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大数据分析培训 大数据分析就业前景怎么样
　　_大数据分析就业前景怎么样？光环大数据认为，随着大数据的愈演愈热，相关大数据的职业也成为热门，给人才发展带来带来了很多机会。数据科学家、数据工程师、大数据分析师已经成为大数据行业最热门的职位。
就行业而言，大数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，大数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。
从事大数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。
指掌握数据分析相关的常用工具。大数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。
懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。
大数据分析培训哪家好？
1、讲师实力：一线开发人员
对于靠谱的大数据分析培训机构来说，讲师是最核心的竞争力。在光环大数据讲师都是有着多年实践经验的一线开发人员，在互联网行业都有丰富的项目经验。他们了解企业最需要的技能和最流行的开发框架。所有培训师的教学模式都不是照本宣科，而是结合实际应用授课。
2、前沿的课程设置
互联网技术更新迭代很快，大数据分析技术也概莫能免。大家在学习之前可以通过专业渠道了解大数据分析课程主要涉及的各方面内容，并进行对比，看是否合理。谨防学习了过时、落伍的技术，误人误己光环大数据大数据课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！
3、标准的学员录取准则
正规的培训机构对报名者肯定有一定的筛选原则，并不是&来着不拒&，交钱就收。而筛选并不只是考察学员的基础，更多的是对学员的逻辑思维、学习能力、学习态度、求学欲望以及所学专业等方面进行综合评估测试，确定是否适合学习大数据分析。
大数据分析培训，就选大数据！
大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。讲师团及时掌握时代潮流技术，将前沿技能融入教学中，确保学生所学知识顺应时代所需。通过深入浅出、通俗易懂的教学方式，指导学生更快的掌握技能知识，成就上万个高薪就业学子。
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大数据是一种在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。它具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
专家预测截止到2020年，各个行业大数据相关人才缺口将达到100万，仅在spark大数据开发人才方面，将出现近30万的岗位需求。
海量高薪岗位等你来
大数据人才缺口TOP5
北京上海深圳广州杭州
以上数据来源于互联网
薪资待遇随工作年限呈阶梯式上涨
大数据运维师年薪8W左右
大数据开发师年薪12W左右
大数据算法工程师年薪15W左右
系统架构师年薪23W左右
大数据技术总监年薪40W左右
大数据项目总监年薪70W左右
首席数据官年薪100W左右
以上数据均来源于各大招聘网站
往期学员就业情况
毕业学员平均薪资7852元，最高月薪13500元
只有想不想学，没有能不能学
我是零基础
零基础入学勤能补拙
现有工作枯燥，工资太低
我想技能提升
已有的技术太落伍担心被企业淘汰
我是应届毕业生
求职压力大同专业市场需求饱和
我是在校大学生
对所学专业没有兴趣为日后就业提早打算
理论、实战双向并行，奠定入行扎实基础
阶段一 Linux操作系统
Linux系统的历史、发展与企业应用现状；
Linux目录结构与命令的使用；
Linux系统下载、用户与权限管理；
目录与文件管理；
编辑器VIM的使用；
SHELL、环境变量与脚本；
服务的配置（FTP、HTTP、DNS、SAMBA、SSH等）；
存储的管理（文件系统、LVM、裸设备等）
Linux系统下ORACLE数据库的安装与配置。
阶段二 SHELL脚本操作
深入理解脚本语言；
SHELL命令与SHELL脚本的区别与应用场景；
SHELL变量类型与设置；
SHELL正则表达式；
sed和awk文字流处理；
SHELL脚本的测试方法；
SHELL控制结构；
SHELL脚本的调试与跟踪；
SHELL脚本进行自动控制与维护应用与服务。
阶段三 MYSQL数据库
LAMP/LNMP架构的起源、组件内容与市场应用状况；
获取软件、选择可用版本、安装架构的各个组件；
搭建、调试LAMP/LNMP架构；
MYSQL数据库的体系结构；
SQL在MYSQL数据库的应用；
MYSQL数据库的创建、数据库中各对象的创建；
MYSQL数据库，掌握MYSQL引擎的选择、参数的配置；
MYSQL数据库的备份与恢复工具，并实践数据库的备份
MYSQL数据库在LAMP/LNMP架构中的应用；
阶段四 大数据架构
大数据的发展未来、应用场景；
大数据平台各软件的下载、安装和配置；
HDFS工作原理、配置与管理；
YARN工作原理、配置与管理；
Sqoop工作原理、配置与管理；
Hive数据库的工作原理、安装配置与管理；
Hbase数据库的工作原理、安装配置与管理；
Kylin工作原理、配置与管理；
Spark工作原因，对大数据进行分析；
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纯理论填鸭式教学，知识点抽象干瘪，不能学以致用。
案例陈旧，无法适应最新需求，小众非典型案例，不具行业代表性。
短暂虚拟操作，方法一带而过，学员对知识一知半解。
指导学员简历作假，或干脆无就业服务，无法按学员真实情况推荐就业，就业不稳定或薪资达不到预期。
日常管理散漫，食宿自理，后续费用接踵而至，经济压力大，影响学习质量。
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孙世博优就业Java研究院院长
主讲：程序开发、移动开发、PHP、Android、Java、MYSQL数据库、J2EE体系程序开发
工作经验：有丰富的软件开发经验，曾参加和主持过多个大型项目。精通struts、Hibernate、spring等J2EE架构体系设计和开发。精通Tomacat, Weblogic,Websphere应用服务器管理部。熟悉Oracle, MySQL, SQL server等关系型数据库。熟悉PHP\jsp\JS\H5等前端Web类技术。
王磊优就业移动开发首席讲师
主讲：Android、移动开发、iOS、Java、程序开发
工作经验：长期奋战在教学、开发岗位，教龄、开发累积达7年。曾多次参与并主导开发网页游戏各场景的数值系统,用户属性系统,及股票模拟交易系统、K线规则分析系统。具有大数据分析和分布式集群计算的经验。从2012年开始,专注于移动互联网APP领域的开发与研究,带领团队完成在线考试类,资讯类,影音类,商城类等多个项目研发。
秦帅优就业Android资深讲师
主讲：Android、程序开发
工作经验：从事Android开发与教学多年。精通Java语言、Mysql、Sqlite数据库，熟悉C语言、HTML、JavaScript、node.js等。长期专注于Android APP开发，参与开发的项目涵盖及时通讯、在线题库、新闻咨询、视频直播、支付、地图等领域。善于突出重点和难点，并通过深入浅出的语言使学员能够轻松掌握。注重培养学员的模型意识，使学员真正领悟到编程的魅力，进入到编程的世界。
李路嘉优就业PHP首席讲师
主讲：PHP、营销建站
工作经验：有丰富的软件开发经验，曾参加和主持过多个大型项目。精通Struts、Hibernate、Spring等J2EE架构体系设计和开发。有着丰富的Linux系统运维以及企业培训经验。精通Linux系统管理、大规模部署Linux环境、建立Shell脚本自动化管理平台。主持多个LAMP网络服务平台、构建管理多个大型Nginx 服务平台。讲课富有激情，语言简练、风趣、幽默，亲和力强，能够有效的调动学员的积极性，课堂气氛非常活跃。能够通过身边的案例、现实的实例、以深入浅出的方式，讲解复杂的专业知识。
刘猛优就业Java开发首席讲师
主讲：Java开发、程序开发
工作经验：IT从业经验多年，担任过高级Java开发工程师以及Java高级讲师 ，曾参加和主持多个大型项目，精通Javase,servlet,jsp,struts、Hibernate、spring，springmvc,mybatis等J2EE架构体系设计和开发。精通Tomacat, Weblogic应用服务器管理部。熟悉Oracle, MySQL等关系型数据库。熟悉HTML,css,js,jquery,等前端Web类技术以及客户端Android的开发.有自己独特的讲课风格，讲课幽默，授课逻辑严谨，思路清晰，通俗易懂。
王思亲优就业Linux资深讲师
主讲：Linux运维
工作经验：资深Linux资深讲师，多年的丰富教学经验，对Linux系统架构、网络安全管理技术等有着深入理解。曾担任过多家大型企业高级运维工程师，有丰富的Linux运维管理和教育培训经验，精通Linux系统管理、Linux网络服务与网站架构、互连技术、高可用集群架构、MySQL数据库、虚拟化、云计算、安全攻防等相关技术。授课情绪饱满，将对技术的热爱和追求融于对学生的关心、教导和期望之中。因材施教和极富感染力的教学特点，深受学员喜爱。
赵文正优就业Java开发首席讲师
主讲：Java开发、软件测试
工作经验：多年国家大型Java开发实战经验、专注Web项目高并发、负载均衡等优化，有着丰富的数据仓库开发的经验，对产品的需求和逻辑理解透彻。曾经历过多次大型Web项目从开发到上线的全过程、思路严谨、逻辑清晰、授课风格幽默风趣、通俗易懂。根据学员的实际情况，制定不同的学习引导，让学员达到零基础起步也能独自开发的程度。
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钱塘号官网：www.qthmedia.com钱塘号期待您的入驻和来稿微信后台回复：“sq”，进入资料分享社群热门推荐：从IT时代进入DT时代，高校在大数据方向上设置了哪些专业，具体学什么，就业怎么样，作为新兴专业，考生如何报考?具体内容专业名称：数据科学与大数据技术;人才培养目标：以大数据为核心研究对象，利用大数据的方法解决具体行业应用问题。学制：四年;学位：工学或理学学位。目前已有35所高校申报了大数据专业：第一批(3所)：北京大学、对外经济贸易大学、中南大学;第二批(32所)：中国人民大学、复旦大学、北京邮电大学、华东师范大学、电子科技大学、北京信息科技大学、中北大学、长春理工大学、上海工程技术大学、上海纽约大学、浙江财经大学、广西科技大学、昆明理工大学、云南师范大学、云南财经大学、重庆理工大学、晋中学院、福建工程学院、黄河科技学院、湖北经济学院、佛山科学技术学院、广东白云学院、北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院、成都东软学院、电子科技大学成都学院、贵州大学、贵州师范大学、安顺学院、贵州商学院、贵州理工学院、宁夏理工学、宿州学院。数据科学与大数据技术专业都学些什么?属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。数据科学与大数据技术专业可以从事的工作有哪些?重视数据的机构已经越来越多，上到国防部，下到互联网创业公司、金融机构需要通过大数据项目来做创新驱动，需要数据分析或处理岗位也很多;常见的食品制造、零售电商、医疗制造、交通检测等也需要数据分析与处理，如优化库存，降低成本，预测需求等。人才主要分成三大类：大数据系统研发类、大数据应用开发类、大数据分析类，热门岗位有：1.大数据系统架构师大数据平台搭建、系统设计、基础设施。技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。2.大数据系统分析师面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。3.hadoop开发工程师。解决大数据存储问题。4.数据分析师不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。作为一名数据分析师，至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。5.数据挖掘工程师做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。6.大数据可视化工程师随着大数据在人们工作及日常生活中的应用，大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势，再到阿里云推出县域经济可视化产品，大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能，设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求，选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。中国人民大学与人大、北大、中科院大学、中财、首经贸五校联合培养数据分析硕士第一届毕业生就业情况：腾讯、百度等IT公司：22人;金融、银行等：21人;出国、读博等：5人;国家事业单位：6人;其它：2人;共55人。数据科学与大数据技术专业报考建议当下企业用人现象：一个专业集群对应一个行业热点。大数据是交叉学科，走的是“复合型”培养路线，行业内从事相关职能的人专业背景各异。大数据作为人才培养方向在探索中，如果直接从各专业人才中遴选学苗开展硕士研究生阶段的教育会更适合一些，直接开设本科阶段的教育还相对不够成熟。人才培养与行业发展存在差距。由于教学大纲更新不会太及时，大数据人才7年毕业(本科四年、硕士研究生三年)后，所学恐怕落后于行业发展。大数据人才的典型胜任特征：善于做需求分析、写代码;善于与人沟通，喜欢探索未知;需要根据数据推演、分析、提出解决方案，有数据思维;需要持续保持学习状态;内性格上能动能静。不同办学层次的院校开设此专业，培养模式会有差异。例如，高职类院校学生由于数学基础相对薄弱，会跟多偏向于工具的使用，如数据清洗、数据存储以及数据可视化等相关工具的使用;本科院校会倾向于大数据相关基础知识全面覆盖性教学，在研究生段则会专攻某一技术领域，比如数据挖掘、数据分析、商业智能、人工智能等。报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。大数据类专业有很多，不同院校开设情况不同，应注意比较择选，例如：清华大学数据科学研究院开设大数据专业，2014年开始招生;北大、人大等五校大数据分析硕士培养协同创新平台开设大数据分析专业，2014年开始招生;复旦大学计算机科学技术学院开设数据交通专业，2015年开始招生;北航交通科学与工程学院开设计量经济学大数据分析方向，2014年开始招生;
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