Ⅰ 数据分析课程有哪些内容
对于数据分析师所要学习的课程来说,需要分为技术学习、统计理论、表达能力三个层面进行学习,这些层面是数据分析的大体内容,只有对这技能进行持续的学习,理解的越透彻,那么对于数据的分析潜力就越大。
首先给大家说明一下数据分析的技术学习,而技术学习有几个层面的内容要学习。首先,我们需要对数据库或者其他渠道中获得数据。很多人对于数据获取方面还是要靠很多人,在现在对于数据的获取只能靠自己了,对于数据的获取是需要sql工具,而sql工具就是为了统计取数而生的工具,而sql工具一般是解决中型数据,Excel可以应对小型数据的分析。当然,还需要学习r语言、Python、spss等数据,这样才能够提供数据的挖掘能力。当然还需要学习数据库的内容,将数据纳入数据库的本领也需要掌握,学好了这些才能够做好数据分析。
然后给大家说一下关于统计的内容,统计学是数据分析中至关重要的课程,不管是在业务方面发展还是在技术方面发展都需要重视数据分析工作,大家在学习统计方面知识的时候一定要学会里面的数据分析思维框架,这样才能够对日后的数据分析工作有很好的帮助。
最后说一下表达能力,而表达能力也是一项重要的能力,如果你肚子里有很多东西,但是表达不出来,也是不算是一个优秀的数据分析师,拥有一个好的表达能力至关重要,在分析数据以后需要给客户阐述数据分析的结果,不但有很强的语言表达能力,还要会制作ppt,在讲述和制作ppt的时候需要有严密的逻辑,这样才有说服力,在做ppt的时候还需要对语言进行组织,力争做到图文并茂,这样才能够让人信服你的数据分析结果。
Ⅱ 云计算大数据培训需要学习什么
云计算大数据培训需要学习的内容:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础专、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop maprece hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、属历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段:Python、Scala。
大数据商业实战阶段:实操企业大数据处理业务场景,分析需求、解决方案实施,综合技术实战应用。
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Ⅲ 学大数据与会计要学哪些课程
大数据与会计主要学习的课程有很多,主要包括基础会计、财务会计、成本会计、管理会计、智能财税、会计信息系统运用、行业会计、出纳实务、经济法、理财规划、纳税筹划、互联网+会计综合实训、Excel在会计中的应用、ERP财务业务一体化、大数据财务分析、智能审计、财务机器人等。 点击了解达内大数据培训
对于大数据与会计这个专业的人才培养方向是:培养思想政治坚定差厅、德技并修、全面发展,熟悉财经法规和经济政策,熟练掌握云财务账务处理程序、大数据分析与风险控制、财务报表编制与分析等技能,能在中小企业和非营利组织中从事会计核算、财务管理、纳税申报与筹划、审计等工作的高素质技能型专门人才。迹枣
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Ⅳ 大数据课程基础内容有哪些
第一阶段:大数据技术入门
1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。
2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/目录创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,控制,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础知识,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介绍CM的安装,CDH的安装,配置,等等。
第二阶段:海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言,类似于java,设计的初衷是实现可伸缩的语言,并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性,介绍其优略势,基础语句,语法和用法, 介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数,函数使用可变参数,递归函数,默认参数值,高阶函数,嵌套函数,匿名函数,部分应用函数,柯里函数,闭包,需要进行动手的操作。
第三阶段:海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。
2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群,介绍其入门的基础知识,以及设计原则,需实际操作才能熟练。
第四阶段:海量数据分析分布式计算
1HadoopMapRece分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。
3Spare分布式计算:Spare是类MapRece的通用并行框架。
第五阶段:考试
1技术前瞻:对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导:自主选择报考工信部考试,对通过者发放工信部大数据技能认证书。
上面的内容包含了大数据学习的所有的课程,所以,如果有想学大数据的可以从这方面下手,慢慢的了解大数据。
Ⅳ 大数据专业主要学什么课程
大数据专业的职业发展主要分为3个方向:
1、大数据开发方向; 所涉及版的职业岗位为:大数权专据工程属师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等;
2、数据挖掘、数据分析和机器学习方向; 所涉及的职业岗位为:大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等;
3、大数据运维和云计算方向;对应岗位:大数据运维工程师;
以最基础的大数据开发为例,入门最低薪资可达8K-1W,且该行业的薪资增长率极高。据某求职网站薪资显示,资深大数据工程师的平均在50K/月,可谓非常有“钱景”了。
Ⅵ 大数据培训课程介绍,大数据学习课程要学习哪些
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Ⅶ 大数据学习课程有哪些
首先我们要了解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 :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础
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对你快速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、MapRece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,MapRece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。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
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需要掌握到什么层度那?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MapRece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MapRece、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,最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,不然你看着那一大堆脚本,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是唯一的,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MapRece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,所以算法流们特别稀饭它。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。
Ⅷ 大数据培训都学什么课程,需要数学和统计学基础吗
需要,尤其是大数据分析与挖掘方向。
大数据应用的一个核心就是通过内算法来对数据进容行整理分析,需要一定的数学基础,建议学习线性代数、概率、离散数学、微积分等。
注意,并不是所有大数据岗位都需要数学,比如大数据开发岗位,建设和优化系统,主要工作在后端,数学用得比较少。网页链接
Ⅸ 大数据培训课程都包含哪些内容
老男孩教育的大数据培训课程内容包括:Java、Linux、内Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python与大数据容分析等