發布時間:2024-08-29 13:09:12來源:勵普綜合
階段學習 | 課程內容 |
數據倉庫基礎 | 該階段掌握MySQL數據庫核心概念、系統架構、實踐操作和Python核心語法,達到精通MySQL數據庫操作和性能優化,熟練運用Python編寫腳本和數據加工處理。 |
Linux&Hadoop生態 | 該階段掌握Linux相關概念、高頻命令、Shell編程語法、Hadoop三劍客系統架構、核心原理和實踐操作,達到熟練應用Linux操作系統和Hadoop生態平臺,精通Shell腳本編寫。 |
數據倉庫與ETL技術 | 該階段掌握數據倉庫核心概念、建倉方法論、大數據集成、加工、調度和OLAP等ETL常用工具操作和性能優化,達到熟練運用數據倉庫方法論及數據加工規范,精通工具操作和性能優化。 |
BI數據分析與可視化 | 大數據較后一公里,數據商業分析和可視化應用。該階段掌握BI數據分析中常用數據分析模型、可視化核心概念、圖表類型、FineBI&Report和SuperSet實踐操作,達到熟練使用帆軟和SuperSet BI報表工具,挖掘分析出數據較終價值,并能觸類旁通其他相關BI報表工具實戰研發。 |
項目自研 | 該階段掌握大數據相關項目需求分析、架構選型、開發流程和團隊協作能力,達到熟練將所學的前置內容運用于真實環境和真實數據中來解決真實業務問題,提升數據倉庫、ETL和用戶畫像等類型大數據項目的實戰經驗。 |
就業指導 | 該階段主要是就業,面試攻略,讓你能集中攻克近年來大數據高頻面試題,考試點、必懂點,并進行簡歷指導、全真模擬面試,復盤答疑。 |
專題拓展 | 學無止境,沒有人敢說能學完大數據,需永葆大數據學習熱情,盡情窺探大數據精髓。拓展內容,輕松打通大數據中實時數據倉庫、主流大數據服務、數據質量和治理相關專題核心概念、原理、場景和企業級解決方案,提升實時大數據處理能力,打通大數據認知經脈。 |
重SQL,輕代碼,全程12周,助力學習就業。
還原大廠大數據項目實際業務場景,如電商、旅游等多行業覆蓋,學完就有項目經驗。
課程直擊企業所需,核心技能定向輸出,告別代碼,精通SQL,助你上手大數據。
深入調研企業需求,聯合大廠老師共研前瞻課程,主攻數據倉庫、ETL、BI和企業業務等核心技能。
拓展大數據認知與就業面。
1:1還原企業大數據研發流程。
千鋒是一家擁有核心教研能力以及校企合作能力的職業教育培訓企業,2011年成立于北京。千鋒的教育培訓業務致力于培養高質量數字化技術技能人才,主要提供大學生技能培訓、職后技能培訓等,課程涵蓋前端、Java、Python、大數據、軟件測試、物聯網、云計算、網絡安全、Unity、區塊鏈、UI/UE設計、影視剪輯包裝、商業插畫、游戲原畫、全媒體運營、產品經理等;此外還推出了軟考、Adobe認證、PMP認證、華為認證、紅帽RHCE認證、工信部認證等職業能力認證課程;同期成立的千鋒教研院,憑借有教無類的職業教育理念,不斷提升千鋒職業教育培訓的質量和效率。
上海專業大數據培訓推薦千鋒教育!近年來,千峰培訓作為一家專業的IT培訓機構,以其小班制教學、貼近市場需求的課程和全方位的就業服務而備受關注。千峰培訓采用小班制教學,確保每個學員都能獲得足夠的關注和指導,促進學員與老師之間的互動,有助于提高學習效果。
上海千鋒大數據分析培訓課程介紹
千鋒大數據分析培訓課程是專為對大數據分析感興趣或希望從事相關職業的學員設計的。這個課程全面涵蓋了大數據分析的基礎知識和實踐技能,包括數據采集、清洗、處理、存儲、分析和可視化等方面。
課程內容:
1. 大數據基礎知識:介紹大數據的概念、特征、應用場景以及相關的技術棧。
2. 數據采集與預處理:學習如何使用各種工具和技術進行數據采集,并進行數據清洗和預處理。
3. 數據存儲:深入理解Hadoop、HBase等大數據存儲技術。
4. 數據處理與分析:學習使用MapReduce、Spark等工具進行數據處理和分析。
5. 數據挖掘與機器學習:掌握常用的數據挖掘算法和機器學習模型,如聚類、分類、回歸、關聯規則等。
6. 數據可視化:學習使用Tableau、PowerBI等工具將數據分析結果以圖表形式展示出來。
7. 實戰項目:通過實際的大數據分析項目,讓學員能夠將所學知識應用到實際場景中。
此外,千鋒大數據分析培訓課程還提供豐富的實戰項目和案例教學,幫助學員更好地理解和掌握大數據分析的知識和技能。同時,還有專業的講師團隊進行全程輔導,確保學員的學習效果。
大數據專業的就業方向多樣且廣泛。以下是幾個重要的就業領域:
1、數據分析師:數據分析師是大數據專業中較常見的職業角色之一。他們負責收集、清洗和分析大量的數據,并從中發現隱藏的模式和趨勢。數據分析師可以幫助企業做出數據驅動的決策,并提供市場競爭分析、用戶行為分析等方面的洞察。
2、數據工程師:數據工程師負責構建和維護大規模的數據基礎設施,包括數據倉庫、數據管道和數據處理系統等。他們需要熟悉各種數據庫技術和編程語言,以確保數據的存儲和處理。數據工程師在數據流程的設計和實施方面扮演著關鍵的角色。
3、機器學習工程師:機器學習工程師利用機器學習算法和模型來解決實際問題。他們需要深入了解統計學和機器學習理論,并具備編程和數據處理的能力。機器學習工程師在推薦系統、自然語言處理、圖像識別等領域發揮著重要作用。
4、數據科學家:數據科學家是大數據領域中的高級職位,需要具備深入的統計學、數學和機器學習知識。他們負責解決復雜的數據問題,構建預測模型,并從數據中提取有價值的見解。數據科學家通常在研究機構、科技公司和金融機構等領域擔任關鍵角色,幫助企業做出戰略決策和創新發展。
5、數據治理:數據治理負責確保數據質量、合規性和安全性。他們制定數據管理策略和規范,并監控數據流程,以確保數據的完整性和可靠性。數據治理在數據隱私和合規性方面具有深入的專業知識,幫助企業管理和保護數據資產。
6、市場營銷分析師:市場營銷分析師利用大數據分析工具和技術來評估市場趨勢、消費者行為和競爭動態。他們通過對大數據的分析和解讀,為企業提供市場營銷策略和決策的依據。市場營銷分析師可以通過洞察消費者喜好和需求,提高產品定位和市場推廣的效果。
課程: 上海大數據培訓課程學校: 上海千鋒教育機構 咨詢電話:
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