数据分析师介绍
数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员,能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总、理解并消化,以求较大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析师指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题,非常善于数据分析,数据可视化和数据呈现。
课程大纲 | 学习内容/核心 |
Java基础 | Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
JavaWeb网站开发 | HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN,能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布 |
SSM/SSH框架 | MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
基于分布式微服的互联网架构 | 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
Python爬虫+ELK+分析 | Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
Hadoop生态圈 | HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
Spark技术栈 | Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau;能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
实时流处理平台 | Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts,能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师 |
机器学习 | Spark Mllib,能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
如何选择大数据机构
看办学年限。办学年限是一个培训机构实力的证明,办学历史悠久就意味着这个培训机构的课程是收到企业欢迎的、这个培训机构的讲师是有实力的、这个培训机构是被学员和用人单位认可的,同时也意味着这个培训机构教学经验丰富、师资积累强大、就业资源更广。
看师资力量。师资力量是一个大数据培训机构的重要组成部分,专业的老师在教学理念、大数据课程框架构造,都是比较专业的,根据自身多年的项目开发研究和教学经验都是促成老师的一个关键。
南京北大青鸟老师
南京北大青鸟老师
随着大数据技术的不断发展和应用,越来越多的企业和个人开始关注并学习大数据技术。南京大数据培训周末班应运而生,旨在为学习者提供全面深入的大数据技术培训。特别是,针对个人和企业的需求差异,该培训班分别提供了实践课程和商业应用课程,满足不同对象的学习需求。
课程特色
- 序号列出
1.资深专家授课,贴近实际应用需求;
2.强调实战演练和案例分析,加深理解;
3.提供个性化学习方案,更加灵活高效;
4.开设实操培训课程和商业应用课程,满足学习者需求;
5.结合市场需求,紧贴大数据热点,时刻保持更新。
课程目标
- 序号列出
1.了解大数据技术的基础及其应用场景;
2.掌握大数据处理流程和数据分析方法;
3.具备大数据编程和数据建模的基本技能;
4.熟悉大数据与人工智能的关系,并能实现数据智能化。
学习对象
- 序号列出
1.对大数据技术有一定了解的人士,希望进一步提升自己的技能;
2.有志于从事大数据开发、数据分析、业务智能、人工智能等相关领域的求职者;
3.企业和团队,希望了解和应用大数据技术,提升业务水平。
课程内容
- 序号列出
1.大数据基础知识和技术体系;
2.大数据存储和数据挖掘技术;
3.数据分析和数据可视化相关技术;
4.Hadoop生态和Spark生态技术;
5.实际操作案例分析,业内最佳实践。
学习时长、收费范围
- 学习收获
该班次培训为周末班,课程长度15周,共计96学时。对于学习者而言,除了学习各种技术知识外,能够在老师和同学的交流中获得技能和思路上的提升。然而,由于不同对象、不同阶段需求的不同,学费收费会有所不同。但是校方保证学费用极具优势,同时提供免费试听服务,大家可以在没有任何压力的情况下来体验学习,最后还能进一步考虑是否报名。
结语
- 提醒咨询
以上信息仅供参考,实际情况以到校咨询为准。大家可以联系在线客服,预约免费体验课,了解更为详细的培训服务和课程安排,提前做好学习准备。
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