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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 |
 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
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。 |
大数据分析师的要求
1、懂业务，需要熟悉行业知识，公司业务以及流程；2、懂管理，一方面要大件数据分析框架，另一方面根据数据分析的结论提出自己的指导和分析建议；3、东分析，能够掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法；4、动工具，能够掌握数据分析常用的相关工具；5、栋设计，要回运用图标有效的表达分析观点，让分析记过一目了然。
大数据分析课程有哪些
很多想要转行的同学，都希望能够通过短时间的学习，可以顺利的上岗就业，现在正规大数据培训机构的课程都是分阶段进行学习的。第一阶段，通过系统的训练学习，培养学生的分析能力。第二阶段，通过模块化和实践训练，让学员建立商业数据分析的体系。第三阶段，让学生能够熟悉主流算法和模型。
大数据开发培训学习周期多长
不同的培训机构大数据培训周期长短不一，市面上比较靠谱的大数据培训机构，学习周期一般在5-6个月左右，具体时长可以咨询培训机构的相关老师。培训机构大数据培训的学习时间也是6个月左右。这是因为大数据的学习难度比较大，而培训机构的课程是针对零基础的学生，从大数据的基础知识开始的。
数据复杂性挑战
挖掘将会很大程度地提高数据分析的性能和灵活性。源于数据仓库的数 据立方体计算技术和OLAP（在线分析处理）技术极大地提高了大型数据库多维分析的性能。除了传统的数据立方体技术，近期的研究致力于构建回归立方体、预测立方体以及其他的面向统计的复杂数据立方体。这样的多维或高维分析工具对分层多维数据的有效分析提供了保证。
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。
数据清洗的原理是什么
数据清洗是利用相关技术将“脏”数据转换为满足质量要求的数据。同一值的不同表示、拼写错误、不同的命名习惯、不合法的值以及空值都会导致“脏”数据出现，通过定义好的数据清洗策略和清洗规则(即数理统计技术、数据挖掘技术等清洗策略)对“脏”数据进行清洗，得到满足数据质量要求的数据。需要注意的是，数据清洗的目的是解决“脏”数据问题，即不是将“脏”数据洗掉，而是将“脏”数据洗干净。干净的数据指的是满足质量要求的数据。
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