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成都科多大数据培训通过本专业5个月全面系统的学习，毕业后可以掌握配置、部署、运维和保护公司和组织机构部署CDH所要求的Apache—Hadoop集群方面的专业技术；学完毕业后具备实践动手能力的，满足企业大数据应用技术岗位需求。

在这个信息爆炸的年代，每个人每分每秒都在产生数据，每个人都是数据源，现在数据单位是PB。在如此巨大的数据中，大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境，风险评判与决策支持，能够充分利用大数据带来的价值，在进行数据挖据与展现后，呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告。所以，大数据分析师已经不是简单的IT工作人员，而是可以参与到企业决策发展制定中的核心人物。

  有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%。

  国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自 1139 份样本），且成都、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

数据分析师主要分为初级，中级和

  初级：提出一个业务问题，可以用数据进行回答，并能增加合理的数据结构、与业务的关联度，以及，数据是对的。

  中级：有能力独立完成高质量的数据分析报告，如产品规划、市场活动等，可以cover住从前期规划到中期细节完善再到后期评价分析的整个过程。

  ：独当一面的分析师，可以负责一个子产品（一组模块）级别的项目，带领一个团队来全面解决问题，把控手下数据分析师的工作质量。技术方面，能掌控数据分析的整个过程，对数据采集、埋点、造型、进入数据仓库的清洗有良好的手段。可以回答数据能够回答的任何问题。在这里，能与不能的定义边界是，数据分析师用尽了所有可以想到的办法。

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人工智能将广泛应用

过去一年，我们亲眼见证了人工智能的爆发：无人驾驶汽车试驾成功、AlphaGo围棋获胜。随着人工智能技术日益成熟，未来公司企业将很大程度上依赖于这项技术。虚拟助手、机器人、智能顾问和自动驾驶汽车等多种技术都将得到广泛的应用。

认知技术将加速发展

认知技术是人工智能领域的产物，能完成以往只有人能够完成的任务。包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语言识别技术等。

随着人工智能的发展，认知技术的重要性越来越受到人们的认可。只要人们认识到大数据和分析学之间的紧密联系，就会发现认知计算和分析学一样，都是企业发展不可或缺的技术。

“大”数据将不复存在

大数据的发展面临共享难度大、垄断程度高、融合能力差、应用价值低以及安全风险大等一系列制约因素。因此一些认为，数据的“量”已经不再是数据的重点了。与其一味地追求数据量，还不如好好研究如何提高手头数据的利用效率。

大数据将被分割成数据块，这将打破行业领域对信息流动的限制，通过对不同类型、不同领域数据的跨界集聚，极大地改变信息的生产、传播、加工和组织方式，进而给各个行业的创新发展带来新的驱动力，推动各个领域的彻底变革和再造。

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