发布时间:2023-01-31 16:05:42来源：励普教育综合
数据分析是基于商业目的，有目的的进行收集、整理、加工和分析数据，提炼有价信息的一个过程。数据分析可以帮助企业对业务进行优化、帮助业务发现机遇、创造新的商业价值、以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。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
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北京大数据分析培训课程价格多少?大数据培训费用约两万。影响大数据培训成本的因素很多，这些因素决定了大数据成本的凹凸性。比如，城市和二三线城市的成本就不一样。一般来说，城市的成本较高。想要了解更多具体费用可以咨询线上客服。
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大数据学习内容：
1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础，主流的大数据开源框架，其编程都离不开Java。
2、Linux命令
大数据开发通常是在Linux环境下进行的，Linux基础操作命令以及Shell编程，也是大数据学习的重要组成部分。
3、大数据相关框架和组件
常用的大数据开发框架有：Hadoop、Spark、Storm、Flink等，开发框架搭建应用架构前需要先弄明白其原理和应用场景，这是基本的要求。
Hadoop，已几乎与大数据划上了等号，超过20个生态圈组件，共同完成面向高度扩展的分布式计算。
Spark，作为MapReduce之外的一种选择，后来居上，成为MapReduce的替代者，受到行业主流的欢迎。
Storm，提供了实时处理大数据的功能(不像Hadoop只提供批任务处理)。其用户包括推特、WebMD、阿里巴巴、Yelp、雅虎日本、Spotify等头部企业。
Flink，流式处理系统，新兴热门框架，尤其受到阿里青睐，近几年在国内的发展很好。
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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