济南Python大数据开发培训

1)趋势1:数据的资源化利用

什么是资源利用率？意味着大数据已经成为企业和社会关注的重要战略资源，成为大家争夺的新焦点。因此，企业必须提前做好大数据营销战略规划，抢 占市场先机。

2)趋势二:与云计算深度融合

大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了灵活、可扩展的基础设备，是生成大数据的平台之一。从2013年开始，大数据技术与云计算技术紧密结合，预计未来两者的关系会更加紧密。此外，物联网、移动互联网等新兴计算形态也将助力大数据革命，让大数据营销发挥更大影响力。

3)趋势三:科学理论的突破

随着大数据的快速发展，像计算机和互联网一样，大数据很可能是新一轮的技术革命。数据挖掘、机器学习、人工智能等新兴的相关技术，可能会改变数据世界的很多算法和基础理论，实现科学技术的突破。

趋势4:数据科学和数据联盟的建立

未来数据科学会成为一门专门的学科，被越来越多的人认可。高校会开设专门的数据科学专业，也会催生一批相关的新岗位。同时，基于数据的基础平台，建立跨领域的数据共享平台。之后，数据共享将扩展到企业层面，成为未来行业的核心。

大数据分析:

今天的大数据分析与传统的分析有着本质的区别，即传统的分析是基于结构化和关系型的数据。而且往往用一个很小的数据集来预测和判断整个数据。但现在是大数据时代，观念完全变了。现在，大数据分析是直接存储和管理整个数据集合。

1.数据开发工程师:负责数据访问、数据清洗、底层重构、业务主题建模等。大数据计算平台的开发与应用。

2.数据分析师:用行业数据做电商、金融、电信、咨询等行业的商务咨询、商务智能、制作分析报告。

3.数据挖掘工程师:实现并分析多媒体、电子商务、搜索、社交网络等大数据相关行业的机器学习算法。

4.科研方向:研究新算法在高校、研究所、企业研究所等高等研究机构的效率提升和未来应用。

大数据技术及应用的内容

1.数据采集:利用网络爬虫等技术抓取文本、声音、图形、图像、视频等数据，并对数据进行预处理和合理存储。大学传媒有广播、新闻、电视等专业。，这本身就是一个大数据。

2.数据分析与挖掘:利用SPSS、SAS、Clementime等工具对数据进行浅层分析，利用机器学习、数据挖掘、人工智能等技术进行高端分析与应用。

3.数据可视化:数据分析和挖掘结果的艺术表现。利用图形图像、计算机视觉、动画技术等手段，将数据分析和挖掘的结果以立体化、层次化的方式呈现出来。

1.互联网电子商务方向

互联网电商作为目前非常火的风口，是互联网领域应用实践和多的地方，也是积累技术资源丰富、资本雄厚、人才需求zui大的部分

大数据技术及应用专业毕业生可从事互联网电子商务运维、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前已经上市的头部电商平台对社区电商来说规模较小，这些技术人才的缺口比较大。

2.零售金融方向

虽然零售金融和互联网电商属于同一个消费范畴，但具体来说，零售电商的范围比互联网电商小，比互联网电商更需要精准匹配消费群体的兴趣爱好和收入。

大数据技术与应用专业毕业生可从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用与开发。适合零售金融企业从事相关技术服务工作，也可以从事IT领域的计算机应用工作。

3.电子政务服务方向

随着电子政务服务的不断加快，无纸化办公、电子办公、一站式服务、一键式服务在各大城市逐步应用，特别是北京、上海、深圳等一线城市，基本实现了电子政务服务的全覆盖。群众办理业务只需要一部手机，就可以实现原本需要跑很多趟、来回奔波的业务。

作为服务领域之一，大数据技术及应用专业毕业生可在相关企业从事电子政务服务对接工作，开展基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。