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郑州学数据分析哪家培训机构教得好

发布时间:2023-06-13 10:40:19来源:有考培训网综合

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”。
适合对象
01
初学者

数据课程从Python入手,简单入门,较适宜初学者和没有相关基础的人员。

02
系统提升

具有一定的数据理论或基础,需要掌握系统数据技术,在实际业务中如何应用的人员。

03
技术爱好者

有较强逻辑思维能力,应对复杂业务场景处理,顺应时代趋势,对数据行业感兴趣的人员。

04
应届毕业生

缺乏工作经验和技能,对未来没有明确目标与规划,期望通过学习数据课程进入IT行业的人员。

05
计划转行

目前工作待遇不理想,市场上升空间有限或职业瓶颈期,各行业需要突破现状实现转行的人员。

教学亮点

千锋

大数据课程
  • 大厂技术人员垂直赋能
    01
  • 02
    拓展大厂实战项目案例
  • 学员大厂内推通道
    03
  • 04
    技能认证证书项目实习证明
  • 大厂实地沉浸式项目实训
    05
  • 06
    大厂定制开班和毕业典礼

6大助攻
  • 大厂内推
    学员简历内推大厂大数据岗位的面试机会。
  • 人才双选
    每年数十场双选会,多家IT相关企业建立人才输送合作关系。
  • 求职辅导
    剖析大厂面试题重点,提升学员求职能力,规划职业发展路线。
  • 物流共建
    与京东物流合作共建,培养实战型大数据架构师。
  • 上门招聘
    每年企业定期上门招聘,在毕业班进行人才选拔。
  • 入职指导
    大厂HR深度指导,学员职业化素养综合提升训练。
机构介绍

千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,2011年成立于北京,秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观,以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基,发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务三大业务版块。旗下拥有千锋教育、好程序员、小狮视觉、扣丁学堂、锋云智慧、锋企优联、锋友学盟、锋益等多个子品牌,截止目前已在北京、深圳、上海、广州、郑州、大连等20余个核心城市建立直营校区。

校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 

如果你不想做一个数据工人,而是做一名大数据分析师,首先就要了解大数据框架的基础大数据处理框架负责对大数据系统中的数据进行计算,数据包括从持久存储中读取的数据或通过消息队列等方式接入到系统中的数据,而计算则是从数据中提取信息的过程。那么,学数据分析哪家培训机构教得好?

学数据分析哪家培训机构教得好

千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业,秉承“初心至善 匠心育人”的核心价值观,以坚持面授的泛IT职业教育培训为根基,发展至今已布局教育培训、高校服务、企业服务三大业务版块。

千锋的教育培训业务致力于培养高质量数字化技术技能人才,主要提供大学生技能培训、职后技能培训等。课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等;此外还推出了软考、Adobe认证、PMP认证、华为认证、红帽RHCE认证、工信部认证等职业能力认证课程;同期成立的千锋教研院,凭借有教无类的职业教育理念,不断提升千锋职业教育培训的质量和效率。

数据分析师需要学哪些课程?

1.统计学

统计学是数据分析师必须学习的基础课程,也是其分析数据的核心知识之一。通过学习统计学,数据分析师可以掌握基本的数据分析思路和方法,包括概率、假设检验、回归分析等等。此外,统计学还可以帮助数据分析师理解调查设计、数据预处理和模型应用等方面的知识,是进行数据分析的基础。

2.编程语言

编程语言是数据分析师必须要掌握的技能之一,其中较常用的编程语言是Python和R语言。Python是一种易于学习且常用的语言,非常适合进行大规模数据处理和机器学习等方面的任务。R语言则专注于数据分析方面的问题,包括图形化表示、统计分析等方面。掌握编程语言可以帮助数据分析师更方便地进行数据读取、清理和处理工作,使得在实践工作中的效率和准确度更加高。

3.数据库

数据库是许多企业关键的存储和组织数据的核心,因此数据分析师需要学习数据库,了解如何使用SQL语言管理和查询数据库,这对于进行有效的数据分析至关重要。熟练掌握SQL语言可以让数据分析师更好的理解数据集之间的关系,从而更准确的提供正确的结果和结论。

4.机器学习

机器学习是一种人工智能的技术,其主要目的是根据历史数据和模型建立预测模型,以预测未来的结果。数据分析师需要学习机器学习算法,掌握各种具体的技术,比如分类、聚类、回归等等,以便能够构建出较优的模型,来预测未来趋势和变化。

5.可视化工具

可视化工具可以帮助数据分析师呈现数据结果,并帮助团队更好地理解他们所调查的数据。学习使用可视化工具,例如Tableu和PowerBI可帮助分析师将数据转化为易于理解和沟通的图表、表格和报告,从而更好地向其他人传达自己的想法和结论。

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