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:智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息,从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术,实现城市智慧式管理和运行,进而为城市中的人创造更美好的生活,促进城市的和谐、可持续成长。随着人类社会的不断发展,未来城市将承载越来越多的人口。目前,我国正处于城镇化加速发展的时期,部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题,实现城市可持续发展,建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够,这有赖于政府部门与民营企业的合作;此外,发展中的5G网络是全世界通用的规格,如果产品被一个智慧城市采用,将可以应用在全世界的智慧城市。
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
1、电子地图如高德、百度、Google地图出现后,其产生了大量的数据流数据,这些数据不同于传统数据,传统数据代表一个属性或一个度量值,但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯,这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型,在过去是不存在的。
2、进入了社交网络的年代后,互联网行为主要由用户参与创造,大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据,这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。
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。
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。
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。
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。
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。
在课程持续期间,助教还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常的答疑解惑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
随着大数据时代的到来,数据分析及处理需求迅速增加,因此学习大数据技能成为亟待解决的问题。长沙学大数据课程应运而生,旨在帮助爱好技术的学习者掌握大数据技术和方法,从而满足行业对大数据从业人员的需求。
课程背景
长沙学大数据课程开设于长沙市,旨在满足当地人才市场对大数据专业人士的需求。该课程倡导创新理念,采用全英文教学,结合实际案例,使学员在学习中掌握大量实用技能。
课程特色
1.专业师资:专业的大数据师资团队,兼备理论和实践经验。
2.国际化教材:采用顶尖的国际化课程教材,提供更加全面深入的教学内容。
3.深入实践:课程安排大量实际操作案例,使学员在实践中掌握技能。
4.小班授课:采用小班授课,实现更好的互动和个性化教学。
课程目标
1.让学员在理论和实践中掌握大数据技术和方法。
2.培养学员扎实的数据分析能力和业务分析能力。
3.提高学员在大数据领域内的综合素质和竞争力。
学习对象
1.大数据从业者:想要提高自己在大数据领域内的能力和经验。
2.大数据学习爱好者:对大数据科技感兴趣,想要系统性地掌握相关知识。
3.高质量人才:想要成为大数据领域内的高层次人才。
课程内容
1.大数据基础:大数据概念、大数据平台、Hadoop,Hbase,Hive,Spark等技术的应用。
2.大数据治理:数据质量、数据安全、数据整合等方面的治理。
3.大数据分析:大数据处理、分析工具、机器学习、数据挖掘等技术的应用。
4.大数据应用:数据产品开发、数据应用设计、商业分析等方面的应用。
学习时长
长沙学大数据课程的学习时间根据学员的实际情况进行定制,一般为2-3个月。
收费范围
收费范围根据课程学习时长和学员的个人需求而定,费用在5000-10000元之间。
学习收获
经过学习大数据课程,学员将会掌握大数据技术的相关知识,提高数据分析和业务分析能力。同时,学员将会获得大量的实际操作经验,掌握大数据的完整流程,从而提高在数据分析和处理领域的能力和经验。
结语
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。在学习大数据课程的过程中,需不断地探索和实践,才能不断提高自己的技能和竞争力。
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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