长沙大数据分析培训机构-地址-电话-CDA数据分析师培训

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大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。

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

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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。
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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。
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学习对象
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。

未来大数据应用趋势

趋势：物联网。物联网：“一句式”理解物联网。把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things(IoT)”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。

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

谢邦昌

台北医学大学教授

曾任台湾天主教辅仁大学统计信息学系教授，目前为台北医学大学教授。现任中华数据挖掘协会（CDMS）理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授，华通人商用信息有限公司顾问。中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员。上海财经大学统计学系客座教授。厦门大学计划统计学系客座教授。西南财经大学客座教授。他是数据挖掘界名人及世界知名统计学家。

王小川

某券商研究所分析师

神经网络、数据挖掘、统计分析应用领域专家，国内的MATLAB论坛管理员，曾多次参与Mathworks公司培训活动。年在北京、上海、武汉等地举办多次MATLAB培训研讨会，有丰富的MATAB实战技巧与培训经验，其微博上的发布的MATLAB数据挖掘公开课程总点击量超过50万，近三年在人大经济论坛开办Python培训，参与承担CDA-1/CDA-2，就业班中Python教学任务，并开办Python量化投资课程。

大数据未来发展前景

数据分析师为什会被认为是有发展前景的呢？这是一个朝阳行业，现在正处于上升阶段，任何公司的核心都离不开数据，数据分析师也是公司的重要决策人员。选择大数据专业，是你正确的决定。
都有哪些对口的工作职位呢？为大家介绍一下：大数据开发方向;大数据工程师，网站打开速度检测，大数据开发工程师，大数据维护工程师，大数据研发工程师，大数据架构师等；数据挖掘，数据分析和机器学习方向;大数据分析师，大数据高级工程师，大数据分析师专家，大数据挖掘师，大数据算法师等；大数据运维和云计算方向;大数据运维工程师等。

学习大数据为什么选择CDA

01 出勤率监督