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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) |
主要内容 ・Excel 预习视频・数据库预习视频・Power BI 预习视频 可解决的现实问题 解决0基础学员数据分析工具薄弱的问题 可掌握的核心能力 提前掌握基础数据分析工具的使用,为课程学习打好基础 | 主要内容 ・业务前台人员数据思维训练营 可解决的现实问题 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 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 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 可掌握的核心能力 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 |
主要内容 ・数据分析的基本概念・描述性统计与数据预处理・统计分布 可解决的现实问题 缺失值处理,冗余处理,数据标准化 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 解决使用商业智能报表分析业务、监控业务的问题 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・参数估计・假设检验・AB Test・带检验的AB Test分析运营方案 可解决的现实问题 解决实际情况中根据样本对总体特征的推断性统计问题 可掌握的核心能力 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 |
主要内容 ・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 可解决的现实问题 解决从数据库提取目标数据的问题,实现单表和多表查询 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 提高企业的运营和数据能力建设 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 学习数据架构的基本概念,模型介绍以及建模案例 可掌握的核心能力 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 |
主要内容 ・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 可解决的现实问题 系统安装及部署,架构原理及应用 可掌握的核心能力 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 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 综合运用业务分析工具,解决数据运营和数据营销问题 可掌握的核心能力 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。 | 主要内容 ・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 可解决的现实问题 解决海量数据处理的的编程语言基础 可掌握的核心能力 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。 |
大数据开发主要学什么
学习大数据开发首先要学习java,java是非常适合作为大数据应用开发的语言,并且很多大数据处理技术都是使用java开发的。其次还需要学习linux系统以及Hadoop生态体系,因为整个大数据的框架都是搭建在linux基础上。最后大数据开发还需要学习分布式计算框架Spark&Storm生态体系。
目标和定位
拥有再多的数据,也不能代表它所有的信息都能够被完全利用上。只有真正懂得如何利用大数据,了解到公司利用大数据可以达到什么目标,公司最终才有可能真正成功。明确目标和定位,缩小选择范围聚焦精力去发展,才有助于公司进行持续长久的良好运作。
数据挖掘算法多种多样
数据挖掘算法多种多样,且不同算法因基于不同的数据类型和格式,会呈现出不同的数据特点。但一般来讲,创建模型的过程却是相似的,即首先分析用户提供的数据,然后针对特定类型的模式和趋势进行查找,并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数,并将这些参数应用于整个数据集,以提取可行模式和详细统计信息。
大数据工具数据挖掘
一旦数据经过清理和准备,你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程:发现数据、做出决定和进行预测。数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂,但竭力提供一种外观漂亮、对用户友好的用户界面,说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们确实需要人来编制查询,所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。
数学和统计学基础知识
大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”,数据价值化的过程一定离不开数据分析,所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响,所以一定要重视这两个方面知识的学习。
大数据工具数据可视化
数据可视化是指以一种可读、实用的格式显示你的数据。你可以查看图表图形以及直观显示数据的其他图像。数据可视化既是一门科学,又是一门艺术。随着大数据从有大批数据科学家支持的高管转移到整个公司上下,众多员工可以使用可视化工具极为重要。销售代表、IT支持和中层管理,这些团队个个都需要能够理解数据,因此重点放在易用性上。然而,易于阅读的可视化有时与来自深度特征集的数据读出相冲突,这带来了数据可视化工具面临的主要挑战之一。
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