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深圳大数据培训班哪里不错

发布时间:2023-01-17 09:32:44来源:有考培训网综合

数据分析师,是在数字经济大背景和人工智能时代趋势下,面向全行业的专业国际资格认证,旨在提升全民数字技能,助力企业数字化转型,推动行业数字化发展,CDA数据分析师具体指在互联网、金融、零售、咨询、电信、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。
关于大数据
到底什么是大数据?
 
大数据(big data)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。"
数据分析课程适合哪些人?
想入行

年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。

 
有兴趣

对数据分析有兴趣,有一定的抗压力与耐心、学习能力。

 
想转行

希望转行IT互联网、金融等高薪行业的各行各业人士。

 
毕业生

有打算从事数据分析相关工作的广大应届毕业生和往届毕业生。

 
职业发展方向
数据分析师

从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持,偏业务。

 
数据挖掘/算法工程师

利用模型训练数据,从海量数据中挖掘规律,预测或分类对象,主要偏向编程和算法,对统计理论知识要求偏高。

 
 
数据产品经理

主要负责以数据为导向提炼需求、设计、规划、项目排期至项目落地,以及后期的产品改进和优化等。

 
数据开发工程师

设计、搭建并维护基础设施,以提供数据收集、存储、处理、计算等平台,偏代码开发,需要在代码能力上弥补,但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。

 

校区环境
教室
少儿主题教室
书架
 
机构介绍

博为峰

自成立以来,博为峰一直致力于为应届毕业生和职场新人提供IT职业培训,为国内外客户提供软件测试整体解决方案。多年来博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。
辅导目标

大数据时代,国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力,而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此,大数据时代,数据主权成为另一个大国博弈的空间。那么,深圳大数据培训班哪里不错?

大数据培训班哪里不错

博为峰始终坚守教学品质,真诚服务学员。博为峰已先后为多家国内外企业输送软件技术精英,未来还将根据产业变迁和技术革新开设更多的紧缺人才实训项目:帮助更多的应届毕业生和职场新人找到满意工作,实现职业梦想;帮助更多的用人单位轻松招到可用之才,推动企业发展和产业进步。

作为中国较早成立的IT职业培训机构之一,博为峰先后创立了“51Testing”和“学掌门”两大培训品牌。

51Testing致力于软件测试人才培训,业务范围包含就业培训、企业内训、测试开发辅导班、软件测试认证等服务,被誉为“软件测试人才的摇篮”;

大数据分析平台有哪些功能,千万别错过!

1.数据清理功能

在大数据应用技术中,前端数据清理功能远比我们想象的重要。如果没有良好的清理,就不会有后续的数据建模和数据挖掘。数据清理功能不仅受到技术开发的限制,还与数据类型和数据量密切相关。

在大数据分析平台中,需要一个兼容性强、查询速度快的数据清理模块。面对大量待处理数据和非结构化数据的增加,数据清理功能的工作量和工作强度必然会增加。认识到数据清洗功能的重要性,研发工程师将不遗余力地加强大数据前端数据清洗和数据兼容的建设。

2.数据分析功能

数据分析能力是大数据平台建设的重点,也是大数据分析工具存在的意义。大数据分析平台的数据分析功能受到多方面的影响。除了软件设计技术和内置架构外,车载数据分析模型也十分重要,这直接决定了大数据分析平台所能承担的数据分析任务。

3.数据可视化功能

数据可视化是目前***的大数据应用技术。数据可视化是指在各种平台上以图表的形式显示数据或数据分析结果。这就要求大数据分析平台具备强大的数据图表绘制功能,并构建丰富的视觉效果,以满足用户不同的显示需求。

数据可视化是数据分析中必不可少的一部分,即数据返回时的二次分析。数据可视化也有利于构建大数据分析平台的学习功能,让没有技术背景的初学者可以掌握大数据分析平台的操作。

大数据分析工具之所以关注这三个方向的功能建设,不是因为技术或概念建设的要求,而是为了适应信息时代背景下大数据分析平台的性能要求。除了以上三点之外,大数据分析平台还应该包括很多附属和扩展的功能模块,以增强数据流和用户沟通。

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