¿Cuáles son los cursos de formación relevantes para el análisis de datos?
Los cursos de analista de datos incluyen dos niveles de contenido. Solo aprendiendo y aplicando estos cursos de analista de datos podrás convertirte en un excelente analista de big data.
1. Nivel del curso
El primer nivel: el contenido del curso de análisis de datos va principalmente de la teoría a la práctica y a la aplicación de casos, lo que permite a los estudiantes dominar completamente la teoría de la probabilidad y la estadística. Base teórica, ser capaz de utilizar hábilmente software de análisis profesional como Excel, SPSS, SAS, etc., tener una buena comprensión empresarial, ser capaz de utilizar métodos comunes de análisis de datos para procesar y analizar datos de acuerdo con indicadores de problemas comerciales y dibujar lógicamente con claridad. informes comerciales.
Segundo nivel: Basado en el primer nivel, el segundo nivel incluye analistas de modelado y analistas de big data, que brindan soporte de datos oportuno, efectivo, fácil de implementar y confiable para la toma de decisiones corporativas. Los analistas de modelos se refieren a personas que se especializan en análisis y extracción de datos en industrias como el gobierno, las finanzas, las telecomunicaciones, el comercio minorista, Internet, el comercio electrónico y la medicina. Este curso se centra en todo el proceso de minería de datos y enseña en profundidad los principales algoritmos de minería de datos con antecedentes de casos de las industrias de finanzas, telecomunicaciones, comercio electrónico y venta minorista. También combina eficazmente SAS Enterprise Miner, SPSS Modler, programación SAS y SQL para que los estudiantes sean competentes en una amplia gama de escenarios de aplicaciones de minería de datos. Analista de big data, este curso tiene como objetivo el análisis de big data. Comienza desde los conceptos básicos del análisis de datos, la introducción al lenguaje JAVA y la introducción al sistema operativo Linux. Introduce sistemáticamente conocimientos teóricos como Hadoop, HDFS, MapReduce y Hbase y el entorno ecológico. de hadoop Detalles Demuestra la instalación y configuración de los tres modos de hadoop. En forma de casos, se centra en la agrupación, clasificación y recomendación de temas del análisis de big data basado en el proyecto mahout. Al demostrar casos reales de análisis de big data, los estudiantes pueden comprender el verdadero valor del análisis de big data en un corto período de tiempo, dominar cómo usar la arquitectura Hadoop en el proceso de análisis de big data y permitirles mejorar rápidamente para convertirse en teóricos y Analistas prácticos de big data, para adaptarse mejor a la fuerte situación laboral de los analistas de big data en el contexto actual de la economía de Internet.
2. Estructura de conocimiento de los analistas de datos