发布时间:2024-04-29 15:48:37来源:励普综合
这种类型描述过去,不做推断,只做展示。通常是以报告的形式呈现。
通过建模,统计分析,机器学习,人工智能等工具,对未来进行预测。
这种类型的分析是针对过去已发生事情,并且对该事件产生的原因进行分析。
指在发生问题之后,根据问题诊断性分析之后,结合预测性分析,做出相应的优化建议和行动。
招生对象:大专及以上学历,年龄18-30岁
授课方式:在线直播
全日制班:9:30-11:30,13:30-16:30
课程亮点:定制化培养,学习速度更,多平台同步,学习方式更便捷,签订协议更靠谱。
课程内容:传统数据分析+商业智能BI+可视化数据分析+Python数据分析+Hive大数据分析+人工智能。
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深圳学大数据分析培训课程就选博为峰教育!数据分析师指专门从事数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。随着大数据的广泛应用,对于能够有效处理和分析海量数据的专业人才的需求也日益增长。因此,选择大数据专业的学生将有着广阔的就业前景和发展空间。
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【适合对象】:
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2、有其他编程基础或想要提升Python技术,深入学习人工智能
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传统数据分析
excel数据分析、excel数据可视化、excel数据透视表、图、sql数据分析
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【课程特点】:
1、多维学员服务,为学习保驾护航
2、课程内容对标多种市场需求岗位
3、内容紧贴企业招聘需求实时更新
4、囊括数据分析实用技术
5、注重培养数据思维+分析工具技巧
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【课程目标】:
帮助学员掌握数据分析基础知识,培养思维能力和实操能力,成为数据分析师,真正实现高薪就业。
大数据专业的就业方向多样且广泛。以下是几个重要的就业领域:
1、数据分析师:数据分析师是大数据专业中较常见的职业角色之一。他们负责收集、清洗和分析大量的数据,并从中发现隐藏的模式和趋势。数据分析师可以帮助企业做出数据驱动的决策,并提供市场竞争分析、用户行为分析等方面的洞察。
2、数据工程师:数据工程师负责构建和维护大规模的数据基础设施,包括数据仓库、数据管道和数据处理系统等。他们需要熟悉各种数据库技术和编程语言,以确保数据的存储和处理。数据工程师在数据流程的设计和实施方面扮演着关键的角色。
3、机器学习工程师:机器学习工程师利用机器学习算法和模型来解决实际问题。他们需要深入了解统计学和机器学习理论,并具备编程和数据处理的能力。机器学习工程师在推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域发挥着重要作用。
4、数据科学家:数据科学家是大数据领域中的高级职位,需要具备深入的统计学、数学和机器学习知识。他们负责解决复杂的数据问题,构建预测模型,并从数据中提取有价值的见解。数据科学家通常在研究机构、科技公司和金融机构等领域担任关键角色,帮助企业做出战略决策和创新发展。
5、数据治理:数据治理负责确保数据质量、合规性和安全性。他们制定数据管理策略和规范,并监控数据流程,以确保数据的完整性和可靠性。数据治理在数据隐私和合规性方面具有深入的专业知识,帮助企业管理和保护数据资产。
6、市场营销分析师:市场营销分析师利用大数据分析工具和技术来评估市场趋势、消费者行为和竞争动态。他们通过对大数据的分析和解读,为企业提供市场营销策略和决策的依据。市场营销分析师可以通过洞察消费者喜好和需求,提高产品定位和市场推广的效果。
课程:深圳大数据分析培训课程
学校:深圳博为峰培训机构
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