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課程詳情授課機構教學點同類課程學員評論相關知識

據相關數據統計，全國的大數據人才僅有46萬，未來幾年內大數據人才缺口高達150萬，越來越多的人將會選擇通過大數據培訓機構來學習較新的知識，從而更快的找到專業知識。

學習大數據"錢途"無量！

人才稀缺

未來3至5年，中國需要150萬左右大數據人才，目前大數據從業人數不足50萬，市場需求遠遠得不到滿足。

高薪納賢

2018年大數據行業起薪突破20萬每年，高出互聯網普通技術開發人員134%，且招聘人數擴大為7.8倍。

行業需求

大數據對接金融、電商、醫療、新零售、物聯網、工業、農業、交通和能源等行業，人才需求量持續擴大。

一將難求

前有萬達集團60萬年薪聘請大數據人才，后有大數據專業畢業生20w年薪就職，大數據人才“重金難覓”。

長沙CDA大數據課程介紹

課程簡介
CDA大數據符合企業用人需求，從大數據編程——數據庫編程——大數據倉庫——大數據分析方法——數據挖掘算法——大數據真實項目應用——大數據解決方案等。
學習目標
零基礎脫產學習，5個月學會大數據技術；計算機、統計、數學等專業學習更佳；包學會，成為大數據稀缺人才，高薪就業；CDA大數據就業幫，助你前程似錦。
學習對象
各行業數據分析、數據挖掘從業者；在校數學，計算機，統計等專業教師和學生；經濟，醫學生物研究院科研人員；數據分析，數據挖掘興趣愛好者及轉行人士。

未來大數據應用趨勢

趨勢：區塊鏈技術。區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。所謂共識機制是區塊鏈系統中實現不同節點之間建立信任、獲取權益的數學算法。區塊鏈技術是指一種全民參與記賬的方式。所有的系統背后都有一個數據庫，你可以把數據庫看成是就是一個大賬本。目前是各自記各自的賬?？滤顾硎?，這項技術本質是編譯碼跟加解密，可以有效加密信息。區塊鏈有很多不同應用方式，美國幾乎所有科技公司都在嘗試如何應用，最常見的應用是比特幣跟其他加密貨幣的交易。

CDA大數據具體學習內容

學習章節	學習具體內容
業務分析基礎技能	數據分析概述;常用高階函數;條件格式應用;數據透視表高階應用;圖表進階;項目排期管理;案例背景介紹;動態考勤表制作;每月考勤統計;考勤匯總統計;常用指標概述;基礎指標統計;人力資源指標體系概述;案例背景介紹;員工績效評定思路解析;實操績效統計及可視化;案例背景介紹;活動評估報表思路解析等
數據庫應用技能	數據庫簡介;表結構的特點;數據庫分類;MySQL簡介;數據庫基本結構;SQL語言分類;SQL書寫要求;創建、使用及刪除數據庫;創建表;數據類型;約束條件;修改及刪除表;插入數據;批量導入數據;更新數據;刪除數據;查詢指定列;查詢不重復記錄;條件查詢等
商業智能分析技能	數據倉庫結構說明；基于數據倉庫的數據處理方法；數據倉庫數據處理進階；數據倉庫應用案例；創建多維數據模型；理解多維模型表連接規則；業務數據分析指標介紹；業務數據匯總分析進階；時間維度分析方法說明；業務背景介紹；理解及加工處理數據；可視化界面創建方法介紹；制作零售業銷售情況分析儀；業務背景介紹；客戶價值模型說明；數據加工處理；制作電商客戶行為分析儀；業務背景介紹；理解餐飲業關鍵運營指標等
數據挖掘數學基礎	函數；極限；微分及應用；定積分；向量；線性方程組；線性變化與矩陣；矩陣乘法；行列式；矩陣的秩；逆矩陣；點乘與內積；外積；特征值與特征向量；集中趨勢的度量；離散程度的度量；偏態與峰態的度量；統計量概念與常用統計量；抽樣分布等
Python數據清洗	NumPy基本介紹；NumPy基本數據結構: Ndarray；數組的索引與切片；數組其他常用函數與方法；Pandas基本數據結構: Series與DataFrame；索引、切片與過濾；排序與匯總；DataFrame簡單處理缺失值方法；數據集的合并與連接；重復值的處理；數據集映射轉化方法；異常值查找與替換；排序和隨機抽樣；DataFrame字符串常用操作；DataFrame分組操作等
Python數據可視化	數據可視化入門；常用可視化第三方庫介紹: matplotlib、seaborn、PyEcharts；常用可視化圖形介紹，如餅圖、柱圖、條形圖、線圖散點圖等；圖形選擇；Pandas繪圖方法；圖例配置方法和常用參數；顏色條配置方法和常用參數；subplot多子圖繪制方法；文字與注釋、自定義坐標軸方法；Seaborn入門介紹；Seaborn API介紹；Seaborn繪圖示例；Echarts介紹；PyEcharts API介紹；PyEcharts繪圖示例等
機器學習快速入門	機器學習入門介紹：機器學習基本思想、常用算法分類、算法庫等；Python機器學習算法庫Scikit-Learn入門介紹；超參數與模型驗證：學習曲線、網格搜索；特征工程概念介紹；分類特征、文本特征；圖像特征、特征衍生；缺失值填充、特征管道；KNN基本原理；KNN函數詳解；KNN高級數據結構實現；原理補充：歸一化方法、學習曲線、交叉驗證；KNN-最近鄰分類器；KNN算法示例；無監督學習與聚類算法；聚類分析概述與簇的概念；距離衡量方法；聚類目標函數和質心計算方法等
分布式集群架構	大數據概念介紹；Hadoop入門與分布式集群基本概念；Hadoop生態和及其技術棧；Linux生態介紹；常用虛擬化工具介紹；常用Linux操作系統；Vmware與VirtualBox；Ubuntu操作系統與CentOS；Ubuntu安裝與常用命令；JDK的安裝與使用；Hadoop安裝與使用；Hadoop單機運行方法；Hadoop偽分布式運行方法；利用多節點安裝Hadoop集群；Hadoop生態其他常用組件基本介紹等
Sqoop安裝與使用	Sqoop組件介紹與發展歷史；Sqoop組件特性及核心功能；ETL基本概念；Hadoop生態中的數據轉化方法；Linux中安裝Sqoop方法；Sqoop集成MySQL方法；Sqoop集成Hbase方法；Sqoop集成Hive方法；Sqoop功能測試；Sqoop導入功能介紹；Sqoop數據導入import命令基本格式；Sqoop數據導入import命令常用參數；利用Sqoop從MySQL中導入數據至HDFS；Sqoop生成相應Java代碼方法codegen；利用Sqoop導入數據至Hive等
Hadoop基礎	HDFS概念及設計原理；HDFS體系結構和運行機制；NameNode、DataNode、SecondaryNameNode配置文件及修改方法；HDFS備份機制和文件管理機制；NameNode、DataNode、SecondaryNameNode作用及運行機制；HDFS的常用操作方法介紹；HDFS Java API介紹；HDFS Shell命令格式；HDFS創建文件目錄命令；HDFS文件復制、重命名命令；HDFS文件移動、刪除命令；HDFS其他常用命令；YARN基本概念；YARN相關進程介紹；YARN核心組件及其功能等

多年經驗講師手把手教學

李奇

微軟Excel MVP

有豐富的Excel數據分析線上及線下培訓經驗，曾任IBM銷售管理團隊數據分析項目組長及德勤數據分析團隊咨詢顧問，曾有5年在日工作經驗。在日時曾擔任軟件工程師及日本再就業支援中心的中文及Excel講師。專精于企業業務數據分析、制定及實施商業智能業務解決方案、軟件開發及SQL、Excel相關數據分析課程培訓等。

零一

沐垚科技創始人

電商自媒體，數據分析師，8年電商從業經驗，擅長Excel、Power BI、R、Python等工具，主要研究數據化運營、商業智能和人工智能在電商領域的應用，專注數據+電商的新零售服務。著有《電商數據分析淘寶實戰》《美麗的電商運營日記》《Excel BI之道》《淘寶、天貓電商數據分析與挖掘實戰》。

零基礎該怎么學習大數據

一、大數據概念入門。學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，那么學習大數據就必須知道什么是大數據，一般大數據的運用領域是哪些，避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。
二、大數據編程基礎。對于零基礎的小伙伴們來說，開始入門可能并不是那么容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等，大數據一般從Java開始。
三、大數據核心課程。大數據的核心課程，主要集中在Hadoop、Spark生態體系、Storm實時開發，零基礎學習者，請務必認清你要學的是不是真正大數據。

學習大數據為什么選擇CDA

作業與測試

每個課程會安排相關課后作業，確保同學課下能夠進行適當練習，保證當日學習效果。除了作業，還會組織學員進行階段性測試，以考試性質為主，考察學員對本階段知識掌握程度。
出勤率和進度監督

在課程持續期間，助教還需實時統計學員出勤情況，監督課堂紀律，跟進學習進度。除正常的答疑解惑外，服務團隊會與班級同學保持溝通、給予正確指引，從而營造積極學習氛圍。
五分鐘內有問必答

助教線上服務要求5分鐘內有問必答，并能做到解決所有課程中遇到的問題。在原先每個班一個助教一個班主任配置下，調整為每個班2名助教+項目服務團隊的模式，解決線上提問。
定期直播串講

對于重難點知識和同學普遍反應出來的問題，助教將進行每周1-2次的晚自習串講，串講時常為2小時左右，且相關內容需要重新制作、有別于課程內容，幫助同學攻克重難點知識。
全程跟班答疑

助教線上服務時間由原先的上課期間答疑調整為課程持續期間答疑，包括中途休息時間；同時，每日答疑時間由原先的“朝九晚六”調整為“朝九晚九”，全面覆蓋同學晚自習時間。
一對一督學

每個班級、每位同學、每月都會進行至少一次一對一輔導，詢問同學學習狀態、解決學習問題；針對每個模塊測試結果后10%的學員進行額外輔導，以確保學員能夠跟上學習進度。