战》《美丽的电商运营日记》《Excel BI之道》《淘宝、天猫电商数据分析与挖掘实战》。

零基础该怎么学习大数据

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。

学习大数据为什么选择CDA

全程跟班答疑

助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。

一对一督学

每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学习问题；针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。

作业与测试

每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，保证当日学习效果。除了作业，还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，考察学员对本阶段知识掌握程度。

定期直播串讲

对于重难点知识和同学普遍反应出来的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。

五分钟内有问必答

助教线上服务要求5分钟内有问必答，并能做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教一个班主任配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，解决线上提问。

出勤率和进度监督