北京CDA数据分析师培训教育
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北京数据分析师培训

认证

  • CDA数据分析师认证

    放心:经管之家CDA LEVEL Ⅲ数据科学家认证证书,行业人才认证,已获得IBM大数据大学,中国电信,苏宁,德勤,猎聘,CDMS等企业的认可。

    专业:CDA认证是根据商业数据分析专业岗位设立的一套体系化、科学化、化的人才标准。全国统考、命题、评分公平、流程严格,更具含金量。

    权益:持证人享有系列特殊权益。证书皆绑定考生真实身份,可在CDA查询,确保性与防伪性。证书三年审核一次,增加持证人的实力与权益。

  • CDA数据分析师认证”是一套专业化,科学化,国际化,系统化的人才考核标准,分为CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ,涉及金融、电商、医疗、互联网、电信等行业。

课程介绍

  • 课程简介

  • Introduction
  • CDA数据分析就业班针对时间充裕、基础差的专科、本科在校生,以及待业、期待从事数据分析的工作人员提供3个月全脱产集训,毕业推荐相关工作单位。 CDA数据分析就业班每期至少十位以上相关领域授课,以CDA数据分析师标准大纲要求,从数据库管理—统计理论方法—数据分析主要软件应用(如:Excel、SQL、Power BI、Python等)—数据挖掘算法模型,一整套数据分析流程技术进行系统讲解。还将从金融、医药、保险、电商、零售等行业需求出发,使用实际案例手把手将数据分析技术传授给学员,使CDA就业班课程更符合就业要求,达到企业用人标准,在大数据时代找准工作定位。学员毕业要求能够完成商业数据分析项目。
  • 学习目标

  • learning target
  • 熟练掌握Excel、MySQL、Power BI、Python等数据分析软件;

    熟练掌握数据清洗,可以完成缺失值填补、异常值处理等;

    精通数据可视化,例如箱线图、动态图等;

    掌握数理统计基本理论知识;

    精通聚类、回归、因子分析等算法;

    熟悉各类数据挖掘算法;

    掌握数据分析在各行业的应用场景;

    可以独立完成数据建模;

    可以独立完成数据报告撰写;

    学会团队协作,分工完成大型项目。

  • 学习对象/基础

  • object for learning
  • 在校高年级学生、转行欲从业人士;

    在职数据分析师;

    对数据分析和挖掘感兴趣的业界人士;

    学习前较好具备大学数学和概率统计基础。







服务升级

  • 朝九晚九全程跟班答疑
  • 学习管理师线上服务时间由原先的上课期间答疑调整为课程持续期间答疑,包括中途休息时间;同时,每日答疑时间由原先的“朝九晚六”调整为“朝九晚九”,全面覆盖同学晚自习时间。
  • 一对一督学
  • 每个班级、每位同学、每月都会进行至少一次一对一辅导,询问同学学习状态、解决学员学习问题;同时,针对每个模块测试结果后10%的学员进行额外辅导,以确保学员能够跟上学习进度。
  • 定期直播串讲
  • 对于重难点知识和同学普遍反应的问题,学习管理师将进行每周1-2次的晚自习串讲,串讲时常为2小时左右,且相关内容需要重新制作、有别于课程内容,帮助同学攻克重难点知识。
  • 五分钟内有问必答
  • 学习管理师线上服务要求5分钟内有问必答,并能真正做到解决所有课程中遇到的问题。在原先每个班一个学习管理师+一个班主任的配置下,调整为每个班2名学习管理师+项目服务团队的模式,以确保、高质量的解决线上提问。
  • 出勤率和进度监督
  • 在课程持续期间,学习管理师还需实时统计学员出勤情况,监督课堂纪律,跟进学习进度。除正常答疑外,服务团队会与班级同学保持沟通、给予正确指引,从而营造积极学习氛围。
  • 作业与测试
  • 在远程授课期间,每个课程会安排相关课后作业,确保同学课下能够进行适当练习,提升同学实时参与感、增加当日学习效果。除了作业,服务团队还会组织学员进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学员对本阶段知识掌握程度。

主讲老师

  • 教师:唐绍祖
  • 数据分析研究院经验丰富讲师

    CDA数据分析研究院Python系列课程经验丰富讲师,CDA数据分析研究院课程研发成员,经管之家SPSS栏目撰稿人,参与编写《SPSS Modeler+Weak数据挖掘从入门到实战》。

  • 教师:丁亚军
  • 南京上度咨询数据分析总监

    现任职于南京上度市场咨询有限公司,人大经济论坛数据处理中心数据分析顾问,SAS、SPSS 软件讲师、中国学习路径图国际中心技术顾问。曾参与2012 宏观经济预测、中国城镇居民家庭投资调查、泸州老窖目标管理与绩效。

  • 教师:赵仁乾
  • 北京大学管理科学与工程硕士

    现就职于北京电信规划设计院,从事移动、联通集团及各省分公司市场\业务\财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。

  • 教师:韩要宾
  • 杭州沐垚科技有限公司创始人兼

    5年电商从业经验,4年数据挖掘实战经验;专注于数据分析与挖掘、机器学习、深度学习,服务客户包括苏宁易购、迪卡侬、百草味、浙江师范大学等。

  • 教师:安晓飞
  • 中国农业大学 博士

    副教授,CDA数据分析研究院讲师,具有深厚的数理统计与应用专业背景,近十年的数据挖掘与人工智能算法实践经验,承担或参与完成多项数据挖掘分析相关项目。

  • 教师:李 奇
  • 中国电子表格应用大会

    曾在IBM中国担任销售管理团队数据分析项目组长及德勤北京所的数据分析咨询顾问。专精于企业数据分析、制定商业智能业务解决方案、软件开发及Excel培训等。

课程问答

  • 关于大数据的热门问题
  • Q:上课形式是怎么样的? A:受疫情影响,CDA数据分析就业班采取远程直播授课的形式,足不出户即可学习到优质课程。线上直播 + 录播视频 + 线上答疑,充分保障同学们的学习效果。

    Q:学员课下如何与老师进行互动? A:CDA课程每期都会建立QQ群和微信群,工作日有老师和学习管理师负责答疑,早九晚九;同时学员可以在讨论区以帖子的形式向老师提问,老师会在工作日的48小时内回复。

    Q:远程班是录播还是直播? A:远程班采取直播平台+ 线上答疑,同步现场班上课时间,错过直播学员可以观看视频。

    Q:如果学不会怎么办? A:首先,我们有一次0元学习的机会,如果还是学不会,授课老师会和学生面谈,发现问题所在,并让老师给出学习建议,查缺补漏,可以再跟着0元学一期。目前咱们还没有出现过这样的情况,对于学员来讲都是想尽快掌握技术能够运用到工作中。

新闻详情

北京比较出名的大数据培训班是哪家名单出炉

来源:北京CDA数据分析师培训教育时间:2023/3/18 15:27:47 浏览量:85

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  大数据到底要学哪些技术?

  学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

  Java

  大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢?只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了,像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了,当然Java怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。

  有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊,为什么不学习一下,我这里不是说学这些不好,而是说学这些可能会用你很多时间,到较后工作中也不常用,我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的,当然你的精力很充足的话,可以学学Hibernate或Mybites的原理,不要只学API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。

  Linux

  因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

  好说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。

  Hadoop

  这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。

  Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

  YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了,这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了,让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。

  其实把Hadoop的这些组件学明白你就能做大数据的处理了,只不过你现在还可能对"大数据"到底有多大还没有个太清楚的概念,听我的别纠结这个。等以后你工作了就会有很多场景遇到几十T/几百T大规模的数据,到时候你就不会觉得数据大真好,越大越有你头疼的。当然别怕处理这么大规模的数据,因为这是你的价值所在,让那些个搞Javaee的php的html5的和DBA的羡慕去吧。

  记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

北京比较出名的大数据培训班是哪家名单出炉

  Zookeeper

  这是个万金油,安装Hadoop的HA的时候就会用到它,以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用它的软件对它有依赖,对于我们个人来讲只需要把它安装正确,让它正常的run起来就可以了。

  Mysql

  我们学习完大数据的处理了,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么程度那?你能在Linux上把它安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法,因为hive的语法和这个非常相似。

  Sqoop

  这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个,直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

  Hive

  这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,它能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

  Oozie

  既然学会Hive了,我相信你一定需要这个东西,它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查你的程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,较重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的,不然你看着那堆脚本,和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

  Hbase

  这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库,他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是的,所以它能用来做数据的排重,它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

  Kafka

  这是个比较好用的队列工具,队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理,这样与你协作的其它同学不会叫起来,你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来,你别怪他因为他不是搞大数据的,你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿,这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了。

  因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS,这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用,它是专门用来提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

  Spark

  它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算,所以算法流们特别喜欢它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它,因为它们都是用JVM的。

  会这些东西你就成为一个专业的大数据开发工程师了,月薪2W都是小毛毛雨

  后续提高 :当然还是有很有可以提高的地方,比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了,网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。

  较后再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。这样你的公司就更离不开你了,大家都会对你喜欢的不要不要的。

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