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1、成为数据指导业务的运营VP。数据分析师常常需要通过挖掘数据背后的信息，解答市场运作的问题，指导高层的业务决策，进行数据挖掘或广告投放。事实上，这也是越来越多对大数据有需求的公司招聘数据分析师的原因。心理学、经济学和统计学加持的数据分析师，拥有普通运营人无法拥有的利器，以此作为切入点做运营工作，具有后来居上的潜能。
2、成为博学广识的数据科学家。随着商业的发展，越来越多的行业需要处理数据的专业人士，互联网+正渗透到广告、量化金融等各种各样的领域。数据分析师应保持开放的心态，多多学习视野之外的领域，成为既懂技术又懂业务知识的专业人士。
Frequently asked questions
大数据（big data）指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
Course system
Big Data Class
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JavaSE |
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主题 |
主要内容 |
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Java基础语法 |
计算机理论介绍、编程基础—进制分类,进制转换等、JDK的安装与环境变量的配置、注释、数据类型、标识符、变量和常量、转义字符、数据类型转换、常用运算符、分支流程控制-if、分支流程控制-switch、循环流程控制-while、循环流程控制-for、方法的定义与调用、方法的参数与返回值、方法的重载、方法的递归、数组的定义与元素访问、数组的内存分析、数组的常见操作、数组排序 |
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Java面向对象 |
面向对象与面向过程、类的设计、对象的实例化、对象的内存分析、类中成员的访问、类是一种自定义的类型、this关键字、包(package)的创建与使用、构造方法、private关键字与属性封装、单例设计模式、继承基本的概念、继承中的特点、继承中的构造方法、方法的重写、final关键字、super关键字的使用、Object类、对象的转型、instanceof关键字、抽象类与抽象方法、接口 |
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常用类、异常、集合 |
Lambda表达式、内部类、包装类型、常用类Random、Date、SimpleDateFormat、Calendar、枚举、异常定义、常用结构、finally关键的应用、自定义异常、String类常用方法、StringBuffer/StringBuilder的常用方法、正则表达式、集合框架Collection、集合中元素排序、Collections工具类、泛型、集合框架Map、HashMap集合、TreeMap集合、可变参数、Arrays工具类、基本数据结构 |
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Java多线程和IO |
多线程概念、并发与并行、创建线程的方式、线程常用方法、线程生命周期、临界资源问题、同步代码段synchronized关键字、同步方法synchronized关键字、lock和unlock、线程死锁、生产者消费者设计模式(一对一)、懒汉式单例设计模式中的线程安全问题、File常用方法、流的基础、流的分类、字节流、字符流、转换流、缓冲流、对象流、Properties文件操作、NIO和NIO.2（缓冲区、通道、Paths.get、Files）、Class类、Class获取对象的三种方式、Constructor构造方法、Field 属性、Method方法、反射实例 |
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MySQL+JDBC |
SQL简介、SQL表的概念、数据库的安装卸载、登录MySQL和MySQL常用命令、MySQL中常用的基本数据类型、数据库DDL操作、数据库DQL操作、数据完整性、数据库的索引操作、表与表之间的关系、多表查询、常见函数应用、数据备份与恢复、JDBC原理、JDBC的实现、JDBC实例-模拟登陆、SQL注入问题、xml和json讲解、数据库事务、连接池、连接池原理、常用的三方连接池DBCP、C3P0和Druid、DBUtils三方工具的使用 |
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成立：2007年
北京大数据培训机构哪家好
——如何选择一家好的大数据培训机构？
随着数据时代的到来，大数据技术成为了各行各业必备的技能之一。在众多的大数据培训机构中，如何选择一家好的机构？本篇文章将从课程背景、课程特色、课程目标、学习对象、课程内容、学习时长、收费范围等多个维度进行分析。
课程背景
在信息时代背景下，越来越多的企业开始意识到大数据分析的重要性，大数据技术日益受到重视。在这样的背景下，大数据培训机构应运而生，承担着大数据人才培养的重要任务。
课程特色
1.双师教学：由业内专家及数据科学家组成的双师团队进行授课，获得实践经验和理论研究互相印证。
2.数字提升：挥别枯燥乏味的课上讲授，通过多元化教学方式打造有思维、创造力的数字人才
3.精选案例：涵盖不同行业需求的案例，能够从不同侧面向学员展示大数据在实际应用中的价值。
课程目标
1.深入理解大数据：理解大数据的基本概念和分析方法
2.熟练掌握大数据处理技术：掌握大数据处理工具和技能
3.具备数据分析能力：能够熟练应用数据挖掘、机器学习、深度学习等技术
学习对象
该培训适合从事数据分析/处理相关工作的人员，亦可为对数据、学习新技术感兴趣的学生。
课程内容
1. 大数据基础
2. 数据挖掘
3. 机器学习
4. 深度学习
5. 大数据处理工具
6. Java/Python编程语言
7. 大数据实战项目
学习时长
根据不同的课程安排，在线、离线等，学习时长不同，一般在2个月至4个月左右。
收费范围
不同机构的收费标准不同，根据课程难度、课程内容、学习时长等不同因素的综合考虑。
学习收获
在大数据培训机构学习，可以获得全面系统的大数据分析技能，能够胜任数据分析工作。参与实战项目，了解真实的应用场景，为今后的工作提供重要的帮助。
结语
以上信息仅供参考，实际情况以到校咨询为准。可联系在线客服，预约免费体验课，了解更多课程详情。选择一家好的大数据培训机构，是成为一名优秀的大数据分析师的关键之一。
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