年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。
发布时间:2023-09-15 17:33:45来源:有考网综合
年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。
对数据分析有兴趣,有一定的抗压力与耐心、学习能力。
希望转行IT互联网、金融等高薪行业的各行各业人士。
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。
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。
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。
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。
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。
博为峰
青岛博为峰大数据分析培训班教学如何?博为峰职业教育培训品牌学掌门以企业需求为导向,已开设软件测试、数据分析、Web前端开发、Java、Java+大数据、超全栈开发(web前端+Java+python)、Python全栈开发与人工智能、Python大数据分析、BI商业数据分析、移动端开发、大数据等热门技术领域就业课程、进阶课程以及认证与培训服务。
博为峰职业教育培训品牌学掌门学掌门数据分析就业班通过线上线下、直播录播与平台结合的方式 ,让学员在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升:从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法,再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言,直至时下热门的BI大数据分析技术。学掌门构建全栈数据分析课程,搭配热门行业真实项目实操,使您成为在互联网、零售、金融等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务分析报告,提供决策的新型复合型大数据分析/挖掘人才。
培训课程适合人群
1、0基础想入行,想从事数据分析行业,获得高薪Offer
2、相关行业想涨薪,构建完善的数据分析知识体系,提升业务实战能力
3、提升自己想转行,想要拿到大厂高薪Offer,成为业务操盘手
4、有志于AI方向发展,想要往人工智领域发展,成为AI专业数据人才
课程优势
广度
传统数据分析 + 商业智能BI + 可视化数据分析 + Python数据分析 + Hive大数分析+人工智能;30+项目案例全程贯穿 + 企业级商业数据分析案例剖析精讲
NO.2 深度
BI商业分析—>数据分析—>大数据分析—>数据挖掘—>机器学习—>推荐系统—>机器视觉(选修)
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NO.4 就业
就业面广,即可以从事BI、业务数据分析相关的管理线,也可以从事Python数据分析相关的技术线
学大数据需要什么基础
随着大数据技术在企业界如火如荼的实践,企业对组建大数据团队的迫切程度也也来越高,对与大数据相关人才的需求也越来越紧迫,那么大数据应该学习哪些知识呢。以下是小编为你整理的学大数据需要什么基础
Hadoop
可以说,hadoop几乎已经是大数据代名词。无论是是否赞成,hadoop已经是大部分企业的大数据标准。得益于Hadoop生态圈,从现在来看,还没有什么技术能够动摇hadoop的地位。
这一块可以按照一下内容来学习:
1、Hadoop产生背景
2、Hadoop在大数据、云计算中的位置和关系
3、外Hadoop应用案例介绍
4、Hadoop的就业情况分析及课程大纲介绍
5、分布式系统概述
6、Hadoop生态圈以及各组成部分的简介
分布式文件系统HDFS
HDFS全称 Hadoop Distributed File System ,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,同时能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了实现流式读取文件系统数据的目的,HDFS放宽了一部分POSIX约束。
1、分布式文件系统HDFS简介
2、HDFS的系统组成介绍
3、HDFS的组成部分详解
4、副本存放策略及路由规则
5、NameNode Federation
6、命令行接口
7、Java接口
8、客户端与HDFS的数据流讲解
9、HDFS的可用性(HA)
工欲善其事必先利其器
学习大数据,对电脑的配置建议:i5、i7第六代起(较好不是低电压版),内存16G起,安装固态硬盘。
笔记本便携,台式机相同价位配置更好,根据个人需要选择。
大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少,为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术,应当如何选择才能避免弯路?
你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。
外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图,应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。
在选定学习路线图的时候,不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?
有了大数据学习路线图,现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了,这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程,视频、书籍不限。
学习过程中难免遇到疑难,多加几个学习群,跟同好交流探讨,也可以在懈怠的时候互相打气。
实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习,你已经有了经验,项目的寻找难度并不大,这里不再赘述。
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