北京学习大数据分析师的培训机构精选名单今日一览

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　　大数据分析师就业前景和方向

　　大数据分析包括数据收集、数据访问、数据预处理、数据建模与分析、数据可视化等多个部分。

　　数据收集：

　　数据收集的意义是真正了解数据的本来面目，包括数据的生成时间、条件、格式、内容、长度、约束条件等。这使大规模数据分析师能够更具体地控制数据生产和收集过程，以避免违反数据收集规则导致的数据问题。另外，对数据收集逻辑的认识会增加数据分析师对数据的理解，特别是数据的异常变化。

　　数据访问：

　　数据访问分为存储和提取两部分。

　　数据存储库、大数据分析师需要了解数据存储库内的工作原理和流程，较重要的是，要知道根据原始数据需要进行哪些处理，并知道可以获得哪些数据。

　　数据提取，大数据分析师首先需要数据提取功能。层是从单个数据库中有条件地提取数据的能力。第二层是掌握通过库表提取数据的能力。第三层是调整SQL语句，优化嵌套、过滤后的逻辑层、遍历数等，从而减少个人时间浪费和系统资源消耗。

　　数据挖掘：

　　现阶段，大数据分析师需要掌握数据挖掘、统计、数学基本原理和常识。二是熟练使用数据挖掘工具。Python或R都是可选的。第三，要了解常用的数据挖掘算法，以及每种算法的应用方案和优缺点。

　　数据分析：

　　数据分析比数据挖掘更偏向于业务应用和解释，数据挖掘算法得出结论后，是解释算法在结果、可靠性、重要性等方面的实际意义的方法。

　　数据可视化：

　　在这一部分，除了大数据分析师遵循各公司统一规范原则外，具体形式可能会因实际要求和情景而异。数据可视化总是有助于数据内容，有价值的数据报告是关键。