可视化分析方向
可视化帮助人们探索和解释复杂的数据,并帮助决策者挖掘数据的业务价值和大规模数据的开发。许多公司也开展了相应的研究,试图将可视化引入到其不同的数据分析和展示的产品中,相关的各种可能的商品层出不穷。可视化工具Tabealu的成功推出,反映了对大数据可视化的需求。
来源:教育联展网 编辑:佚名 发布时间:2020-12-08
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随着大数据、云计算、人工智能、无人驾驶等技术的迅速发展,我们需要从IT时代进入DT时代,在各个行业与数据结合。数据行业的迅速发展带来了旺盛的数据人才需求。
一份报告显示,数据分析师已经成为目前中国互联网行业需求旺盛的六种人才岗位之一。但是,数据人才的供给严重不足。
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课程名称 | 招生对象 | 在线咨询 |
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分布式集群技术 | Linux、网络、集群、负载均衡、高可靠 | 咨询课程 |
Hadoop离线计算 | Hadoop、HDFS、Mapreduce、YARN、Hive、Hbase、Sqoop | 咨询课程 |
Storm实时计算 | Storm、Kafka、Redis | 咨询课程 |
商品实战 | 大型实战项目一 | 咨询课程 |
Scala函数式编程 | Scala编程、Scala综合实战 | 咨询课程 |
Spark内存计算 | Spark、Spark SQL、Spark Streaming | 咨询课程 |
Spark机器学习 | Spark MLlib机器学习常用算法 | 咨询课程 |
数据挖掘实战 | 大型实战项目二 | 咨询课程 |
助教在线服务要求在5分钟内回答问题,可以解决所有课程中遇到的问题。原本每个班都有一个助教+一个班主任的配置,每个班协调两名助教+项目服务团队的模式,解决快速高质量的在线问题。
每个班,每个同学,每个月至少进行一对一的指导,向同学询问学习状态,解决学生的学习问题。另外,对各模块测试结果10%后的学习者进行追加指导,使学习者能够跟上学习的进度。
远程授课期间,各课程安排相关的课后作业,使同学上课能进行适当的练习,提高同学的实时参与感,保证当天的学习效果。除作业外,服务小组还组织学生进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学生本阶段知识掌握的程度。
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Excel是应用广泛、容易入门的数据分析工具之一,函数、透视表和公式必须熟练掌握。
此外,你好有专业的统计分析技能。SPSS作为入门很棒。但是,随着数据的增加,Python等编程语言的学习使数据处理更有效率。
当然,如果和数据进行交易,我们就要访问数据库,所以必须学习SQL(数据库),掌握基本的追加、删除、变更、检查等技能。
可以学会写Python和r等主要工具。有些行业可能会使用SAS和其他工具,请根据行业进行选择。
大数据从概念走向落地,大数据技术的成熟,特别是以Hadoop为代表的初代大数据系统框架,为大数据在企业中现实落地提供了坚实的技术支持,随着大数据的发展,大数据技术一起进步。
大数据的应用和技术始于互联网,首先是网站和网站的爆炸性增长,搜索引擎公司最早感受到大量数据带来的技术挑战,典型的是谷歌公司,很早就意识到这个问题,解决实际问题中积累起技术和经验。
后来兴起的社交网络、视频网站和移动互联网浪潮加剧了这一挑战。随着智能手机的普及,互联网向移动互联网转移,基于移动端数据的增长规模、速度和多样性,技术的提高成为了更迫切的需要。
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