大數(shù)據(jù)培訓哪些內(nèi)容

　　在各大平臺上我們經(jīng)常會看到這樣一句話“根據(jù)大數(shù)據(jù)調查結果顯示”，然后緊跟著是這個數(shù)據(jù)得到的結論，為什么要在結論之前用它引出?是為了彰顯這一個結論的可靠性，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)告訴別人這個城市應該這樣規(guī)劃，大家不會相信，但是有了大數(shù)據(jù)作為依托，大家的信任度就會更高。

　　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)分析型人才嚴重匱乏，行家們紛紛表示，如果現(xiàn)在行動起來哪怕零基礎只要認真學習大數(shù)據(jù)分析相關的專業(yè)內(nèi)容，通過一段時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到10k。
 

　　大數(shù)據(jù)分析培訓哪些內(nèi)容?

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

　　二、數(shù)據(jù)開發(fā)，主要包含以下這幾個模塊，1、數(shù)據(jù)分析與挖掘，在分析數(shù)據(jù)之前需要進行數(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，因為數(shù)據(jù)的來源未必精準可靠，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行數(shù)據(jù)分層和處理，怎么處理呢?先分層，分層之后結合不同的算法套路、看數(shù)據(jù)是否適合這樣的模式，適合的話就建模，建幾個備選的模型，之后再反向作用于數(shù)據(jù)用數(shù)據(jù)檢驗模型的可靠性，留下一個靠譜的模型，以這個模型作為基礎做分析再得出可視化結論。2、大數(shù)據(jù)開發(fā)，需要掌握的軟件包含hadoop、spark、storm、超zhi大集群調優(yōu)等。

　　乍聽大數(shù)據(jù)分析的課程并不復雜，但想要成為一個優(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、你要有統(tǒng)計學、高等數(shù)學等學科方面的基礎，你得有強大的抗壓能力，如此在面對大數(shù)據(jù)清洗和反復建模過程時會有更高的接受度。為了避免大家投入時間卻所學無幾，建議大家在報班前先做一下測試，確保自我跟大數(shù)據(jù)分析崗位的基礎契合度在60%以上，如此才有努力的必要和空間。