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南京口碑好的大数据分析培训学校

发布时间:2023-02-28 14:55:21来源:有考培训网综合

数据分析师,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业国际资格认证,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展,CDA数据分析师具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
关于大数据
到底什么是大数据?
 
大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。"
数据分析课程适合哪些人?
想入行

年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。

 
有兴趣

对数据分析有兴趣,有一定的抗压力与耐心、学习能力。

 
想转行

希望转行IT互联网、金融等高薪行业的各行各业人士。

 
毕业生

有打算从事数据分析相关工作的广大应届毕业生和往届毕业生。

 
职业发展方向
数据分析师

从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持,偏业务。

 
数据挖掘/算法工程师

利用模型训练数据,从海量数据中挖掘规律,预测或分类对象,主要偏向编程和算法,对统计理论知识要求偏高。

 
 
数据产品经理

主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地,以及后期的产品改进和优化等。

 
数据开发工程师

设计、搭建并维护基础设施,以提供数据收集、存储、处理、计算等平台,偏代码开发,需要在代码能力上弥补,但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。

 

校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
机构介绍

博为峰

自成立以来,博为峰一直致力于为应届毕业生和职场新人提供IT职业培训,为国内外客户提供软件测试整体解决方案。多年来博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。
辅导目标

口碑好的大数据分析培训学校,大数据概念就是指大数据,指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

口碑好的大数据分析培训学校

博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。

作为中国较早成立的IT职业培训机构之一,博为峰先后创立了“51Testing”和“学掌门”两大培训品牌。

51Testing致力于软件测试人才培训,业务范围包含就业培训、企业内训、测试开发辅导班、软件测试认证等服务,被誉为“软件测试人才的摇篮”;

大数据的特点

数据量大、数据种类多、要求实时性强、数据所蕴藏的价值大。在各行各业均存在大数据,但是众多的信息和咨询是纷繁复杂的,我们需要搜索、处理、分析、归纳、总结其深层次的规律。

大数据的采集

科学技术及互联网的发展,推动着大数据时代的来临,各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片,数据计量单位已从从Byte、KB、MB、GB、TB发展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB来衡量。大数据时代数据的采集也不再是技术问题,只是面对如此众多的数据,我们怎样才能找到其内在规律。

大数据的挖掘和处理

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,必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必须用到云技术。

大数据的应用

大数据可应用于各行各业,将人们收集到的庞大数据进行分析整理,实现资讯的有效利用。举个本专业的例子,比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因,我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描,尽管我们获得了所有表型信息和基因信息,但是由于数据量庞大,这就需要采用大数据技术,进行分析比对,挖掘主效基因。例子还有很多。

大数据的意义和前景

总的来说,大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我们面前。

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