南昌大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)是南昌達內(nèi)教育培訓(xùn)學(xué)校學(xué)校所開設(shè)的一門大數(shù)據(jù)方面的培訓(xùn)課程; 大數(shù)據(jù)分析是指對規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進行分析,而大數(shù)據(jù)分析師要學(xué)會打破信息孤島利用各種數(shù)據(jù)源,在海量數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)規(guī)律,在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常。負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺的規(guī)劃、開發(fā)、運營和優(yōu)化;根據(jù)項目設(shè)計開發(fā)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)挖掘和處理算法;通過數(shù)據(jù)探索和模型的輸出進行分析,給出分析結(jié)果。
選擇達內(nèi)教育,理由不止一個
- 應(yīng)用運維
職能:預(yù)案管理、服務(wù)管理
負(fù)責(zé)線上服務(wù)的變更、服務(wù)狀態(tài)監(jiān)控、服務(wù)容災(zāi)和數(shù)據(jù)備份等工作,對服務(wù)進行例行排查、故障應(yīng)急處理等工作。 - 系統(tǒng)運維
職能:IDC數(shù)據(jù)中心建設(shè)、網(wǎng)絡(luò)建設(shè)
負(fù)責(zé)IDC、網(wǎng)絡(luò)、CDN和基礎(chǔ)服務(wù)的建設(shè)(LVS、NTP、DNS);負(fù)責(zé)資產(chǎn)管理,服務(wù)器選型、交付和維修 - 網(wǎng)絡(luò)安全
職能:安全制度建立、風(fēng)險評估
負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)、系統(tǒng)和業(yè)務(wù)等方面的安全加固工作,進行常規(guī)的安全掃描、滲透測試,進行安全工具和系統(tǒng)研發(fā)以及安全事件應(yīng)急處理。 - 數(shù)據(jù)庫管理
職能:數(shù)據(jù)備份與災(zāi)備、數(shù)據(jù)庫監(jiān)控
負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲方案設(shè)計、數(shù)據(jù)庫表設(shè)計、索引設(shè)計和SQL優(yōu)化,對數(shù)據(jù)庫進行變更、監(jiān)控、備份、高可用設(shè)計等工作。
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XML、HTML/CSS、Javascript、MySql、JDBC、Tomcat/HTTP、Servlet、cookie/Session、JSP/EL/表達式/JSTL標(biāo)簽庫 MVC設(shè)計模式/三層架構(gòu)、過濾器/監(jiān)聽器、JavaWeb高級開發(fā)技術(shù)、EasyMall商城功能實現(xiàn)
Spring、jQuery、SpringMVC、MyBatis、HTCargo項目實戰(zhàn)
京淘電商
大數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)分析、Linux基礎(chǔ)、大數(shù)據(jù)Java加強、Hadoop、Flume、Hive、Hbase、Zebra項目、大數(shù)據(jù)實時數(shù)據(jù)分析、Storm、Kafka、CDH、Oozie、EasyMall網(wǎng)站流量分析項目、大數(shù)據(jù)內(nèi)訓(xùn)計算框架、SCALA、SPARK
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內(nèi)容較全,技術(shù)深,涉及JavaEE架構(gòu)級技術(shù),分布式高并發(fā)技術(shù),云計算架構(gòu)技術(shù),云計算技術(shù),云計算架構(gòu)技術(shù)等。
提供真實的大數(shù)據(jù)云計算開發(fā)部署環(huán)境,學(xué)員可以擁有幾十臺主機節(jié)點以完成開發(fā)部署試驗。
強大的在線教學(xué)平臺,為學(xué)員提供線下學(xué)習(xí),線上輔助的雙模式教學(xué)體驗。
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大數(shù)據(jù)分析師指的是負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析和挖掘平臺的規(guī)劃、開發(fā)、運營和優(yōu)化;根據(jù)項目設(shè)計開發(fā)數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)挖掘和處理算法;通過數(shù)據(jù)探索和模型的輸出進行分析,給出分析結(jié)果。在從事這些工作的時候需要學(xué)些什么?
*:統(tǒng)計學(xué)知識。不是簡單的一些統(tǒng)計而已,而是包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、概率、假設(shè)檢驗等等具有時間、空間、數(shù)據(jù)本身。
第二:就是熟練操作EXCEL。當(dāng)然不需要掌握的高大全,也得要掌握常用的函數(shù),比如重點包括但不限于sum,count,sumif,countif,find,if,left/right,時間轉(zhuǎn)換,透視表,各種圖表做法等之類的。如果數(shù)據(jù)量不算是特別大的話,Excel能夠解決很多問題。比如,篩選部分贓數(shù)據(jù),排序,挑選滿足條件的數(shù)據(jù)等等。
第三:分析思維的練習(xí)。比如結(jié)構(gòu)化思維、思維導(dǎo)圖、或百度腦圖、麥肯錫式分析,了解一些smart、5W2H、SWOT等等那就更好了。
第四:數(shù)據(jù)庫知識。大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù),就是數(shù)據(jù)量很多,Excel就解決不了這么大數(shù)據(jù)量的時候,就得使用數(shù)據(jù)庫。如果是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,比如Oracle、mysql、sqlserver等等,你還得要學(xué)習(xí)使用SQL語句,篩選排序,匯總等等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也得要學(xué)習(xí),比如:Cassandra、Mongodb、CouchDB、Redis、 Riak、Membase、Neo4j 和 Hbase等等,起碼常用的了解一兩個,比如Hbase,Mongodb,redis等。
第五:業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)。對于大數(shù)據(jù)分析師來說,了解業(yè)務(wù)比了解數(shù)據(jù)更重要。對于行業(yè)業(yè)務(wù)是怎么走的對于數(shù)據(jù)的分析有著非常重要的作用,不了解業(yè)務(wù),可能你分析的結(jié)果不是別人想要的。
第六:開發(fā)工具及環(huán)境。比如:Linux OS、Hadoop(存儲HDFS,計算Yarn)、Spark、或另外一些中間件。目前用得多的開發(fā)工具Java、python等等語言工具。
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