发布时间:2024-08-29 13:09:12来源：励普综合
人工智能/大数据/云计算一直是IT行业的“香饽饽”。在国内互联网行业人才招聘中，其中有10%都是与大数据相关，并且比例仍在上升中。千锋教育大数据专业的课程设置非常丰富，主要包括了大数据基础、Hadoop开发、Spark开发、数据挖掘等核心课程。课程内容涵盖了从数据管理、数据分析、数据挖掘到机器学习等方面，让学员能够掌握大数据技术的核心知识和实践技能。| 阶段学习 | 课程内容 |
| 数据仓库基础 | 该阶段掌握MySQL数据库核心概念、系统架构、实践操作和Python核心语法，达到精通MySQL数据库操作和性能优化，熟练运用Python编写脚本和数据加工处理。 |
| Linux&Hadoop生态 | 该阶段掌握Linux相关概念、高频命令、Shell编程语法、Hadoop三剑客系统架构、核心原理和实践操作，达到熟练应用Linux操作系统和Hadoop生态平台，精通Shell脚本编写。 |
| 数据仓库与ETL技术 | 该阶段掌握数据仓库核心概念、建仓方法论、大数据集成、加工、调度和OLAP等ETL常用工具操作和性能优化，达到熟练运用数据仓库方法论及数据加工规范，精通工具操作和性能优化。 |
| BI数据分析与可视化 | 大数据较后一公里，数据商业分析和可视化应用。该阶段掌握BI数据分析中常用数据分析模型、可视化核心概念、图表类型、FineBI&Report和SuperSet实践操作，达到熟练使用帆软和SuperSet BI报表工具，挖掘分析出数据较终价值，并能触类旁通其他相关BI报表工具实战研发。 |
| 项目自研 | 该阶段掌握大数据相关项目需求分析、架构选型、开发流程和团队协作能力，达到熟练将所学的前置内容运用于真实环境和真实数据中来解决真实业务问题，提升数据仓库、ETL和用户画像等类型大数据项目的实战经验。 |
| 就业指导 | 该阶段主要是就业，面试攻略，让你能集中攻克近年来大数据高频面试题，考试点、必懂点，并进行简历指导、全真模拟面试，复盘答疑。 |
| 专题拓展 | 学无止境，没有人敢说能学完大数据，需永葆大数据学习热情，尽情窥探大数据精髓。拓展内容，轻松打通大数据中实时数据仓库、主流大数据服务、数据质量和治理相关专题核心概念、原理、场景和企业级解决方案，提升实时大数据处理能力，打通大数据认知经脉。 |
重SQL，轻代码，全程12周，助力学习就业。
还原大厂大数据项目实际业务场景，如电商、旅游等多行业覆盖，学完就有项目经验。
课程直击企业所需，核心技能定向输出，告别代码，精通SQL，助你上手大数据。
深入调研企业需求，联合大厂老师共研前瞻课程，主攻数据仓库、ETL、BI和企业业务等核心技能。
拓展大数据认知与就业面。
1:1还原企业大数据研发流程。
千锋是一家拥有核心教研能力以及校企合作能力的职业教育培训企业，2011年成立于北京。千锋的教育培训业务致力于培养高质量数字化技术技能人才，主要提供大学生技能培训、职后技能培训等，课程涵盖前端、Java、Python、大数据、软件测试、物联网、云计算、网络安全、Unity、区块链、UI/UE设计、影视剪辑包装、商业插画、游戏原画、全媒体运营、产品经理等；此外还推出了软考、Adobe认证、PMP认证、华为认证、红帽RHCE认证、工信部认证等职业能力认证课程；同期成立的千锋教研院，凭借有教无类的职业教育理念，不断提升千锋职业教育培训的质量和效率。
上海专业大数据培训推荐千锋教育!近年来，千峰培训作为一家专业的IT培训机构，以其小班制教学、贴近市场需求的课程和全方位的就业服务而备受关注。千峰培训采用小班制教学，确保每个学员都能获得足够的关注和指导，促进学员与老师之间的互动，有助于提高学习效果。
上海千锋大数据分析培训课程介绍
千锋大数据分析培训课程是专为对大数据分析感兴趣或希望从事相关职业的学员设计的。这个课程全面涵盖了大数据分析的基础知识和实践技能，包括数据采集、清洗、处理、存储、分析和可视化等方面。
课程内容：
1. 大数据基础知识：介绍大数据的概念、特征、应用场景以及相关的技术栈。
2. 数据采集与预处理：学习如何使用各种工具和技术进行数据采集，并进行数据清洗和预处理。
3. 数据存储：深入理解Hadoop、HBase等大数据存储技术。
4. 数据处理与分析：学习使用MapReduce、Spark等工具进行数据处理和分析。
5. 数据挖掘与机器学习：掌握常用的数据挖掘算法和机器学习模型，如聚类、分类、回归、关联规则等。
6. 数据可视化：学习使用Tableau、PowerBI等工具将数据分析结果以图表形式展示出来。
7. 实战项目：通过实际的大数据分析项目，让学员能够将所学知识应用到实际场景中。
此外，千锋大数据分析培训课程还提供丰富的实战项目和案例教学，帮助学员更好地理解和掌握大数据分析的知识和技能。同时，还有专业的讲师团队进行全程辅导，确保学员的学习效果。
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。
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