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報(bào)名入口大數(shù)據(jù)分析師證考試時(shí)間報(bào)名步驟

日期:2023-07-25 18:12:56     瀏覽:52    來源:職業(yè)技能培訓(xùn)中心點(diǎn)
核心提示:Hadoop工程師信息時(shí)代數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,使得數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大,BI(即商務(wù)智能)的數(shù)據(jù)處理成本高漲,加劇了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。而Hadoop
Hadoop工程師 信息時(shí)代數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長,使得數(shù)據(jù)的規(guī)模越來越大,BI(即商務(wù)智能)的數(shù)據(jù)處理成本高漲,加劇了企業(yè)的負(fù)擔(dān)。而Hadoop廉價(jià)的數(shù)據(jù)處理能力被重新挖掘,企業(yè)需求增長。

報(bào)名入口大數(shù)據(jù)分析師證時(shí)間報(bào)名步驟在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師成了近幾年熱門的行業(yè)之一,無論是決策、公司還是科學(xué)研究都需要數(shù)據(jù)的支持。對數(shù)據(jù)有如此大的依賴,就必然對數(shù)據(jù)分析的大量需求。因此,數(shù)據(jù)分析師的未來發(fā)展前景非常樂觀。

未來的時(shí)代將不是IT時(shí)代,而是DT的時(shí)代。"創(chuàng)始人不止在一個(gè)重復(fù)講到。他這里所指的DT就是Data Technology數(shù)據(jù)科技。從2008在維克托.邁爾-舍恩伯格和肯尼斯.庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》問世以來,十年間,萬物互聯(lián)下的數(shù)據(jù)流侵襲了我們的每一個(gè)生活,尤其是當(dāng)"數(shù)據(jù)資產(chǎn)是企業(yè)核心資產(chǎn)"的概念深入人心之后,企業(yè)對于數(shù)據(jù)便有了更清晰的界定,并逐漸將大數(shù)據(jù)作為企業(yè)核心競爭力和對各行各業(yè)實(shí)施降維打擊,似乎都在宣示著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來。

崗位職責(zé): 1.負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理、分析、可視化等,撰寫或配合撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告,完成項(xiàng)目交付; 2.負(fù)責(zé)深入理解"智慧足跡"產(chǎn)品的功能、優(yōu)勢,向客戶展示,以支持銷售團(tuán)隊(duì); 3.根據(jù)銷售經(jīng)理整理的業(yè)務(wù)需求,與客戶進(jìn)一步溝通,形成產(chǎn)品/技術(shù)需求; 4.通過分析從數(shù)據(jù)中提取信息,提出行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)洞察; 5.負(fù)責(zé)根據(jù)項(xiàng)目向產(chǎn)品經(jīng)理提出產(chǎn)品改進(jìn)建議。

從近兩年大數(shù)據(jù)方向研究生的就業(yè)情況來看,大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的崗位還是比較多的,尤其是大數(shù)據(jù)崗位,目前正逐漸從大數(shù)據(jù)平臺(tái)向大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域覆蓋,這也是大數(shù)據(jù)開始落地應(yīng)用的必然結(jié)果。 報(bào)名入口大數(shù)據(jù)分析師證時(shí)間報(bào)名步驟

大數(shù)據(jù)幫助實(shí)現(xiàn)市場經(jīng)濟(jì)調(diào)控、公共衛(wèi)生安全防范、災(zāi)難預(yù)警、社會(huì);大數(shù)據(jù)幫助城市預(yù)防犯罪,實(shí)現(xiàn)智慧交通,緊急應(yīng)急能力;電力企業(yè)會(huì)通過大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)做數(shù)據(jù)的監(jiān)測和,讓我們更好、更方便做這種電力的調(diào)度;

報(bào)名入口大數(shù)據(jù)分析師證時(shí)間報(bào)名步驟, 培訓(xùn)內(nèi)容: 一、大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)狀及趨勢 1. 國內(nèi)外大數(shù)據(jù)分析行業(yè)現(xiàn)狀 2. 數(shù)據(jù)分析簡述 二、大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)可視化 1. 大數(shù)據(jù)分析思維簡述 2. 大數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ) 3. 大數(shù)據(jù)可視化分析介紹 三、數(shù)據(jù)建模與分析 1. 數(shù)據(jù)采集與處理簡述 2. 數(shù)據(jù)建模分析闡述 3. 數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)理論 4. 數(shù)據(jù)庫理論及工具介紹 5. Spark工具及實(shí)戰(zhàn) 6. Hadoop基礎(chǔ)理論 7. 大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目介紹 四、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與防御 1. 數(shù)據(jù)安全概述 2. 數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)與問題分析 3. 數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略 五、大數(shù)據(jù)應(yīng)用與合規(guī) 1. 大數(shù)據(jù)行業(yè)中的法律問題 2. 數(shù)據(jù)安全等保 3. 大數(shù)據(jù)安全及其數(shù)據(jù)保護(hù) 4. 數(shù)據(jù)安全解決方案簡述 六、Python課程 1. Python語言基礎(chǔ) 2. Python數(shù)據(jù)分析庫簡述 3. Python科學(xué)計(jì)算庫基礎(chǔ) 4. 中級Python可視化數(shù)據(jù)分析 七、AI學(xué)習(xí) 1. 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)簡述 2. 大數(shù)據(jù)處理與架構(gòu)設(shè)計(jì) 3. 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)介紹 4. 項(xiàng)目簡述

 

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