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。
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。
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。
各行业数据分析、数据挖掘从业者；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：人工智能(AI)。人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能需要被教育，汇入很多信息才能进化，进而产生一些意想不到的结果。AI影响幅度很大，例如媒体业，现在计算机跟机器人可以写出很好的文章，而且1小时产出好几百篇，成本也低。AI对经济发展会产生剧烈影响，很多知识产业跟白领工作也可能被机器人取代。但他对于AI的态度很正面，这会让生活更好，例如自驾车绝对比人驾车更安全。
| 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 |
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Python数据清洗 |
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Python数据可视化 |
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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 |
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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 |
电子科技大学副教授
工信部软件设计师
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。
课程特色
1.专业认证：提供行业专业认证培训，助您成为行业专家。
2.实践指导：集中开展实践教学和课程指导，学以致用。
3.高校教师：拥有一支业内资深的培训师资团队，为学员提供专业指导。
4.灵活设置：提供不同时间段的课程班级和多种学习方式，快速提高学习效率。
课程目标
1.掌握大数据技术的基本理论和实践技能。
2.熟练应用大数据处理和分析相关工具。
3.了解大数据应用的发展及其商业价值。
4.独立设计和开发基于大数据的应用程序。
学习对象
1.大数据从业人员和相关专业人员。
2.对大数据有强烈兴趣的学生和毕业生。
3.需从事大数据处理和分析的企业和组织职员。
课程内容
1.大数据架构设计及应用实践
2.Hadoop、Spark、Flink等大数据处理及分析工具的使用和原理
3.大数据存储与管理技术及相关应用
4.大数据挖掘与机器学习技术及相关应用
5.大数据实时计算技术及应用案例
学习时长
根据学员的不同需求，课程时长可定制。一般为20天 - 45天。
收费范围
根据不同课程的内容和学习时长，收费由几千元到上万元不等。具体的收费标准请到课程中心咨询。
学习收获
学习完本课程后，学员可以：
1.理解大数据的总体架构和应用场景，对大数据应用的发展趋势有深入了解。
2.熟练掌握Hadoop、Spark、Flink等大数据处理和分析的工具、技术及原理。
3.具备设计、实现和管理基于大数据的应用程序的能力。
4.成为大数据行业内的专才，对求职和职业发展有重要促进作用。
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，了解更多课程信息。长沙大数据培训中心将始终为您提供专业、优质、高效的学习服务。
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