學大數據在哪裡可以學

⑴ 大數據專業是什麼哪裡可以學

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
學大數據專業，可以去專門的電腦學校，這樣自己也能夠更好的學習。

⑵ 學大數據去哪個學校

學大數據可以去北京大學對外經濟貿易大學，中南大學，中國人民大學，復旦大學，電子科技大學等六所學校。

北大作為我國的高等學府，在大數據方面也是十分專業的。而外經濟貿易大學，它在大數據專業方面的軟硬體條件還是值得肯定的。這三所大學的大數據方面各有優點，考生可以根據自己的需求進行選擇。

應用

洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數據預測犯罪的發生。

Google流感趨勢（Google Flu Trends）利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布。

統計學家內特·西爾弗（Nate Silver）利用大數據預測2012美國選舉結果。

麻省理工學院利用手機定位數據和交通數據建立城市規劃。

⑶ 學習大數據哪個培訓機構好

大數據學習較好的機構如下：

1、上海尚學堂2006年2月16日成立，14年風雨兼程，尚學堂早已桃李滿天下，數十萬參與培訓的學員如今已然奮戰在IT行業第一線。現旗下業務覆蓋：JAVA開發技術培訓、讓人人享有高品質教育高級架構師培訓、大數據雲計算培訓、人工智慧python培訓、Web前端培訓。現有校區遍布全國，上海、北京。

2、上海尚學堂在成都、 太原等擁有14個校區。公司以助力學員跨入IT領域，為IT人才提供就業服務為宗旨，打造高端復合型人才。師資實戰團隊高達240人，學員遍布全球海內外，受益千萬學員。至今就業合作企業數量已達1000+，讓人人享有畝和高品質教育同時，為中國的IT人才裂慎全力護航。推出線上視頻，下載量累積破2.3億次。

5、並推出軟考、Adobe認證、PMP認證、紅帽RHCE認證課程，教學大綱緊跟企業需求，並推出軟考、Adobe認證、PMP認證、紅帽RHCE認證課程，讓人人享有高品質教育同時，為中國的IT人才全力護航。擁有全迅源盯國一體化就業保障服務，成為學員信賴的IT職業教育品牌。擁有全國一體化就業保障服務，成為學員信賴的IT職業教育品牌。

⑷ 學大數據有哪些靠譜的培訓機構

傳智播客培訓機構、博學谷培訓機構、黑馬程序員培訓機構、智匯雲校培訓機構、達納教育培訓機構均是學大數靠譜的培訓機構。

3、黑馬程序員培訓機構：

黑馬程序員是由傳智播客聯合中關村軟體園，並委託傳智播客進行教學實施的軟體開發高端培訓機構，致力於服務各大軟體企業，解決當前軟體開發技術飛速發展下企業招不到優秀人才的困擾。 黑馬程序員已成長為行業學員質量好、課程內容深、企業滿意的移動開發高端訓練基地，並被評為中關村軟體園重點扶持人才企業。

4、智匯雲校培訓機構：

智匯雲校培訓機構真實的項目環境;課上所用的項目都來源於企業中的真實項目，學完課程即可勝任企業中相關領域的設計、開發崗位需求。全面的培訓內容;不僅培訓學員的理論知識，還培養學員的動手實踐能力和主動學習能力。開放的學習環境，一項目為驅動，讓學員在實戰中去掌握技術，真正做到學有所成、學有所用。

5、達納教育培訓機構：

達納教育培訓機構大數據課程為0基礎學員而准備，共分為四個大階段，內容精準聚焦大數據開發過程中必備的離線數據分析、實時數據分析和內存數據計算等重要內容，涵蓋了大數據體系中幾乎所有的核心技術。達納教育培訓機構大數據培訓課程主要針對有一定開發經驗，想要自我提升的學員。

⑸ 大數據培訓機構哪個比較靠譜

相信在IT領域發展的同學對大數據很熟悉。大數據編程語言排行中一直處於領先地位，這可以直接體現大數據的重要。因此很多同學准備參加大數據培訓機構系統學習。那麼，大數據培訓機構哪家比較好？下面我們介紹一下。

隨著大數據的普及，越來越多的人了解大數據，企業也會對求職者提出更高的要求，他們想招聘一些能馬上開始工作的人，所以往往會招聘一些有項目開發經驗的人。這就是為什麼那麼多計算機專業的大學生找不到工作，所以越來越多的大學生會選擇在畢業前後參加一些專業的大數據培訓課程，以增加他們的實踐經驗。只有增強自己的力量，才能立於不敗之地。

大數據培訓機構哪家比較好？判斷大數據培訓機構好與壞主要看以下幾個方面

1.看教學課程內容

學習大數據技術，最主要是與時俱進，掌握的技術點能夠滿足時下企業的用人需求。而想要了解一家培訓機構所提供的課程是否新穎，也可以去機構的官網上看看，了解自己想學習的學科的課程大綱。看看學習路線圖是如何安排的，有沒有從零到一的系統搭建，是不是有強化實訓、實操的比重，有盡量多的項目實戰。因為企業對大數據從業者的技術能力和動手實戰能力要求較高。

2.看師資力量

因為大數據開發技術知識的專業性很強，如果盲目去學很容易走進誤區。相反，有講師帶領，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。畢竟現在這個時代只要多跟別人交流才能獲得更多更有價值的信息，初學者千萬不能閉門造車。

3.看口碑

行業內口碑比較好，學生對培訓機構比較認可，這種機構把精力放在了學生身上的機構，才是做教育的應有態度。

4.看就業情況

以學生就業為目標的培訓機構現在才是最主要的。要知道就業也是教學成果的體現，沒有好的教學保證是做不到好的就業的。

5.上門免費試聽

試聽是為了更好的去感受培訓機構的課程內容、講課風格、班級氛圍等，同時也能通過和班上在讀同學進行交流，更進一步去了解這家培訓機構各個方面是否符合自己的需要。

⑹ 哪裡可以學大數據

大學專業課可以學習大數據。
大數據學習，很難在某一個網站上找到系統的資源，更多的還是要根據大數據要掌握的技術去找合適的學習資料。大數據屬於大數據採集與管理專業，在大學中可以選擇這個專業學習。
大數據採集與管理專業是從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法的專業。大數據能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。

⑺ 朋友想學習大數據，有哪裡可以學習呢

大數據也是最近幾年才火起來的學科，之前發展一直是不瘟不火的，可能是和這些年高速發展是互聯網有一定的關系的。

目前想要學習大數據建議還是去一線城市進行學習的比較好，大數據是屬於高度技術行業，在二三線城市現在發展得還不是很好，大多數的大企業都是在一線城市，所以很多技術都是出現在一線城市的。

選擇去北京學習大數據確實非常不錯，因為現在大數據發展比較好的地方也就是北上廣這樣的地方。而且在這里也是大數據培訓機構比較集中的地方，這里的機構有很多，其中相對比較專業的機構也有很多，大家可以選擇到的幾率也比較高。

具體的大家可以通過機構的師資、課程、學習環境以及就業情況等多方面的內容去對比選擇，我相信總有一家是比較適合你的。

如果，確定了想要到北京學習大數據技術的話，大家可以到尚矽谷來進行了解一下。

學習大數據之前建議獻血好計算機基礎知識，否則如同聚沙成塔一般根基不穩。

具體到大數據本身，建議先掌握一些基本的工具，例如hive，Hadoop，hbase，es等，先做一些簡單的數據分析。

個人學習經驗，如果是我會先選擇找一本入門的大數據相關的書籍，通讀一遍，建立對大數據的一個概念。然後可以到b站或者慕課網等學習網站找視頻資源，這類視頻也有深有淺，看自己當時的情況有選擇的看。最後，你想要更近一步的探究大數據，就應該找更專業的書籍或論文去研讀，這一類論文可以到知網或者谷歌文獻去找。

一、如何將商業運營問題轉化為大數據挖掘問題

那麼，問題來了，我們該如何把上述的商業運營問題轉化為數據挖掘問題?可以對數據挖掘問題進行細分，分為四類問題：分類問題、聚類問題、關聯問題、預測問題。

1、分類問題

用戶流失率、促銷活動響應、評估用戶度都屬於數據挖掘的分類問題，我們需要掌握分類的特點，知道什麼是有監督學習，掌握常見的分類方法:決策樹、貝葉斯、KNN、支持向量機、神經網路和邏輯回歸等。

2、聚類問題

細分市場、細分客戶群體都屬於數據挖掘的聚類問題，我們要掌握聚類特點，知道無監督學習，了解常見的聚類演算法，例如劃分聚類、層次聚類、密度聚類、網格聚類、基於模型聚類等。

3、關聯問題

交叉銷售問題等屬於關聯問題，關聯分析也叫購物籃分析，我們要掌握常見的關聯分析演算法：Aprior演算法、Carma演算法，序列演算法等。

4、預測問題

我們要掌握簡單線性回歸分析、多重線性回歸分析、時間序列等。

二、用何種工具實操大數據挖掘

能實現數據挖掘的工具和途徑實在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我們需要掌握哪個或者說要掌握哪幾個，才算學會了數據挖掘?這需要看你所處的層次和想要進階的路徑是怎樣的。

第一層級：達到理解入門層次

了解統計學和資料庫即可。

第二層級：達到初級職場應用層次

資料庫+統計學+SPSS(也可以是SPSS代替軟體)

第三層級：達到中級職場應用層次

SAS或R

第四層級：達到數據挖掘師層次

SAS或R+Python(或其他編程語言)

三、如何利用Python學習大數據挖掘

只要能解決實際問題，用什麼工具來學習數據挖掘都是無所謂，這里首推Python。那該如何利用Python來學習數據挖掘?需要掌握Python中的哪些知識?

1、Pandas庫的操作

Panda是數據分析特別重要的一個庫，我們要掌握以下三點：

pandas 分組計算;

pandas 索引與多重索引;

索引比較難，但是卻是非常重要的

pandas 多表操作與數據透視表

2、numpy數值計算

numpy數據計算主要應用是在數據挖掘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：

Numpy array理解;

數組索引操作;

數組計算;

Broadcasting(線性代數裡面的知識)

3、數據可視化-matplotlib與seaborn

Matplotib語法

python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關系是什麼，這樣學習起來才會比較輕松。

seaborn的使用

seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。

pandas繪圖功能

前面說過pandas是做數據分析的，但它也提供了一些繪圖的API。

4、數據挖掘入門

這部分是最難也是最有意思的一部分，要掌握以下幾個部分：

機器學習的定義

在這里跟數據挖掘先不做區別

代價函數的定義

Train/Test/Validate

Overfitting的定義與避免方法

5、數據挖掘演算法

數據挖掘發展到現在，演算法已經非常多，下面只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：

最小二乘演算法;

梯度下降;

向量化;

極大似然估計;

Logistic Regression;

Decision Tree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、數據挖掘實戰

通過機器學習裡面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。

以上，就是為大家理清的大數據挖掘學習思路邏輯。可是，這還僅僅是開始，在通往數據挖掘師與數據科學家路上，還要學習文本處理與自然語言知識、Linux與Spark的知識、深度學習知識等等，我們要保持持續的興趣來學習數據挖掘。

網易雲課堂

⑻ 大數據培訓在哪裡哪個好

大數據培訓在一線城市相對來說是比較好的，因為這里不管是從開始培訓學習的教學質量方面來說，還是從後期的就業相關方面講相比較二三線城的大數據培訓都是具有一定優勢的。所以，在選擇學習大數據技術的時候大家在條件容許的情況下，建議最好是選擇北上廣這樣的一線城的大數據培訓機構進行學習。
不過，提醒大家一下北上廣這樣的一線城市的培訓機構也並不都是好的，其中也有比較差的機構存在，知識在整體的教學方面比較好。所以，在這學習也要學會去選擇好的專業的大數據培訓機構才行。
1、口碑
相信大家都很清楚，如何了解這個大數據培訓機構的口碑怎麼樣，說難不難，說容易也不太容易。最好是有圈子內的朋友去了解而不要過分相信網路上的一面之詞。
2、面授
面授課程相對於其它一些大數據培訓的授課方式來說，學員需要到大數據培訓班進行線下脫產班進行學習，而且學習強度相對來說是比較大的，相對來說效果也是最顯著的。
3、師資
選擇大數據培訓老師時一定要選擇那些有以下項目開發經驗的老師，這樣的還老師對於大數據的技術理解會更加深入，對於項目開發也有大量的經驗。