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深圳博為峰IT職業培訓
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深圳大數據培訓班哪里不錯

發布時間:2023-01-17 09:32:44來源:有考培訓網綜合

數據分析師,是在數字經濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業的專業國際資格認證,旨在提升全民數字技能,助力企業數字化轉型,推動行業數字化發展,CDA數據分析師具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。
關于大數據
到底什么是大數據?
 
大數據(big data)指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息,而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那么這種產業實現盈利的關鍵,在于提高對數據的“加工能力”,通過“加工”實現數據的“增值”。"
數據分析課程適合哪些人?
想入行

年齡20-30周歲,大專及以上學歷,不限專業/經驗/性別。

 
有興趣

對數據分析有興趣,有一定的抗壓力與耐心、學習能力。

 
想轉行

希望轉行IT互聯網、金融等高薪行業的各行各業人士。

 
畢業生

有打算從事數據分析相關工作的廣大應屆畢業生和往屆畢業生。

 
職業發展方向
數據分析師

從事數據采集、整理、分析,發現問題,分析問題,得出結論,為公司的決策層提供數據支持,偏業務。

 
數據挖掘/算法工程師

利用模型訓練數據,從海量數據中挖掘規律,預測或分類對象,主要偏向編程和算法,對統計理論知識要求偏高。

 
 
數據產品經理

主要負責以數據為導向提煉需求、設計、規劃、項目排期至項目落地,以及后期的產品改進和優化等。

 
數據開發工程師

設計、搭建并維護基礎設施,以提供數據收集、存儲、處理、計算等平臺,偏代碼開發,需要在代碼能力上彌補,但與純技術棧的程序員相比需要一定的業務邏輯。

 

校區環境
教室
少兒主題教室
書架
 
機構介紹

博為峰

自成立以來,博為峰一直致力于為應屆畢業生和職場新人提供IT職業培訓,為國內外客戶提供軟件測試整體解決方案。多年來博為峰始終堅守教學品質,真誠服務學員。博為峰已先后為多家國內外企業輸送軟件技術精英,未來還將根據產業變遷和技術革新開設更多的緊缺人才實訓項目:幫助更多的應屆畢業生和職場新人找到滿意工作,實現職業夢想;幫助更多的用人單位輕松招到可用之才,推動企業發展和產業進步。
輔導目標

大數據時代,國家競爭力將部分體現為一國擁有數據的規模、活性以及該國解釋、運用數據的能力,而國家數據主權體現了對數據的占用和控制。因此,大數據時代,數據主權成為另一個大國博弈的空間。那么,深圳大數據培訓班哪里不錯?

大數據培訓班哪里不錯

博為峰始終堅守教學品質,真誠服務學員。博為峰已先后為多家國內外企業輸送軟件技術精英,未來還將根據產業變遷和技術革新開設更多的緊缺人才實訓項目:幫助更多的應屆畢業生和職場新人找到滿意工作,實現職業夢想;幫助更多的用人單位輕松招到可用之才,推動企業發展和產業進步。

作為中國較早成立的IT職業培訓機構之一,博為峰先后創立了“51Testing”和“學掌門”兩大培訓品牌。

51Testing致力于軟件測試人才培訓,業務范圍包含就業培訓、企業內訓、測試開發輔導班、軟件測試認證等服務,被譽為“軟件測試人才的搖籃”;

大數據分析平臺有哪些功能,千萬別錯過!

1.數據清理功能

在大數據應用技術中,前端數據清理功能遠比我們想象的重要。如果沒有良好的清理,就不會有后續的數據建模和數據挖掘。數據清理功能不僅受到技術開發的限制,還與數據類型和數據量密切相關。

在大數據分析平臺中,需要一個兼容性強、查詢速度快的數據清理模塊。面對大量待處理數據和非結構化數據的增加,數據清理功能的工作量和工作強度必然會增加。認識到數據清洗功能的重要性,研發工程師將不遺余力地加強大數據前端數據清洗和數據兼容的建設。

2.數據分析功能

數據分析能力是大數據平臺建設的重點,也是大數據分析工具存在的意義。大數據分析平臺的數據分析功能受到多方面的影響。除了軟件設計技術和內置架構外,車載數據分析模型也十分重要,這直接決定了大數據分析平臺所能承擔的數據分析任務。

3.數據可視化功能

數據可視化是目前***的大數據應用技術。數據可視化是指在各種平臺上以圖表的形式顯示數據或數據分析結果。這就要求大數據分析平臺具備強大的數據圖表繪制功能,并構建豐富的視覺效果,以滿足用戶不同的顯示需求。

數據可視化是數據分析中必不可少的一部分,即數據返回時的二次分析。數據可視化也有利于構建大數據分析平臺的學習功能,讓沒有技術背景的初學者可以掌握大數據分析平臺的操作。

大數據分析工具之所以關注這三個方向的功能建設,不是因為技術或概念建設的要求,而是為了適應信息時代背景下大數據分析平臺的性能要求。除了以上三點之外,大數據分析平臺還應該包括很多附屬和擴展的功能模塊,以增強數據流和用戶溝通。

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