数据分析数据挖掘培训-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析数据挖掘培训的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析数据挖掘培训的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何自学数据分析并找到工作？
2. 大数据培训都学什么课程？需要数学和统计学基础吗？

如何自学数据分析并找到工作？

在大数据时代，数据分析被广泛的重视，因为数据分析是数据价值化的主要渠道之一。数据分析有多种形式，下面做一个简单的描述：

第一：通过工具做好数据分析。通过工具做数据分析是在生产条件下比较常见的方式，比如Excel就是一个比较常见的数据分析工具。另外，很多BI工具也可以进行数据分析任务。通过软件工具进行的数据分析需要掌握一定的数学基础和统计学基础，BI工具则还需要掌握数据库相关知识（主要就是Sql语言）。这种分析方式比较快捷，适用于模型比较固定的数据分析场景。

第二：通过编程来做好数据分析。还有一种方式就是通过编程语言来完成数据分析任务，这种情况主要是针对数据量比较大的情况，另外，数据分析任务不是很明确的情况下，也就是说模型比较动态的情况。目前通过机器学习的方式完成数据分析是比较常见的解决方案，而编程语言往往***用python。Python语言有丰富的库可以使用，包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库，这些库在数据分析和机器学习领域有广泛的应用。

第三：结合的方式。目前数据分析也会根据具体的应用场景做结合型的数据分析，对于场景比较固定的数据分析任务***用工具来完成，毕竟这种方式比较便捷，而且数据分析结果也往往有丰富的呈现方式。对于其中需要进行动态分析的数据***用编程的方式进行，这就是所谓的结合方式，也就是说在工具的基础上进行一些动态化的操作。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

欢迎关注作者，欢迎咨询计算机相关问题。

数据分析需要具备的基础知识有：

1、 使用工具

最基础的就是Excel，特别是其中的数据***表，***图和各类公式必须能做到熟练使用，另外还要学会统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的选择;

2、数据库

数据分析经常和数据库打交道，掌握数据库的使用是必不可少的，学会如何使用sql语言进行数据处理，这些都是要熟练掌握的技能。

很多人对数据库和数据仓库不清楚，简单的讲，数据仓库记录所有的历史数据，专门为数据分析人员提供高效的使用。

3、编程能力

学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大的提升如果只是会在Excel上***粘贴，工作效率是不会快的；

5、数据分析方法

对于互联网数据分析人员来说，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品进行调整，灵活的运用及组合；

6、业务理解能力

能够基于数据，提出有效的观点，这样才能对实际的业务开展有一定的帮助；

7、逻辑思维能力

知道自己需要什么手段要达到什么样的目标。需要在搭建完整有效的知识框架，了解分析对象之间的关联，清楚每一个指标变化的前因后果，从而得出结论给业务带来哪些影响。

自学会有一定的难度而且缺少监督，比较合适的方式是找专业的老师进行系统性学习，这里推荐跟着课程进行学习。有了扎实的学习和实际操作经验后，就可以丰富自己的简历，应对面试和笔试，成功拿到心仪的offer。有不明白的可以找我为你解答哦。

BI系统能提供强大的数据抽取匹配、智能分析功能，但对企业数据分析来说，只有BI系统没有数据分析方案，数据分析仍然是毫无章法，无法真正发挥作用科学指导业务。只有BI系统+BI数据分析方案，才能真正搭建起适合企业实际需求的数据可视化分析平台，更快、更契合分析需求地分析挖掘数据，为决策提供强有力的数据支持。

BI系统+BI数据分析方案，不正是“奥威BI+”模式！

奥威BI+，是由奥威软件提出的在提供BI系统的同时，为用户提供系统化、标准化的BI数据分析方案，这样一来就能在短时间内为不同企业搭建起适合他们的数据可视化分析平台，更快落地数据可视化分析，实现数字决策。

奥威BI系统打破企业数据孤岛现象，以数据中心的方式汇聚数据，并同意数据分析口径，因此即使是亿级数据也能秒抽出、秒分析，为秒运转的智能数据分析提供强大的技术支持。

奥威BI数据分析方案是一种预设分析模型、BI报表模板的数据分析方案，以奥威BI生产制造行业方案为例，里面包括从原材料购入到各个生产环节生产效率、质量，甚至产品销售等多环节、多主题的数据分析模型与BI报表模板。是一种专为生产制造行业量身打造的数据分析框架，足以实现生产制造全面数字化，更利于各管理层及时发现并解决问题，确保各环节正常运转。

眼下，“奥威BI+”已形成两种不同的成熟模式，一个是根据行业共性而形成的奥威BI系统+奥威BI行业解决方案；另一个则是根据企业所用ERP而形成的奥威BI系统+奥威BI标准解决方案。

1、奥威BI系统+奥威BI行业通用解决方案

以奥威BI系统（包括OurwayBI、powerBI、SpeedBI）为技术基础，搭配根据行业共性需求而量身打造的奥威BI行业通用解决方案，预设行业分析所需的各分析模型和BI分析报表模板，只需根据企业分析特性而做必要个性化设计，根据数据来源系统修改部分ETL脚本，就能获得一个契合企业分析需求的BI系统。

目前奥威BI行业通用解决方案已覆盖包括生产制造业、电商零售行业等多个行业。有需要的朋友可通过奥威BI网了解详情。

2、奥威BI系统+奥威BI标准解决方案

行业数据分析有共性，根据主流ERP划分的奥威BI标准解决方案自然也是根据不同的ERP数据分析共性打造而成。奥威BI行业通用解决方案不同还需根据数据来源系统修改部分ETL脚本，奥威BI标准解决方案却连这一步都可以省略，特别是对奥威BI金蝶/用友标准解决方案而言，直接应用的几率更大。

BI系统与BI解决方案的强强联手，足以在短时间内快速搭建企业所需的智能数据可视化分析平台，也能更大限度发挥BI系统智能可视化分析的能力。往小的来说，BI系统能够更快更准锁定问题、追根溯源找到问题原因，解决问题；往大的说，BI系统在对海量数据秒分析后，获取的数据信息将为企业的战略布局产生巨大的影响，甚至能改变企业长远的战略决策，使企业生产经营更符合市场需求。

如果你还想了解更多BI系统的智能可视化分析效果，可点击奥威软件网首页的demo，亲自体验智能数据可视化分析效果。

大数据培训都学什么课程？需要数学和统计学基础吗？

大数据培训，我理解应该是通过大量的数据从而从数据中分析出我们所需要的信息。通常所需要的基础如下图，类似于编程。既然是通过大量的数据来进行分析，必须用到统计学的知识，对数据的特点和数据中的众数中位数等相关统计指标来寻求我们所需要的答案。然而庞大的数据我们不可能通过人工操作来进行统计分析就必须会利用计算机来服务我们。所以大数据的培训必然要用到统计和编程的知识。当今社会都是大数据的时代，例如淘宝通过双11大数据就可以知道全国各地哪里的参与网购的人是最多的，还可以知道单一一件商品在什么地方销量比较好，甚至就连通过网上卖衣服裤子都能通过大数据分析出全国各地人民的平均身高范围。当今社会是大数据的社会！大数据已经渗透到我们生活中的各行各业。以上为我个人对大数据培训的一些见解，望大家留言共同探讨

大数据培训需要学习的知识还是比较多的，因为算法比较多，所以至少本科及以上学历，且逻辑思维能力较好才可以。

我们看一下大数据课程的学习内容以及大纲吧：

第一阶段，J***aSE基础核心

第二阶段，数据库关键技术

第三阶段，大数据基础核心

第四阶段，Spark生态体系框架大数据高薪精选项目

第五阶段，Spark生态体系框架&企业无缝对接项目

第六阶段，Flink流式数据处理框架

目前大数据培训机构提供的课程大约有两种：

一种是大数据开发，比如加米谷大数据开发（7月/8月新课）

第一阶段：J***a设计与编程思想

学习目标：J***a基础、J***a面向对象、J***a高级、数据库与JDBC

学习效果：熟练掌握J***a语法并灵活运用，能够开发后台应用

第二阶段： Web前端开发

学习目标：HTML基础、CSS3基础、JS脚本编程

学习效果：能够基于HTML+CSS+JQuery进行前端开发

第三阶段： J***aEE进阶

学习目标：J***aWeb后端开发、SSM框架

学习效果：掌握主流J***aWeb框架并灵活运用

第四阶段： 大数据基础

学习目标：Linux基础、M***en基础

学习效果：熟练掌握Linux及M***en等相关知识并灵活运用

第五阶段： HDFS分布式文件系统

学习目标：HDFS原理剖析、HDFS编程

学习效果：深入理解HDFS的原理并灵活运用

第六阶段：MapReduce分布式计算模型

学习目标：MapReduce原理剖析、MapReduce实践

学习效果：熟练掌握MapReduce原理并灵活运用

第七阶段： Yarn分布式***管理器

学习目标：Yarn原理剖析、Yarn实践

学习效果：深入理解Yarn的原理并调优

第八阶段： Zookeeper分布式协调服务

学习目标：Zookeeper原理剖析、Zookeeper实践

学习效果：深入理解Zookeeper的原理并灵活运用

第九阶段： Hbase分布式数据库

学习目标：Hbase原理剖析、Hbase编程实践

学习效果：深入理解Hbase的原理并灵活运用及调优

第十阶段： Hive分布式数据仓库

学习目标：Hive原理剖析、Hive编程实践

学习效果：深入理解Hive的原理并灵活运用

第十一阶段： FlumeNG分布式数据***集系统

学习目标：FlumeNG原理剖析、FlumeNG编程实践

学习效果：熟练掌握FlumeNG的各种应用场景

第十二阶段： Sqoop大数据迁移系统

学习目标：Sqoop原理剖析、Sqoop编程实践

学习效果：熟练掌握Sqoop并灵活运用

第十三阶段： Scala大数据黄金语言

全部课程：***://***.dtinone***/bigdata

一种是数据分析与挖掘（8月新课），

课程：***://***.dtinone***/datacc

大数据开发不需要数学很好，但有数学基础当然是很有帮助的，像概率论与数理统计、线性代数、离散数学等。

对于大数据培训学习需不需要统计学和数学的基础，这里小编认为最好是有相关的基础，但是实际情况下大数据分析课程可能对于这方面的需求比较多，而大数据开发方向的需求相对很少，而目前的大部分的大数据培训基本上都是大数据开发的方向，所以没有基础也还是可以学习的。

大数据培训都学什么课程？

对于初学者学习大数据开发技术不能急于求成，要分阶段分步骤来循序渐进的逐渐完成学习，现在的大数据培训课程内容大概分为四个步骤：

第一阶段：编程语言的学习

对于0基础的学员来说，想要进入都大数据行业，一开始是需要有一定的编程技术基础才行，因为大数据的一些底层语言都说由其它的一些编程语言来完成的，比如J***a和python语言，不过现在的大部分大数据培训课程开始学习的都的J***a语言。

第二阶段：了解大数据的理论基础知识

这一步骤才是正真的要进入大数据技术学习的开始，学习一门课程，首先你对这门课程要有简单的了解，比如说要先学习这门课程的一些专业术语，学习一些入门的概念，知道这门课程是做什么的，主要学习的有那些知识。

第三阶段：大数据相关课程的学习

经过一段时间的基础学习之后，我们对编程语言和基础的大数据知识也已经基本掌握了，接下来就可以进行大数据核心部分的课程学习了。主要是hadoop、spark生态体系、storm实时开发等课程。

第四阶段：项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识该怎么用也有了经验。项目业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业，全程贯穿项目实战，课程内容覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

大数据培训课程想要学好也不难，主要是找到一个专属自己的学习方式和学习方法和一个靠谱的大数据培训机构。

到此，以上就是小编对于数据分析数据挖掘培训的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析数据挖掘培训的2点解答对大家有用。