
专业不受限,岗位薪资高 0基础就能学,学完就能用 能写在简历上的真实项目经验
发布时间:2024-01-24 11:07:34来源:尚训网综合
随着大数据(BIG DATA)时代的来临,数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用,逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。商业大数据分析,是指通过技术和数据分析工具对规模巨大的商业数据进行多维度分析,洞悉用户属性特征和行为习惯,挖掘用户个性化需求,预测业务状况,改进决策流程,并通过自动化流程实现用户交互。
数据分析师是指专门从事数据搜集、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。阿里巴巴研究员薛贵荣曾表示,“数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。
专业不受限,岗位薪资高 0基础就能学,学完就能用 能写在简历上的真实项目经验
不拍脑门,用数据驱动业务决策 搭建核心指标,抓住业务核心 自动化办公,提升找工作效率
不拘泥于现况,挤进智能领域 成功转型AI行业数据高端人才 站在数据前端,薪资不可估量
内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。
提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。
达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。
教龄:14年+ 教学经验
教学背景:来自于亚信。Java辅导大数据教研总监。
工作经历:6年软件开发经验。8年IT培训经验。在开发过程中,担任过项目经理、系统架构师等职位。在JavaEE领域和大数据领域有深入的研究。深刻研读流行框架spring,springMVC,struts2,hibernate等的源代码。在大数据领域,Hadoop,spark有较深入的研究。在8年的职业培训生涯阶段,培养了上万名IT人才。
教龄:10年+ 教学经验
教学背景:达内集团大数据技术,主讲JavaWEB、大数据基础、大数据项目等课程。
工作经历: 曾主持或参与了北农商、中德银行、中信银行等多家金融行业有影响力企业的多个基于海量数据的用户画像、风险控制、推荐系统相关项目。任职高级工程师、项目经理、架构师。熟悉javaEE应用及框架级开发,对大数据技术有深入研究。后入职达内,担任讲师职位,负责大数据课程的研发、授课相关工作。
南昌达内大数据分析培训班怎么样?南昌大数据分析师培训是南昌达内教育培训学校学校所开设的一门大数据方面的培训课程; 大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析,而大数据分析师要学会打破信息孤岛利用各种数据源,在海量数据中寻找数据规律,在海量数据中发现数据异常。负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化;根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果。
南昌大数据分析师培训内容
1.阶段 JavaWeb阶段(EssyMall项目贯穿)
XML、HTML/CSS、Javascript、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、cookie/Session、JSP/EL/表达式/JSTL标签库 MVC设计模式/三层架构、过滤器/监听器、JavaWeb高级开发技术、EasyMall商城功能实现
2.第二阶段 框架及汇通物流项目
Spring、jQuery、SpringMVC、MyBatis、HTCargo项目实战
3.第三阶段 京淘互联网电商项目
京淘电商
4.第四阶段 大数据阶段
大数据离线数据分析、Linux基础、大数据Java加强、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra项目、大数据实时数据分析、Storm、Kafka、CDH、Oozie、EasyMall网站流量分析项目、大数据内训计算框架、SCALA、SPARK
南昌大数据分析师培训班优势
1.大数据云计算课程体系
内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。
2.提供“云计算云主机”试验环境
提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。
3.O2O双模式教学体验
强大的在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。
大数据分析师要学什么
大数据分析师指的是负责大数据数据分析和挖掘平台的规划、开发、运营和优化;根据项目设计开发数据模型、数据挖掘和处理算法;通过数据探索和模型的输出进行分析,给出分析结果。在从事这些工作的时候需要学些什么?
第一:统计学知识。不是简单的一些统计而已,而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。
第二:就是熟练操作EXCEL。当然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函数,比如重点包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,时间转换,透视表,各种图表做法等之类的。如果数据量不算是特别大的话,Excel能够解决很多问题。比如,筛选部分赃数据,排序,挑选满足条件的数据等等。
第三:分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析,了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。
第四:数据库知识。大数据大数据,就是数据量很多,Excel就解决不了这么大数据量的时候,就得使用数据库。如果是关系型数据库,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你还得要学习使用SQL语句,筛选排序,汇总等等。非关系型数据库也得要学习,比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 Hbase等等,起码常用的了解一两个,比如Hbase,Mongodb,redis等。
第五:业务学习。对于大数据分析师来说,了解业务比了解数据更重要。对于行业业务是怎么走的对于数据的分析有着非常重要的作用,不了解业务,可能你分析的结果不是别人想要的。
第六:开发工具及环境。比如:Linux OS、Hadoop(存储HDFS,计算Yarn)、Spark、或另外一些中间件。目前用得多的开发工具Java、python等等语言工具。
南昌西湖区大数据分析培训 学校信息:南昌西湖区北京西路达内教育 咨询电话:
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