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：智慧城市。智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。其实质是利用先进的信息技术，实现城市智慧式管理和运行，进而为城市中的人创造更美好的生活，促进城市的和谐、可持续成长。随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口。目前，我国正处于城镇化加速发展的时期，部分地区“城市病”问题日益严峻。为解决城市发展难题，实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。这项趋势的成败取决于数据量跟数据是否足够，这有赖于政府部门与民营企业的合作；此外，发展中的5G网络是全世界通用的规格，如果产品被一个智慧城市采用，将可以应用在全世界的智慧城市。
| 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
1、电子地图如高德、百度、Google地图出现后，其产生了大量的数据流数据，这些数据不同于传统数据，传统数据代表一个属性或一个度量值，但是这些地图产生的流数据代表着一种行为、一种习惯，这些流数据经频率分析后会产生巨大的商业价值。基于地图产生的数据流是一种新型的数据类型，在过去是不存在的。
2、进入了社交网络的年代后，互联网行为主要由用户参与创造，大量的互联网用户创造出海量的社交行为数据，这些数据是过去未曾出现的。其揭示了人们行为特点和生活习惯。
助教线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑，包括中途休息时间；同时，每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”，全面覆盖同学晚自习时间。
每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导，询问同学学习状态、解决学习问题；针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导，以确保学员能够跟上学习进度。
每个课程会安排相关课后作业，确保同学课下能够进行适当练习，保证当日学习效果。除了作业，还会组织学员进行阶段性测试，以考试性质为主，考察学员对本阶段知识掌握程度。
对于重难点知识和同学普遍反应出来的问题，助教将进行每周1-2次的晚自习串讲，串讲时常为2小时左右，且相关内容需要重新制作、有别于课程内容，帮助同学攻克重难点知识。
助教线上服务要求5分钟内有问必答，并能做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个助教一个班主任配置下，调整为每个班2名助教+项目服务团队的模式，解决线上提问。
在课程持续期间，助教还需实时统计学员出勤情况，监督课堂纪律，跟进学习进度。除正常的答疑解惑外，服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引，从而营造积极学习氛围。
随着大数据时代的到来，数据分析及处理需求迅速增加，因此学习大数据技能成为亟待解决的问题。长沙学大数据课程应运而生，旨在帮助爱好技术的学习者掌握大数据技术和方法，从而满足行业对大数据从业人员的需求。
课程背景
长沙学大数据课程开设于长沙市，旨在满足当地人才市场对大数据专业人士的需求。该课程倡导创新理念，采用全英文教学，结合实际案例，使学员在学习中掌握大量实用技能。
课程特色
1.专业师资：专业的大数据师资团队，兼备理论和实践经验。
2.国际化教材：采用顶尖的国际化课程教材，提供更加全面深入的教学内容。
3.深入实践：课程安排大量实际操作案例，使学员在实践中掌握技能。
4.小班授课：采用小班授课，实现更好的互动和个性化教学。
课程目标
1.让学员在理论和实践中掌握大数据技术和方法。
2.培养学员扎实的数据分析能力和业务分析能力。
3.提高学员在大数据领域内的综合素质和竞争力。
学习对象
1.大数据从业者：想要提高自己在大数据领域内的能力和经验。
2.大数据学习爱好者：对大数据科技感兴趣，想要系统性地掌握相关知识。
3.高质量人才：想要成为大数据领域内的高层次人才。
课程内容
1.大数据基础：大数据概念、大数据平台、Hadoop，Hbase，Hive，Spark等技术的应用。
2.大数据治理：数据质量、数据安全、数据整合等方面的治理。
3.大数据分析：大数据处理、分析工具、机器学习、数据挖掘等技术的应用。
4.大数据应用：数据产品开发、数据应用设计、商业分析等方面的应用。
学习时长
长沙学大数据课程的学习时间根据学员的实际情况进行定制，一般为2-3个月。
收费范围
收费范围根据课程学习时长和学员的个人需求而定，费用在5000-10000元之间。
学习收获
经过学习大数据课程，学员将会掌握大数据技术的相关知识，提高数据分析和业务分析能力。同时，学员将会获得大量的实际操作经验，掌握大数据的完整流程，从而提高在数据分析和处理领域的能力和经验。
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。在学习大数据课程的过程中，需不断地探索和实践，才能不断提高自己的技能和竞争力。
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