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想要丰富自己的计算机、图像识别、电子工程科研专业背景，深入发展自己兴趣点的学生
从入门到精通成为大数据+数据分析高级工程师、全面掌握所学企业实用技能从入门到精通、全面掌握所学企业实战技能、入职国内外名企成就自我
未来3至5年，中国需要150万左右大数据人才，目前大数据从业人数不足50万，市场需求远远得不到满足。
2018年大数据行业起薪突破20万每年，高出互联网普通技术开发人员134%，且招聘人数扩大为7.8倍。
大数据对接金融、电商、医疗、新零售、物联网、工业、农业、交通和能源等行业，人才需求量持续扩大。
前有万达集团60万年薪聘请大数据人才，后有大数据专业毕业生20w年薪就职，大数据人才“重金难觅”。
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；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：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 |
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 |
台北医学大学教授
某券商研究所分析师
（1）机器学习： 机器学习是大数据处理承上启下的关键技术，机器学习往上是深度学习、人工智能，机器学习往下是数据挖掘和统计学习。核心目标是通过函数映射、数据训练、最优化求解、模型评估等一系列算法实现让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能。 大数据处理要智能化，机器学习是核心的核心。
（2）数据挖掘：数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，数据挖掘的提法比机器学习要早，应用范围要广，数据挖掘和机器学习是大数据分析的核心技术，互为支撑，为大数据处理提供相关模型和算法，而模型和算法是大数据处理的关键。
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。
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。
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。
随着信息技术和互联网技术的不断发展，大数据已经成为当今社会的一个重要热点话题。而对于大量数据的管理和应用，需要具备专业的技能和知识，因此有必要开设大数据管理培训课程。
课程特色
1) 实战性强：课程内容结合实际案例和企业需求，为学员提供实战学习机会。
2) 全面性：涵盖了大数据管理的各个方面，包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等。
3) 团队导师：学员可以获得贴心的团队导师指导和辅导，帮助学员快速提升数据管理能力。
课程目标
1) 掌握大数据管理基础知识和技能；
2) 熟悉大数据管理模式和流程；
3) 掌握数据采集、存储、处理、分析和应用等技能；
4) 提升数据管理能力，实现自我价值。
学习对象
1) 企业数据管理人员；
2) 学习者希望掌握大数据管理技能的人；
3) 有与数据打交道的工作需求的人员；
4) 具备相关专业基础知识的学生及行业人士。
课程内容
1) 大数据管理概述；
2) 数据采集技术；
3) 数据存储技术；
4) 数据处理技术；
5) 数据分析技术；
6) 数据应用技术；
7) 大数据相关政策规定；
8) 实战项目实践。
学习时长
课程时长为约20个工作日，每天上课时间为8小时（含午休），周末休息。
收费范围
收费标准根据不同的培训机构和课程内容有所不同，参考价位为10000到50000元之间。
学习收获
通过大数据管理培训，学员可以掌握与大数据相关的基础知识和技能，熟悉大数据管理的各种模式和流程，提升自身数据管理能力，更好的满足企业数据管理的需求，激发学员的职业潜力，实现职业价值的提升。
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。我们相信，通过这次大数据管理培训，您将会有很大的收获和成就。
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