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数据分析师介绍
数据分析师拥有把传统的商业方式转换成数据驱动的商业方式的潜质。虽然数据分析师是数据广泛领域的入门水平,但不是说所有的分析师都是低水平的。数据分析师不仅仅精通技术工具,还是高效的交流者,他们对于那些把技术团队和商业团队隔离的公司是至关重要的。他们的核心职责是帮助其他人追踪进展,和优化目标。市场人员如何使用分析的数据取帮助他们安排下一次活动?销售人员如何衡量哪种类型人群能更好的争取?CEO如何更好的理解较近公司发展背后潜在原因?这些问题就需要数据分析师通过数据分析和呈现结果来给答案。他们从事的这些和数据打交道的复杂工作能够为他们所在的组织贡献价值。
课程大纲 | 学习内容/核心 |
Java基础 | Java基础语法、面向对象、异常处理、集合框架、常用类、I/O操作、多线程、网络编程、XML解析深刻理解面向对象思想,掌握JavaEE核心技术并能灵活运用Java常用API解决实际问题,具备了程序员必备的逻辑思维能力及自学能力,为后续深入学习JavaWeb技术及框架技术打下牢固的基础。 |
JavaWeb网站开发 | HTML5、CSS3、JavaScript/ES6、JQuery、JSP/Servlet、MySQL数据库、JDBC、Linux、SVN,能够完成B/S架构的中小型网站系统的开发,并在真实生产环境下进行项目发布 |
SSM/SSH框架 | MyBatis框架、Spring框架、Spring MVC框架、Struts2框架、Hibernate框架、Git、Maven 、Oracle数据库能够胜任垂直架构下的Java开发工作,熟练使用流行的开发框架SSM、SSH进行传统企业级项目开发。 |
基于分布式微服的互联网架构 | 分布式微服架构、Dubbox、Spring Cloud、Spring Boot、Docker环境快速搭建实现自动化部署、分布式下ID唯一性、Redis、分布式事务处理、分布式下三方接入、Active MQ消息队列等能够胜任互联网公司的分布式项目的开发和架构设计工作 |
Python爬虫+ELK+分析 | Linux Shell编程、Python编程、NumPy&Pandas、Scrapy、LXML、PySpider、数据采集、整理和清洗、Elasticsearch、Logstash、Kibana能够胜任Python开发工程师、爬虫工程师、搜索引擎工程师。 |
Hadoop生态圈 | HDFS、MapReduce、YARN、Hive、Sqoop、HBase能够胜任:Hadoop工程师、ETL工程师、Hive工程师、数据仓库工程师。 |
Spark技术栈 | Scala编程、Spark RDD、Spark SQL、Spark GraphX、PySpark、Jupyter、Hadoop数据模型、Atlas&Ranger、NiFi、Kafka、Oozie、Cassandra&Hive、Redis&Hive、MongoDB、Tableau;能够胜任:Spark工程师、Hadoop工程师、ETL工程师 |
实时流处理平台 | Spark Streaming、Flink、Flume、Storm、d3.js、Echarts,能够胜任:大数据开发工程师、大数据架构师 |
机器学习 | Spark Mllib,能够胜任:大数据架构师、大数据初级分析师、大数据挖掘工程师 |
如何选择大数据机构
从就业服务是可以看出培训机构的很多方面,比如好的就业几率可以看出从这家培训机构出来的学员技术如何,现在这个社会虽然说IT人才需求量很大,但是也不是说懂一点点就能入职的。还可以看出这家公司的实力如何,因为一家培训机构可以和多家大公司打成合作关系推荐学员,那么必然是得到了这家公司的认可,既然大公司都认可了,你还有什么可以挑剔的呢?
南京北大青鸟老师
南京北大青鸟老师
近年来,大数据技术的应用越来越广泛,已经成为许多企业实现数字化转型和业务创新的关键因素之一。面对这一趋势,南京面授大数据培训应运而生,旨在为学员提供优秀的大数据培训课程,助力其在职业道路上获得更多机会。
课程特色
1.专业课程:课程由一线大数据技术专家授课,涵盖了大数据应用的全过程与全维度。
2.案例实战:通过大数据实操案例,让学员真正掌握大数据技能及其应用。
3.小班教学:针对每个学员的实际情况制定个性化学习计划,保证教学效果。
4.就业指导:与合作企业保持紧密合作,提供就业指导和职业规划。
课程目标
1.掌握大数据应用的基础理论与实践技能。
2.了解大数据应用的相关行业、发展趋势及应用场景。
3.具备大数据处理、建模与数据分析能力,对数据有深刻的洞察与认识。
4.能够在职场上应用大数据技术,实现业务创新及优化。
学习对象
1.信息技术、计算机科学等相关专业的本科生、硕士生、博士生。
2.从事大数据相关工作的行业人员。
3.需要提升大数据技能的职场人员。
课程内容
1.大数据技术基础
2.大数据建模与分析
3.数据挖掘与深度学习
4.大数据场景运用
5.商业智能工具使用
6.案例分析与实操
学习时长
根据不同班级设置,共计24周至48周不等。
收费范围
根据不同班级设置及学员情况而定,请联系在线客服进行具体咨询。
学习收获
1.获得专业的大数据技能及应用知识。
2.提升职业竞争力,拓展职业发展路径。
3.获得与行业领袖交流的机会。
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。南京面授大数据培训为学员提供最先进的大数据课程及实践机会,助力学员在大数据行业中取得更好的成就。
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