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上海博为峰数据分析课程内容

发布时间:2023-01-06 16:04:56来源：励普教育综合

在互联网的发展下，目前各大公司对数据分析相关岗位的要求持续上升。博为峰教育通过线上线下、直播录播与平台结合的方式，让您在业务数据分析、计算机编程、数据挖掘/机器学习算法上获得全面提升:从基础的数据分析理论方法到必备的数据分析算法，再到流行的数据可视化技术以及基于Python的大数据分析语言，直至时下热门的BI大数据分析技术。
数据分析要学什么知识
1 数学知识

数学是每一位数据分析师必学的基础知识，对于初级数据分析师来讲，必须要具备一定的公式计算能力，并且要了解常用的模型算法。

2 分析工具

对于初级分析师来看，必须要学会玩转excel，并且要将透视表和公式使用的比较熟练。除此之外，还要学会VBA基本必备，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

3 编程语言

初级的数据分析师，是必须要会写SQL查询，有需要的可以写一下Hadoop和Hive查询。另外，还要学习好Python，这都是具备的基础语言。

4 业务理解

业务理解对于每一位数据分析来说也是基础的知识，主要包括获取方案以及指标的选取还有较终结论洞察等各个方面的内容。

大数据 分析
大数据分析培训班
博为峰教育
 
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30+项目案例全程贯穿+五大企业级商业数据分析案例剖析精讲。

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。

数据分析课程，真实项目实操
博为峰教学服务
  • 教学定制
    入学一对一能力评估,定制个人学习方案。
  • 教学力量
    讲师为各行业大咖、人士，技术过硬，讲课生趣。
  • 教学平台
    支持手机端/PC端同步学习，随时随地，学习方便快捷。
  • 教学模式
    直播+录播+作业打卡，支持录播反复学习，项目式、小组PK式多学习模式。
  • 教学方法
    课前准备、课前复习、课程引入、课程讲解、课程总结、课后测验、课后作业。
  • 教学实战
    注重实践能力的培训，演练多个企业级真实项目，切实提高学员的职场竞争力。
浅析数据分析师工作

  • 业务方向

    做报表，数据的可视化、汇报等工作。
    需要懂业务流程，需要懂产品，将难懂的数据变得可量化，可视化。
    与产品，运营对接比较多。业务给你提需求你去做，需要较强的沟通能力
    偏业务方向，可能做的是偏产品运营的方向，或者是产品，数据产品经理，可能会晋升为业务，类似职业经理人的感觉。

  • 技术方向

    数据仓库，包括大数据挖掘，整理，包括算法层面上的深度学习。
    偏向开发，需要很强的数理逻辑，开发出模型架构，之后的数据也可以加入其中。
    偏技术，相当于技术开发，可能会成为大数据开发工程师。算法或深度学习，数据架构师，数据库运维。可能是数据仓库，这也是一个专门的岗位。
学习环境一览
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上海博为峰数据分析课程内容：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30+项目案例全程贯穿+五大企业级商业数据分析案例剖析精讲。

博为峰教育大数据分析就业班

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。

大数据开发工程师应掌握的技术：

SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

Kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过海杜普的并行加载机制来结合线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。大数据需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现。

大数据的概念与特点：

大数据是一个较为抽象的概念,正如信息学领域大多数新兴概念,大数据至今尚无确切、统一的定义。在维基百科中关于大数据的定义为:大数据是指利用常用软件工具来获取、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。

IDC在对大数据作出的定义为:

大数据一般会涉及2种或2种以上数据形式。它要收集超过100TB的数据,并且是高速、实时数据流;或者是从小数据开始,但数据每年会增长60%以上。这个定义给出了量化标准,但只强调数据量大,种类多,增长快等数据本身的特征。研究机构Gartner给出了这样的定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。这也是一个描述性的定义,在对数据描述的基础上加入了处理此类数据的一些特征,用这些特征来描述大数据。

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