长沙大数据培训班-地址-电话-CDA数据分析师培训

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大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理须用到云技术。

大数据的发展方向

学了大数据，薪酬年年飞，拦都拦不住!大数据架构师：年薪10-20万；大数据开发工程师/大数据DBA：年薪21-42万；大数据实施工程师/单一方向DBA：年薪21-42万。

1. hadoop工程师
2. 大数据研发工程师
3. 大数据分析工程师
4. 数据库工程师
5. Java大数据工程师
6. spark工程师
7. hadoop工程师
8. 大数据实施工程师

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；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：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

付波

电子科技大学副教授

2009年获电子科技大学工学博士学位，2007-2008加拿大Univ. of Guelph的ARIS实验室访问学者。他多年从事模式识别、信号处理和机器学习相关工作，曾先后主持/参与国家自然科学基金、国家863及省市各项课题20余项。在包括IEEE Trans. IFS, SPL, Int. Jour. of PR等国内外权威期刊、重要国际会议上发表论文30余篇，其中SCI检索20余篇。合作参与编写专著3部。获国家授权发明专利7项，省市科技进步奖2项。

王学武

工信部软件设计师

毕业于华中科技大学计算机专业。 PRINCE2，PMP，CMMI评审员，IBM电子商务架构师，工信部项目管理工程师，工信部软件设计师。具有12年的项目管理与技术研发经验，曾参与实施某航企多个核心的商业智能、数据仓库项目；曾作为该企业工程过程管理组的Lead，负责推进CMMI L3评审工作。目前专注于大数据、机器学习、自然语言处理、人工智能等创新技术的研究和在行业的应用。

为什么会出现大数据

1、一些数据的记录是以模拟形式存在，或者以数据形式存在，但是存贮在本地，不是公开数据资源，没有开放给互联网用户，例如音乐、照片、视频、监控录像等影音资料。现在这些数据不但数据量巨大，并且共享到了互联网上，面对所有互联网用户，其数量之大是前所未有。
2、移动互联网出现后，移动设备的很多传感器收集了大量的用户点击行为数据，已知IPHONE有3个传感器，三星有6个传感器。它们每天产生了大量的点击数据，这些数据被某些公司所有拥有，形成用户大量行为数据。

学习大数据为什么选择CDA

01 出勤率监督