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北京CDA数据分析师培训教育 |
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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。
课程介绍
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。
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
主讲老师
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》。
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。
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。
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。
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。
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
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。
北京专业学大数据的培训机构精选名单公布，学大数据推荐北京CDA，北京CDA数据分析师培训中心，全栈数据科学教育品牌，入门，系统培训90天，更专业的数据分析培训课程,学习管理师，实战项目特训，现场面授+远程直播+线上答疑，专业化,科学化,规范化,系统化的数据分析培训体系，让你的数据分析学习更有效率.
大数据开发你需要知道的技术
1.分布式存储
传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。
虽然，通常解决Hadoop管理自身数据低效性的方案是将Hadoop 数据存储在SAN上。但这也造成了它自身性能与规模的瓶颈。现在，如果你把所有的数据都通过集中式SAN处理器进行处理，与Hadoop的分布式和并行化特性相悖。你要么针对不同的数据节点管理多个SAN，要么将所有的数据节点都集中到一个SAN。
但Hadoop是一个分布式应用，就应该运行在分布式存储上，这样存储就保留了与Hadoop本身同样的灵活性，不过它也要求拥抱一个软件定义存储方案，并在商用服务器上运行，这相比瓶颈化的Hadoop自然更为。
2.超融合VS分布式
注意，不要混淆超融合与分布式。某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。之后，利用缓存和分层来解决数据本地化并补偿网络性能损失。
3.避免控制器瓶颈(Controller Choke Point)
实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。反之，要确保存储平台并行化，性能可以得到显著提升。
此外，这个方案提供了增量扩展性。为数据湖添加功能跟往里面扔x86服务器一样简单。一个分布式存储平台如有需要将自动添加功能并重新调整数据。
4.删重和压缩
掌握大数据的关键是删重和压缩技术。通常大数据集内会有70%到90%的数据简化。以PB容量计，能节约数万美元的磁盘成本。现代平台提供内联(对比后期处理)删重和压缩，大大降低了存储数据所需能力。
5.合并Hadoop发行版
很多大型企业拥有多个Hadoop发行版本。可能是开发者需要或是企业部门已经适应了不同版本。无论如何较终往往要对这些集群的维护与运营。一旦海量数据真正开始影响一家企业时，多个Hadoop发行版存储就会导致低效性。我们可以通过创建一个单一，可删重和压缩的数据湖获取数据效率。
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