大數(shù)據(jù)培訓(xùn)哪些內(nèi)容

　　在各大平臺上我們經(jīng)常會(huì)看到這樣一句話“根據(jù)大數(shù)據(jù)調(diào)查結(jié)果顯示”，然后緊跟著是這個(gè)數(shù)據(jù)得到的結(jié)論，為什么要在結(jié)論之前用它引出?是為了彰顯這一個(gè)結(jié)論的可靠性，如果你無憑無據(jù)、告訴別人這家店鋪食物很好吃，如果你無憑無據(jù)告訴別人這個(gè)城市應(yīng)該這樣規(guī)劃，大家不會(huì)相信，但是有了大數(shù)據(jù)作為依托，大家的信任度就會(huì)更高。

　　現(xiàn)在大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到了各行各業(yè)中，而且大數(shù)據(jù)專業(yè)分析型人才嚴(yán)重匱乏，行家們紛紛表示，如果現(xiàn)在行動(dòng)起來哪怕零基礎(chǔ)只要認(rèn)真學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的專業(yè)內(nèi)容，通過一段時(shí)間的摸索也能成功出師并且斬獲高薪，初入職場的薪酬就能達(dá)到10k。
 

　　大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)哪些內(nèi)容?

　　一、基礎(chǔ)部分，基礎(chǔ)部分主要包含java語言和linux系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，如果基礎(chǔ)不扎實(shí)在后期的分析過程中就會(huì)遇到很多的麻煩。

　　二、數(shù)據(jù)開發(fā)，主要包含以下這幾個(gè)模塊，1、數(shù)據(jù)分析與挖掘，在分析數(shù)據(jù)之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，所謂大數(shù)據(jù)指的是數(shù)據(jù)量在10TB以上的數(shù)據(jù)集，這一些數(shù)據(jù)是通過多樣方式獲得的，比如說爬蟲，因?yàn)閿?shù)據(jù)的來源未必精準(zhǔn)可靠，所以數(shù)據(jù)的可用性也待商榷，在分析數(shù)據(jù)之前需要先弄清楚到底哪一些數(shù)據(jù)無效、把它們剔除。剔除了無效數(shù)據(jù)之后就需要利用Python數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫等諸多的軟件來進(jìn)行數(shù)據(jù)分層和處理，怎么處理呢?先分層，分層之后結(jié)合不同的算法套路、看數(shù)據(jù)是否適合這樣的模式，適合的話就建模，建幾個(gè)備選的模型，之后再反向作用于數(shù)據(jù)用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目煽啃裕粝乱粋€(gè)靠譜的模型，以這個(gè)模型作為基礎(chǔ)做分析再得出可視化結(jié)論。2、大數(shù)據(jù)開發(fā)，需要掌握的軟件包含hadoop、spark、storm、超zhi大集群調(diào)優(yōu)等。

　　乍聽大數(shù)據(jù)分析的課程并不復(fù)雜，但想要成為一個(gè)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師有難度，你要具備多維的思考能力、你要確保自己熱愛數(shù)學(xué)、你要有統(tǒng)計(jì)學(xué)、高等數(shù)學(xué)等學(xué)科方面的基礎(chǔ)，你得有強(qiáng)大的抗壓能力，如此在面對大數(shù)據(jù)清洗和反復(fù)建模過程時(shí)會(huì)有更高的接受度。為了避免大家投入時(shí)間卻所學(xué)無幾，建議大家在報(bào)班前先做一下測試，確保自我跟大數(shù)據(jù)分析崗位的基礎(chǔ)契合度在60%以上，如此才有努力的必要和空間。