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大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习,自学或者进行大数据培训都行,最好是先去提供认证的机构进行咨询,看看需要掌握哪些技能。
想要入门大数据,先要了解大数据生态圈
课程从大数据的基石Hadoop生态圈入手,逐步将讲解它的核心组件特性
JavaSE | JavaWeb | JavaEE 框架 |
Java 基本语法、面向对象、API、jvm 参数... | 三大框架重构EasyMall 项目、SpringBoot重构EasyMall 项目 | 3Hive、SparkMapReduce、Storm |
大数据互联网架构 | 大数据框架 | 数据挖掘与机 器学习算法 |
Springclound 整合、Redis、RabbitMQ、Lucene、ES | 离线分析、实时分析、内存分析 | Echarts、JSP、JS、EasyUI |
课程大纲
第一章:课前基础工具学习 | 第二章:课前业务知识学习 | 第三章:业务数据分析(Excel) |
・Excel 预习视频・数据库预习视频・Power BI 预习视频
解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题
提前掌握基础数据分析工具的使用,为课程学习打好基础 |
・业务前台人员数据思维训练营
用户画像没有摸清,广告投放连本都收不回,运营流程太混乱,销售转化不理想
掌握从用户思维做营销增量,借助数据思维从商业顶层俯视业务生命周期,运用数据框架梳理公司整体业务模型 |
・表格结构数据・数据驱动型业务管理・数据埋点・数据治理・指标的设计与应用・可视化分析方法・业务分析方法・业务模型应用・业务分析报告撰写
解决实际工作中不会业务分析、不会撰写业务分析报告的问题
1、掌握依据电商、互联网、零售行业的数据分析场景介绍,撰写业务分析报告的全流程 2、掌握从客户、产品、运营、行为效果等维度出发,搭建业务指标体系,综合使用可视化分析方法、业务分析方法。 |
第四章:统计基础 | 第五章:多维数据分析 | 第六章:推断性统计 |
・数据分析的基本概念・描述性统计与数据预处理・统计分布
缺失值处理,冗余处理,数据标准化
1、掌握通过统计基础可初步掌握数据分析的基本概念 2、掌握描述性统计的数据集成 3、掌握数据标准化和数据预处理 |
・表结构数据的特征与获取・数据加工与使用・多表透视分析・透视分析方法・多维数据模型 综合实战案例:・电商综合运营分析仪表板・产品进销存追踪监控看板・电商运营分析驾驶舱・服装行业销售情况分析・地产企业盈利分析
解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题
1、掌握使用 Power BI 搭建可视化分析报表的全流程; 2、掌握表结构数据的获取、加工、数仓应用、多表透视分析; 3、掌握在客户分析、产品分析、运营分析、市场分析、销售分析等场景下制作可视化分析报表 |
・参数估计・假设检验・AB Test・带检验的AB Test分析运营方案
解决实际情况中根据样本对总体特征的推断性统计问题
1、掌握假设性检验的方法 2、掌握推断性统计 3、掌握AB Test的分析运营方案 |
第七章:MySQL 数据库 | 第八章:数据管理与治理 | 第九章:数据架构 |
・数据库基本概念・DDL・DML・单表查询・多表查询・常用函数・SQL大厂面试题 实战案例:・电商多表查询・零售业多表查询
解决从数据库提取目标数据的问题,实现单表和多表查询
1、掌握 MySQL 数据库基本概念,常用函数、DDL 数据定义语言及 DML 数据操作语言 2、掌握单表查询、多表查询查询方法,查询结果排序、限制查询等方法 3、掌握大厂 MySQL 面试题 |
・企业决策的四个层次・企业数据分析能力的演进・企业运营和操作数据应用・数据管理基础知识・DMBOK 知识体系・企业数据能力建设・数据治理实操框架
提高企业的运营和数据能力建设
1、掌握企业决策的四个层次及企业数据能力建设 2、掌握企业数据分析、企业运营和操作数据应用 3、掌握数据管理基础知识和 DMBOK 知识体系 4、掌握数据治理实操框架 |
・数据架构的基本概念・数据模型介绍・数据建模基础・数据建模方法・数据建模规范化・数据建模案例
学习数据架构的基本概念,模型介绍以及建模案例
1、掌握数据架构及数据建模基础知识 2、掌握数据建模方法及数据建模规范化 3、学习数据建模案例 |
第十章:Hive SQL | 第十一章:综合项目实战 | 第十二章:Python 编程基础 |
![]() ・Linux 系统常用命令・分布式存储与计算(Hadoop)・Hive 架构原理及数据类型・HiveQL 与应用
系统安装及部署,架构原理及应用
掌握 Linux 的常用命令和分布式存储与计算,Hive 架构原理及数据类型 |
・跨国企业完整数据分析实战案例・学生探索性实操制作分析报告・项目现场专家评审与 1 V 1 指导
综合运用业务分析工具,解决数据运营和数据营销问题
老师指导还原两大数据分析项目全流程,综合使用 SQL、Excel、Power BI 等工具以及业务数据分析方法,得到高价值业务数据分析报告。 |
・Python 与 Anaconda 简介・Python 标准数据类型・Python 基本语法・控制流・自定义函数
解决海量数据处理的的编程语言基础
掌握 Python 基础编程的能力,为处理海量数据奠定基础 |
大数据培训机构推荐十家名单:(排名不分先后) 1、达内教育 2、汇智动力 3、火星时代 4、完美动力 5、博为峰 6、天琥教育 7、CGWANG教育 8、上海交大南洋学院 9、上元教育 10、火星人教育 大数据的培训机构并没有什么排名名单,全部都是网上随便编排的排名,并没有什么作用。 |
ID3算法的性能分析
ID3算法的假设空间包含所有的决策树,它是关于现有属性的有限离散值函数的一个完整空间。所以ID3算法避免了搜索不完整假设空间的一个主要风险:假设空间可能不包含目标函数。 ID3算法在搜索的每一步都使用当前的所有训练样例,大大降低了对个别训练样例错误的敏感性。因此,通过修改终止准则,可以容易地扩展到处理含有噪声的训练数据。 ID3算法在搜索过程中不进行回溯。所以,它易受无回溯的爬山搜索中的常见风险影响:收敛到局部最优而不是全局最优。
Spark
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。和Hadoop MapReduce类似的通用并行框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点,但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,内存计算下,Spark 比 Hadoop 快100倍。
大数据学习完能找到工作吗
大数据语言的应用领域很广,而且目前大数据人才缺口较大,根据职友集数据显示目前大数据相关的岗位在的招聘量是很大的,所以如果你认真学习拥有一定的大数据技术与项目经验,在找工作还是很容易的。
可视化分析
大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
大数据挖掘技术
在刚踏入大数据这行的时候,我们会有直观的感觉就是数据挖掘和数据分析十分相像,随着我们工作的逐渐深入,在挖掘与分析两个细分领域我们能体会出有明显的差别。数据挖掘涉及到的算法和模型是相当多的,比方说可视化技术、神经网络、支持向量机算法及K平均算法等。
基于列的数据库(column-oriented)
Hbase,基于列的数据库会将每一列分开单独存放,当查找一个数量较小的列的时候其查找速度是很快的。
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