未來(lái)3至5年,中國(guó)需要150萬(wàn)左右大數(shù)據(jù)人才,目前大數(shù)據(jù)從業(yè)人數(shù)不足50萬(wàn),市場(chǎng)需求遠(yuǎn)遠(yuǎn)得不到滿足。
2018年大數(shù)據(jù)行業(yè)起薪突破20萬(wàn)每年,高出互聯(lián)網(wǎng)普通技術(shù)開發(fā)人員134%,且招聘人數(shù)擴(kuò)大為7.8倍。
大數(shù)據(jù)對(duì)接金融、電商、醫(yī)療、新零售、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通和能源等行業(yè),人才需求量持續(xù)擴(kuò)大。
前有萬(wàn)達(dá)集團(tuán)60萬(wàn)年薪聘請(qǐng)大數(shù)據(jù)人才,后有大數(shù)據(jù)專業(yè)畢業(yè)生20w年薪就職,大數(shù)據(jù)人才“重金難覓”。
CDA大數(shù)據(jù)符合企業(yè)用人需求,從大數(shù)據(jù)編程——數(shù)據(jù)庫(kù)編程——大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)——大數(shù)據(jù)分析方法——數(shù)據(jù)挖掘算法——大數(shù)據(jù)真實(shí)項(xiàng)目應(yīng)用——大數(shù)據(jù)解決方案等。
零基礎(chǔ)脫產(chǎn)學(xué)習(xí),5個(gè)月學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)技術(shù);計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)、數(shù)學(xué)等專業(yè)學(xué)習(xí)更佳;包學(xué)會(huì),成為大數(shù)據(jù)稀缺人才,高薪就業(yè);CDA大數(shù)據(jù)就業(yè)幫,助你前程似錦。
各行業(yè)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘從業(yè)者;在校數(shù)學(xué),計(jì)算機(jī),統(tǒng)計(jì)等專業(yè)教師和學(xué)生;經(jīng)濟(jì),醫(yī)學(xué)生物研究院科研人員;數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘興趣愛好者及轉(zhuǎn)行人士。
趨勢(shì):人工智能(AI)。人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能需要被教育,匯入很多信息才能進(jìn)化,進(jìn)而產(chǎn)生一些意想不到的結(jié)果。AI影響幅度很大,例如媒體業(yè),現(xiàn)在計(jì)算機(jī)跟機(jī)器人可以寫出很好的文章,而且1小時(shí)產(chǎn)出好幾百篇,成本也低。AI對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展會(huì)產(chǎn)生劇烈影響,很多知識(shí)產(chǎn)業(yè)跟白領(lǐng)工作也可能被機(jī)器人取代。但他對(duì)于AI的態(tài)度很正面,這會(huì)讓生活更好,例如自駕車絕對(duì)比人駕車更安全。
學(xué)習(xí)章節(jié) | 學(xué)習(xí)具體內(nèi)容 |
業(yè)務(wù)分析基礎(chǔ)技能 |
數(shù)據(jù)分析概述;常用高階函數(shù);條件格式應(yīng)用;數(shù)據(jù)透視表高階應(yīng)用;圖表進(jìn)階;項(xiàng)目排期管理;案例背景介紹;動(dòng)態(tài)考勤表制作;每月考勤統(tǒng)計(jì);考勤匯總統(tǒng)計(jì);常用指標(biāo)概述;基礎(chǔ)指標(biāo)統(tǒng)計(jì);人力資源指標(biāo)體系概述;案例背景介紹;員工績(jī)效評(píng)定思路解析;實(shí)操績(jī)效統(tǒng)計(jì)及可視化;案例背景介紹;活動(dòng)評(píng)估報(bào)表思路解析等 |
數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用技能 |
數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介;表結(jié)構(gòu)的特點(diǎn);數(shù)據(jù)庫(kù)分類;MySQL簡(jiǎn)介;數(shù)據(jù)庫(kù)基本結(jié)構(gòu);SQL語(yǔ)言分類;SQL書寫要求;創(chuàng)建、使用及刪除數(shù)據(jù)庫(kù);創(chuàng)建表;數(shù)據(jù)類型;約束條件;修改及刪除表;插入數(shù)據(jù);批量導(dǎo)入數(shù)據(jù);更新數(shù)據(jù);刪除數(shù)據(jù);查詢指定列;查詢不重復(fù)記錄;條件查詢等 |
商業(yè)智能分析技能 |
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)說(shuō)明;基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)處理方法;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)處理進(jìn)階;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用案例;創(chuàng)建多維數(shù)據(jù)模型;理解多維模型表連接規(guī)則;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析指標(biāo)介紹;業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總分析進(jìn)階;時(shí)間維度分析方法說(shuō)明;業(yè)務(wù)背景介紹;理解及加工處理數(shù)據(jù);可視化界面創(chuàng)建方法介紹;制作零售業(yè)銷售情況分析儀;業(yè)務(wù)背景介紹;客戶價(jià)值模型說(shuō)明;數(shù)據(jù)加工處理;制作電商客戶行為分析儀;業(yè)務(wù)背景介紹;理解餐飲業(yè)關(guān)鍵運(yùn)營(yíng)指標(biāo)等 |
數(shù)據(jù)挖掘數(shù)學(xué)基礎(chǔ) |
函數(shù);極限;微分及應(yīng)用;定積分;向量;線性方程組;線性變化與矩陣;矩陣乘法;行列式;矩陣的秩;逆矩陣;點(diǎn)乘與內(nèi)積;外積;特征值與特征向量;集中趨勢(shì)的度量;離散程度的度量;偏態(tài)與峰態(tài)的度量;統(tǒng)計(jì)量概念與常用統(tǒng)計(jì)量;抽樣分布等 |
Python數(shù)據(jù)清洗 |
NumPy基本介紹;NumPy基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): Ndarray;數(shù)組的索引與切片;數(shù)組其他常用函數(shù)與方法;Pandas基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu): Series與DataFrame;索引、切片與過(guò)濾;排序與匯總;DataFrame簡(jiǎn)單處理缺失值方法;數(shù)據(jù)集的合并與連接;重復(fù)值的處理;數(shù)據(jù)集映射轉(zhuǎn)化方法;異常值查找與替換;排序和隨機(jī)抽樣;DataFrame字符串常用操作;DataFrame分組操作等 |
Python數(shù)據(jù)可視化 |
數(shù)據(jù)可視化入門;常用可視化第三方庫(kù)介紹: matplotlib、seaborn、PyEcharts;常用可視化圖形介紹,如餅圖、柱圖、條形圖、線圖散點(diǎn)圖等;圖形選擇;Pandas繪圖方法;圖例配置方法和常用參數(shù);顏色條配置方法和常用參數(shù);subplot多子圖繪制方法;文字與注釋、自定義坐標(biāo)軸方法;Seaborn入門介紹;Seaborn API介紹;Seaborn繪圖示例;Echarts介紹;PyEcharts API介紹;PyEcharts繪圖示例等 |
機(jī)器學(xué)習(xí)快速入門 |
機(jī)器學(xué)習(xí)入門介紹:機(jī)器學(xué)習(xí)基本思想、常用算法分類、算法庫(kù)等;Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)Scikit-Learn入門介紹;超參數(shù)與模型驗(yàn)證:學(xué)習(xí)曲線、網(wǎng)格搜索;特征工程概念介紹;分類特征、文本特征;圖像特征、特征衍生;缺失值填充、特征管道;KNN基本原理;KNN函數(shù)詳解;KNN高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn);原理補(bǔ)充:歸一化方法、學(xué)習(xí)曲線、交叉驗(yàn)證;KNN-最近鄰分類器;KNN算法示例;無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)與聚類算法;聚類分析概述與簇的概念;距離衡量方法;聚類目標(biāo)函數(shù)和質(zhì)心計(jì)算方法等 |
分布式集群架構(gòu) |
大數(shù)據(jù)概念介紹;Hadoop入門與分布式集群基本概念;Hadoop生態(tài)和及其技術(shù)棧;Linux生態(tài)介紹;常用虛擬化工具介紹;常用Linux操作系統(tǒng);Vmware與VirtualBox;Ubuntu操作系統(tǒng)與CentOS;Ubuntu安裝與常用命令;JDK的安裝與使用;Hadoop安裝與使用;Hadoop單機(jī)運(yùn)行方法;Hadoop偽分布式運(yùn)行方法;利用多節(jié)點(diǎn)安裝Hadoop集群;Hadoop生態(tài)其他常用組件基本介紹等 |
Sqoop安裝與使用 |
Sqoop組件介紹與發(fā)展歷史;Sqoop組件特性及核心功能;ETL基本概念;Hadoop生態(tài)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化方法;Linux中安裝Sqoop方法;Sqoop集成MySQL方法;Sqoop集成Hbase方法;Sqoop集成Hive方法;Sqoop功能測(cè)試;Sqoop導(dǎo)入功能介紹;Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入import命令基本格式;Sqoop數(shù)據(jù)導(dǎo)入import命令常用參數(shù);利用Sqoop從MySQL中導(dǎo)入數(shù)據(jù)至HDFS;Sqoop生成相應(yīng)Java代碼方法codegen;利用Sqoop導(dǎo)入數(shù)據(jù)至Hive等 |
Hadoop基礎(chǔ) |
HDFS概念及設(shè)計(jì)原理;HDFS體系結(jié)構(gòu)和運(yùn)行機(jī)制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法;HDFS備份機(jī)制和文件管理機(jī)制;NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及運(yùn)行機(jī)制;HDFS的常用操作方法介紹;HDFS Java API介紹;HDFS Shell命令格式;HDFS創(chuàng)建文件目錄命令;HDFS文件復(fù)制、重命名命令;HDFS文件移動(dòng)、刪除命令;HDFS其他常用命令;YARN基本概念;YARN相關(guān)進(jìn)程介紹;YARN核心組件及其功能等 |
臺(tái)北醫(yī)學(xué)大學(xué)教授
某券商研究所分析師
(1)機(jī)器學(xué)習(xí): 機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)處理承上啟下的關(guān)鍵技術(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)往上是深度學(xué)習(xí)、人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)往下是數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)。核心目標(biāo)是通過(guò)函數(shù)映射、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、最優(yōu)化求解、模型評(píng)估等一系列算法實(shí)現(xiàn)讓計(jì)算機(jī)擁有對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)分類和預(yù)測(cè)的功能。 大數(shù)據(jù)處理要智能化,機(jī)器學(xué)習(xí)是核心的核心。
(2)數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)來(lái)自于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)挖掘的提法比機(jī)器學(xué)習(xí)要早,應(yīng)用范圍要廣,數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是大數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù),互為支撐,為大數(shù)據(jù)處理提供相關(guān)模型和算法,而模型和算法是大數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵。
在課程持續(xù)期間,助教還需實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)學(xué)員出勤情況,監(jiān)督課堂紀(jì)律,跟進(jìn)學(xué)習(xí)進(jìn)度。除正常的答疑解惑外,服務(wù)團(tuán)隊(duì)會(huì)與班級(jí)同學(xué)保持溝通、給予正確指引,從而營(yíng)造積極學(xué)習(xí)氛圍。
助教線上服務(wù)要求5分鐘內(nèi)有問(wèn)必答,并能做到解決所有課程中遇到的問(wèn)題。在原先每個(gè)班一個(gè)助教一個(gè)班主任配置下,調(diào)整為每個(gè)班2名助教+項(xiàng)目服務(wù)團(tuán)隊(duì)的模式,解決線上提問(wèn)。
每個(gè)課程會(huì)安排相關(guān)課后作業(yè),確保同學(xué)課下能夠進(jìn)行適當(dāng)練習(xí),保證當(dāng)日學(xué)習(xí)效果。除了作業(yè),還會(huì)組織學(xué)員進(jìn)行階段性測(cè)試,以考試性質(zhì)為主,考察學(xué)員對(duì)本階段知識(shí)掌握程度。
對(duì)于重難點(diǎn)知識(shí)和同學(xué)普遍反應(yīng)出來(lái)的問(wèn)題,助教將進(jìn)行每周1-2次的晚自習(xí)串講,串講時(shí)常為2小時(shí)左右,且相關(guān)內(nèi)容需要重新制作、有別于課程內(nèi)容,幫助同學(xué)攻克重難點(diǎn)知識(shí)。
助教線上服務(wù)時(shí)間由原先的上課期間答疑調(diào)整為課程持續(xù)期間答疑,包括中途休息時(shí)間;同時(shí),每日答疑時(shí)間由原先的“朝九晚六”調(diào)整為“朝九晚九”,全面覆蓋同學(xué)晚自習(xí)時(shí)間。
每個(gè)班級(jí)、每位同學(xué)、每月都會(huì)進(jìn)行至少一次一對(duì)一輔導(dǎo),詢問(wèn)同學(xué)學(xué)習(xí)狀態(tài)、解決學(xué)習(xí)問(wèn)題;針對(duì)每個(gè)模塊測(cè)試結(jié)果后10%的學(xué)員進(jìn)行額外輔導(dǎo),以確保學(xué)員能夠跟上學(xué)習(xí)進(jìn)度。
隨著信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會(huì)的一個(gè)重要熱點(diǎn)話題。而對(duì)于大量數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用,需要具備專業(yè)的技能和知識(shí),因此有必要開設(shè)大數(shù)據(jù)管理培訓(xùn)課程。
課程特色
1) 實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng):課程內(nèi)容結(jié)合實(shí)際案例和企業(yè)需求,為學(xué)員提供實(shí)戰(zhàn)學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。
2) 全面性:涵蓋了大數(shù)據(jù)管理的各個(gè)方面,包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等。
3) 團(tuán)隊(duì)導(dǎo)師:學(xué)員可以獲得貼心的團(tuán)隊(duì)導(dǎo)師指導(dǎo)和輔導(dǎo),幫助學(xué)員快速提升數(shù)據(jù)管理能力。
課程目標(biāo)
1) 掌握大數(shù)據(jù)管理基礎(chǔ)知識(shí)和技能;
2) 熟悉大數(shù)據(jù)管理模式和流程;
3) 掌握數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、分析和應(yīng)用等技能;
4) 提升數(shù)據(jù)管理能力,實(shí)現(xiàn)自我價(jià)值。
學(xué)習(xí)對(duì)象
1) 企業(yè)數(shù)據(jù)管理人員;
2) 學(xué)習(xí)者希望掌握大數(shù)據(jù)管理技能的人;
3) 有與數(shù)據(jù)打交道的工作需求的人員;
4) 具備相關(guān)專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)生及行業(yè)人士。
課程內(nèi)容
1) 大數(shù)據(jù)管理概述;
2) 數(shù)據(jù)采集技術(shù);
3) 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù);
4) 數(shù)據(jù)處理技術(shù);
5) 數(shù)據(jù)分析技術(shù);
6) 數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù);
7) 大數(shù)據(jù)相關(guān)政策規(guī)定;
8) 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目實(shí)踐。
學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)
課程時(shí)長(zhǎng)為約20個(gè)工作日,每天上課時(shí)間為8小時(shí)(含午休),周末休息。
收費(fèi)范圍
收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)根據(jù)不同的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和課程內(nèi)容有所不同,參考價(jià)位為10000到50000元之間。
學(xué)習(xí)收獲
通過(guò)大數(shù)據(jù)管理培訓(xùn),學(xué)員可以掌握與大數(shù)據(jù)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)和技能,熟悉大數(shù)據(jù)管理的各種模式和流程,提升自身數(shù)據(jù)管理能力,更好的滿足企業(yè)數(shù)據(jù)管理的需求,激發(fā)學(xué)員的職業(yè)潛力,實(shí)現(xiàn)職業(yè)價(jià)值的提升。
結(jié)語(yǔ)
以上信息僅供參考,實(shí)際情況以到校咨詢?yōu)闇?zhǔn)??陕?lián)系在線客服,預(yù)約免費(fèi)體驗(yàn)課。我們相信,通過(guò)這次大數(shù)據(jù)管理培訓(xùn),您將會(huì)有很大的收獲和成就。
培訓(xùn)項(xiàng)目:大數(shù)據(jù)培訓(xùn)、人工智能培訓(xùn)、數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)、運(yùn)營(yíng)
¥16800起11212人關(guān)注
¥22800起46744人關(guān)注
¥10800起3802人關(guān)注
¥231124654人關(guān)注
¥128001819人關(guān)注
¥2700起6421人關(guān)注
¥11800起7290人關(guān)注
¥22800起67532人關(guān)注
¥20800起1194人關(guān)注
¥138001724人關(guān)注