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昆明达内大数据培训班出来能就业吗?

发布时间:2021-09-23 16:01:41来源:尚训网综合


大数据分析师可以使企业清晰的了解到企业现状与竞争环境,风险评判与决策支持,能够充分利用大数据带来的价值,在进行数据挖据与展现后,呈现给企业决策者的将是一份清晰、准确且有数据支撑的报告,所以,大数据分析师已经不只是IT工作人员,而是可以参与到企业决策发展制定中的人物。
大数据分析和数据分析师的含义
达内教育
 
什么是大数据分析

随着大数据(BIG DATA)时代的来临,数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用,逐渐成为企业和资本争相追捧的焦点。商业大数据分析,是指通过技术和数据分析工具对规模巨大的商业数据进行多维度分析,洞悉用户属性特征和行为习惯,挖掘用户个性化需求,预测业务状况,改进决策流程,并通过自动化流程实现用户交互。

数据分析师含义

数据分析师是指专门从事数据搜集、整理、 分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。阿里巴巴研究员薛贵荣曾表示,“数据分析师就是一群玩数据的人,玩出数据的商业价值,让数据变成生产力。

课程适合哪些人群学习
  • 01
    拓宽眼界
    基础差想入行

    专业不受限,岗位薪资高  0基础就能学,学完就能用  能写在简历上的真实项目经验

  • 02
    学习全面
    提升自己想转行

     不拍脑门,用数据驱动业务决策  搭建核心指标,抓住业务核心  自动化办公,提升找工作效率

  • 03
    综合素质
    有志于AI方向发展

     不拘泥于现况,挤进智能领域  成功转型AI行业数据高端人才  站在数据前端,薪资不可估量

达内大数据云计算三大优势
  • 大数据云计算课程体系

    内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。

  • 提供“云计算云主机”试验环境

    提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。

  • O2O双模式教学体验

    达内强大的TMOOC + TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。

达内教学环境
达内教师团
  • 赵栋

    教龄:14年+ 教学经验
    教学背景:来自于亚信。Java辅导大数据教研总监。
    工作经历:6年软件开发经验。8年IT培训经验。在开发过程中,担任过项目经理、系统架构师等职位。在JavaEE领域和大数据领域有深入的研究。深刻研读流行框架spring,springMVC,struts2,hibernate等的源代码。在大数据领域,Hadoop,spark有较深入的研究。在8年的职业培训生涯阶段,培养了上万名IT人才。

  • 朴乾

    教龄:10年+ 教学经验
    教学背景:达内集团大数据技术,主讲JavaWEB、大数据基础、大数据项目等课程。
    工作经历: 曾主持或参与了北农商、中德银行、中信银行等多家金融行业有影响力企业的多个基于海量数据的用户画像、风险控制、推荐系统相关项目。任职高级工程师、项目经理、架构师。熟悉javaEE应用及框架级开发,对大数据技术有深入研究。后入职达内,担任讲师职位,负责大数据课程的研发、授课相关工作。


达内教育为学员设置大数据培训班,业内雄厚的技术师资团队指导授课,提供完全真实的互联网大数据开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署实验,企业级大数据核心技术深度赋能,全面掌握大数据全栈开发技术。

课程优势:

大数据云计算课程体系

内容较全,技术深,涉及JavaEE架构级技术,分布式高并发技术,云计算架构技术,云计算技术,云计算架构技术等。

提供“云计算云主机”试验环境

提供真实的大数据云计算开发部署环境,学员可以拥有几十台主机节点以完成开发部署试验。

O2O双模式教学体验

达内强大的TMOOC+TTS8.0在线教学平台,为学员提供线下学习,线上辅助的双模式教学体验。

实战项目:

千亿级数据仓库:

项目介绍:分析PB级数据,为企业提供、稳健的实时数据洞察。采用类似阿里巴巴大数据数仓设计的分层架构思想,使用主流的实时仓库技术Flink、Druid、Kafka。

可解决的现实问题

①企业级离线和流式数仓建设的方案和思想

②攻克企业级数据仓库建设难点

③数仓模型的设计分层思想、指标/维度和模块设计思想

④阿里巴巴数仓分层架构实战

⑤利用Flink进行实时指标的开发

⑥利用druid时序分析数据库

⑦用hive、kylin、hbase实现数据查询的低延迟

企业级360°全方位用户画像:

项目介绍:360°全方位还原用户画像,实现对个体和群体信息的标签化,实现精准推荐和营销,采用Hadoop、Spark、Hbase、ElasticSearch核心技术栈

可解决的现实问题

①自义定SparkSQL/DataSource插件

②插件化集成Spark的ML/Mllib建模

③自定义Oozie定时工作流自动构建

④自动化生成用户标签

⑤对人/物的秒级画像生成

⑥各种企业级组合标签设计的思想和方案

⑦RFM模型(客户价值模型)的应用实战

FLINK电商指标分析项目:

项目介绍:基于电商公司电商系统,使用Flink分析电商网站的各种用户行为(访问行为、购物行为、点击行为等),统计出PV、UV等数据,深入掌握Flink DataStream的核心理论知识。

可解决的现实问题

①解决企业里面海量数据对实时性要求要的数据分析和应用;

②解决企业里面流式复杂事件处理的问题;

③解决Flink企业级应用常见的优化技巧和手段。

DMP(数据管理系统)项目:

项目介绍:DMP全称数据管理系统,为广告系统提供数据服务,项目涉及标签处理,用户识别,图计算等技术点,能够有效提升大数据开发能力。

可解决的现实问题

①熟悉DMP系统的架构和开发,全面提升Spark编程能力;

②全面掌握Kudu存储引擎以及其使用。

网站流量日志分析项目:

项目介绍:网站流量日志数据分析是一个纯粹的数据分析项目,主要分为:数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现5大步骤。

可解决的现实问题

①具备大数据数据分析能力;

②解决企业里面海量数据的数据分析和应用;

③解决企业里面海量数据的数据采集以及可视化的开发。

OPENSTACK核心服务:

项目介绍:OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目,由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境,项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。

可解决的现实问题

①通过使用Openstack构建中小企业内部私有云平台;

②通过Openstack私有云平台为企业构建桌面虚拟化和服务器虚拟化的应用场景。

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