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推荐人 : 网课网 2019-12-06 15:20 IT工程师 热度: 19142 ℃ 0 条评论

一、招生对象
本系列课程内容涉及从初级到高级,适合不同层次的学员学习,具体包括如下:

适合数学专业本科及本科以上在读大学生;
计算机相关专业本科及本科以上在读大学生;
统计、金融、财务等专本科及本科以上在读大学生;
对数据分析感兴趣,有一定的统计学基础、计算机基础,都可以报名参加学习;
备注:本套课程学习完毕,经过考试合格,鉴定通过后,颁发工信部数据分析高级证书。

二、课程背景
全球的数据量正在以每18 个月翻一倍的惊人速度增长,世界正在高速数字化,大数据堪比石油,如何掘金大数据是所有个人、企业和国家的机遇和挑战。中国是人才大国,能理解和应用大数据的创新人才更是稀缺资源。大数据分析应用已经渗透到我们生活的方方面面,大数据人才缺口等你来填!

大数据领域三个大的技术方向:

方向一、Hadoop 大数据开发方向;

方向二、数据挖掘、数据分析&机器学习方向;

方向三、大数据运维&云计算方向。

精通任何方向之一者,均会 “ 前(钱)”途无量,而需要说明的,三个方向中,数据挖掘、数据分析&机器学习是大数据催生新兴职业数据分析师成IT界“大熊猫”,大数据高级分析师更是一将难求。

随着大数据在国内的发展,大数据相关人才却出现了供不应求的状况,大数据分 析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

从大数据的价值链条来分析,存在三种模式:

手握大数据,但是没有利用好;比较典型的是金融机构,电信行业,政府机构等。
没有数据,但是知道如何帮助有数据的人利用它。比如像微数100™这样的大数据行业企业
既有数据,又有大数据思维;比较典型的是Google,Amazon,百度、阿里等。
未来在大数据领域最具有价值的是两种事物:

拥有大数据思维的人,这种人可以将大数据的潜在价值转化为实际利益,这种人我们称之为大数据分析师
还未有被大数据触及过的业务领域。这些是还未被挖掘的油井,金矿,是所谓的蓝海。
大数据分析师是做什么的?通俗的说“大数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力,让数据变成资产。”而大数据和传统数据的最大区别在于,它是在线的、实时的数据或者是离线的规模海量且形式不规整,无章法可循的数据,因此“会玩”这些数据的人就很重要。

未来大数据分析师岗位群体会出现爆发式的增长,数据分析师岗位会像今天的会计岗位一样成为企事业单位的标准配置,根据信通院《2017年中国大数据行业调查报告》显示,有超过一半以上的被调查企业已经成立或正在成立数据分析部门,大数据时代的弄潮儿一定是那些懂数据的数据分析师。

三、课程目标
为让数据驱动业务,从数据见解和知识中提升业务优势,利用大数据分析方法和大数据分析工具,从业务理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型优化多个操作环节,实现利用数据分析、让数据提升业务能力。

四、学习方式

在线学习+ 1V1企业导师课程指导 + 作业+ 测试 + 项目实践

从“ 理论 -》工具-》数据库 -》业务流程-》实战操作平台”学习路径

五、就业方向
由于本套课程涉及的技术面很广,所以就业方向也有很多,包括但不限于以下几个主要的就业岗位,其中大部分岗位我们可以瞄准高段位的岗位:

数据挖掘分析师
建模数据挖掘师
大数据分析师
算法工程师
首席数据分析师(CA)
大数据科学家
大数据高级系统架构师
六、课程体系

含初中级认证考试课程内容

课程十二、Python 数据分析高级

1、数据的分组与聚合

2、数据的分组运算

3、Pandas透视表和交叉表

4、实战案例:互联网电影资料库分析

课程十三、项目实战:金融股票分析预测

1、项目背景及数据调研

2、Pandas对数据进行ETL

3、股票数据收益及历史波动的分析

4、金融时间序列回归分析

5、模型图表绘制

课程十四、机器学习入门

1、机器学习基础

2、机器学习三要素

3、机器学习案例

4、scikit-learn入门

课程十五、HADOOP 大数据分析

1、HDFS 基本操作

2、MapReduce 词频统计

3、MapReduce 高级特性

4、Hive 基本操作

5、基于HiveQL电商数据分析

课程十六、SPARK 大数据分析

1、Spark 基本操作

2、Spark 词频统计

3、Spark 网络日志分析

4、Spark 实体解析

5、Spark 电影推荐

课程十七、R 数据分析

1、R语言概况

2、数据准备、处理、分析及可视化

3、基于R的数据挖掘(文本挖掘、时间序列及分类聚类)

七、认证体系

本套课程学习完毕,经过考试合格,鉴定通过后,颁发工信部技术技能大数据分析师高级证书。该证书可在工信部相关网站查询,可作为能力评价、考核和任职的重要依据。

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