大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、 机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。大数据作为新兴产业对技术人才的需求日益增高，需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘 ，预计未来3-5年全球将有数百万大数据方面人才缺口。
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大数据的相关职位需要的是复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、 机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。大数据作为新兴产业对技术人才的需求日益增高，需要社会、高校和企业共同努力去培养和挖掘 ，预计未来3-5年全球将有数百万大数据方面人才缺口。
《大数据人才报告》指出，目前全国的大数据人才仅46万, 未来3-5年内将会出现高达150万的大数据人才的缺口。 根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基 础性数据分析人才缺口将高达到1400万， 而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
《中国互联网热职位人才报告》显示， 大数据方面职位列在本专科专业毕业生“高薪榜”前五且稀缺， 报告表明，高度稀缺的是数据分析人才，其供给指数最低，仅为0.05， 并且其才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
根据国内外机构统计数据显示至2020年， 全球大数据市场规模将突破万亿美元，年均复合增长率高达40%以上 。2016年，中国的大数据市场规模已达到2485亿元， 并且市场规模每年都在持续上升大数据政策从全面。
课程简介
CDA大数据符合企业用人需求，从大数据编程——数据库编程——大数据仓库——大数据分析方法——数据挖掘算法——大数据真实项目应用——大数据解决方案等。
学习目标
零基础脱产学习，5个月学会大数据技术；计算机、统计、数学等专业学习更佳；包学会，成为大数据稀缺人才，高薪就业；CDA大数据就业帮，助你前程似锦。
学习对象
各行业数据分析、数据挖掘从业者；在校数学，计算机，统计等专业教师和学生；经济，医学生物研究院科研人员；数据分析，数据挖掘兴趣爱好者及转行人士。
趋势：区块链技术。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。区块链技术是指一种全民参与记账的方式。所有的系统背后都有一个数据库，你可以把数据库看成是就是一个大账本。目前是各自记各自的账。柯斯塔表示，这项技术本质是编译码跟加解密，可以有效加密信息。区块链有很多不同应用方式，美国几乎所有科技公司都在尝试如何应用，最常见的应用是比特币跟其他加密货币的交易。
| 学习章节 | 学习具体内容 |
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业务分析基础技能 |
数据分析概述;常用高阶函数;条件格式应用;数据透视表高阶应用;图表进阶;项目排期管理;案例背景介绍;动态考勤表制作;每月考勤统计;考勤汇总统计;常用指标概述;基础指标统计;人力资源指标体系概述;案例背景介绍;员工绩效评定思路解析;实操绩效统计及可视化;案例背景介绍;活动评估报表思路解析等 |
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数据库应用技能 |
数据库简介;表结构的特点;数据库分类;MySQL简介;数据库基本结构;SQL语言分类;SQL书写要求;创建、使用及删除数据库;创建表;数据类型;约束条件;修改及删除表;插入数据;批量导入数据;更新数据;删除数据;查询指定列;查询不重复记录;条件查询等 |
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商业智能分析技能 |
数据仓库结构说明；基于数据仓库的数据处理方法；数据仓库数据处理进阶；数据仓库应用案例；创建多维数据模型；理解多维模型表连接规则；业务数据分析指标介绍；业务数据汇总分析进阶；时间维度分析方法说明；业务背景介绍；理解及加工处理数据；可视化界面创建方法介绍；制作零售业销售情况分析仪；业务背景介绍；客户价值模型说明；数据加工处理；制作电商客户行为分析仪；业务背景介绍；理解餐饮业关键运营指标等 |
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数据挖掘数学基础 |
函数；极限；微分及应用；定积分；向量；线性方程组；线性变化与矩阵；矩阵乘法；行列式；矩阵的秩；逆矩阵；点乘与内积；外积；特征值与特征向量；集中趋势的度量；离散程度的度量；偏态与峰态的度量；统计量概念与常用统计量；抽样分布等 |
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Python数据清洗 |
NumPy基本介绍；NumPy基本数据结构: Ndarray；数组的索引与切片；数组其他常用函数与方法；Pandas基本数据结构: Series与DataFrame；索引、切片与过滤；排序与汇总；DataFrame简单处理缺失值方法；数据集的合并与连接；重复值的处理；数据集映射转化方法；异常值查找与替换；排序和随机抽样；DataFrame字符串常用操作；DataFrame分组操作等 |
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Python数据可视化 |
数据可视化入门；常用可视化第三方库介绍: matplotlib、seaborn、PyEcharts；常用可视化图形介绍，如饼图、柱图、条形图、线图散点图等；图形选择；Pandas绘图方法；图例配置方法和常用参数；颜色条配置方法和常用参数；subplot多子图绘制方法；文字与注释、自定义坐标轴方法；Seaborn入门介绍；Seaborn API介绍；Seaborn绘图示例；Echarts介绍；PyEcharts API介绍；PyEcharts绘图示例等 |
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机器学习快速入门 |
机器学习入门介绍：机器学习基本思想、常用算法分类、算法库等；Python机器学习算法库Scikit-Learn入门介绍；超参数与模型验证：学习曲线、网格搜索；特征工程概念介绍；分类特征、文本特征；图像特征、特征衍生；缺失值填充、特征管道；KNN基本原理；KNN函数详解；KNN高级数据结构实现；原理补充：归一化方法、学习曲线、交叉验证；KNN-最近邻分类器；KNN算法示例；无监督学习与聚类算法；聚类分析概述与簇的概念；距离衡量方法；聚类目标函数和质心计算方法等 |
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分布式集群架构 |
大数据概念介绍；Hadoop入门与分布式集群基本概念；Hadoop生态和及其技术栈；Linux生态介绍；常用虚拟化工具介绍；常用Linux操作系统；Vmware与VirtualBox；Ubuntu操作系统与CentOS；Ubuntu安装与常用命令；JDK的安装与使用；Hadoop安装与使用；Hadoop单机运行方法；Hadoop伪分布式运行方法；利用多节点安装Hadoop集群；Hadoop生态其他常用组件基本介绍等 |
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Sqoop安装与使用 |
Sqoop组件介绍与发展历史；Sqoop组件特性及核心功能；ETL基本概念；Hadoop生态中的数据转化方法；Linux中安装Sqoop方法；Sqoop集成MySQL方法；Sqoop集成Hbase方法；Sqoop集成Hive方法；Sqoop功能测试；Sqoop导入功能介绍；Sqoop数据导入import命令基本格式；Sqoop数据导入import命令常用参数；利用Sqoop从MySQL中导入数据至HDFS；Sqoop生成相应Java代码方法codegen；利用Sqoop导入数据至Hive等 |
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Hadoop基础 |
HDFS概念及设计原理；HDFS体系结构和运行机制；NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法；HDFS备份机制和文件管理机制；NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及运行机制；HDFS的常用操作方法介绍；HDFS Java API介绍；HDFS Shell命令格式；HDFS创建文件目录命令；HDFS文件复制、重命名命令；HDFS文件移动、删除命令；HDFS其他常用命令；YARN基本概念；YARN相关进程介绍；YARN核心组件及其功能等 |
课程研发教研室主任
大数据算法架构师
一、大数据概念入门。学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，那么学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是哪些，避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
二、大数据编程基础。对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等，大数据一般从Java开始。
三、大数据核心课程。大数据的核心课程，主要集中在Hadoop、Spark生态体系、Storm实时开发，零基础学习者，请务必认清你要学的是不是真正大数据。
课程背景
长沙大数据学习是一门深受广大学子欢迎的课程，旨在培养学生在大数据领域的专业能力和素养。该课程在长沙市多家知名学府设立，为学生提供全面系统的大数据知识与技能培训。
课程特色
1. 实战导向：通过实际案例和项目实践，培养学生的实战能力，提升解决实际问题的能力。
2. 多样化教学方式：采用讲座、实验、小组讨论、项目实施等多种教学方式，提供全面的学习体验。
3. 行业导向：与企业合作，邀请行业讲师进行指导，紧跟行业发展动态，确保课程内容具有实用性。
4. 定制化培养：根据学生的不同需求和兴趣，提供个性化的选修课程，满足学生个性化的学习需求。
课程目标
1. 掌握大数据的基本概念和核心技术，了解大数据在各个行业的应用场景和发展趋势。
2. 具备大数据分析的能力，能够熟练运用各类数据分析工具和方法进行数据挖掘、数据清洗和数据可视化等工作。
3. 培养学生的团队协作能力和创新思维，培养其在大数据领域的领导力和创业精神。
学习对象
1. 对大数据领域感兴趣，希望从事相关岗位的在校大学生。
2. 工作中需要应对大数据分析工作的IT从业者。
3. 想要了解大数据技术及其应用的个人和企业。
课程内容
1. 大数据基础知识：包括大数据概述、数据存储与管理、数据挖掘与机器学习等内容。
2. 大数据处理与分析：重点介绍分布式计算、云计算、大数据编程框架等技术。
3. 大数据应用与实践：通过实际案例分析探讨大数据在不同行业的应用，并进行项目实践。
4. 数据可视化与报表分析：讲解数据可视化工具的使用技巧，培养学生的数据分析和报表撰写能力。
师资力量
各高校的长沙大数据学习课程均有一支由教授、博士和行业讲师组成的师资团队。这些老师和讲师具有丰富的实践经验和教学经验，在大数据领域有着较高的知名度和声誉，能够提供可靠的指导和帮助。
教学质量
长沙大数据学习课程以优质的教学质量获得广大学生的好评。教师们为学生提供精心准备的课件和教学材料，注重引导学生思考和动手实践，在教学过程中注重培养学生的创新能力和实际操作能力。
服务水平
课程中心为学生提供全面的服务，包括学习辅导、实习就业指导等。学生可在课程中心得到专业的答疑解惑，还可以参与实践项目、行业研讨等活动，拓宽视野，提升综合素质。
学习时长
长沙大数据学习课程的学习时长一般为3个月至6个月，根据学校的具体安排以及学生的学习进度灵活调整。
收费范围
长沙大数据学习课程的收费一般在5000-15000元之间。费用包括教材费、实验费以及师资团队提供的辅导费用等。实际收费标准以各机构官网公布为准。
学习收获
通过长沙大数据学习课程的学习，学生将获得系统的大数据知识和实践技能，掌握大数据处理和分析的基本方法和工具。这将为他们日后在大数据行业的就业和职业发展打下坚实的基础。
总结
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。通过长沙大数据学习课程，学生将有机会参与到真实的大数据项目中，提高自己的实战能力和解决问题的能力。如果您对大数据领域感兴趣，不妨考虑参加长沙大数据学习课程，开启您的大数据之旅！
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