关键词：大数据工程 杭州大数据培训

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。阿里巴巴创办人马云来台演讲中就提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技。

大数据相关的热门岗位

数据科学研究。数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。 数据预测分析。营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

大数据就业前景

hadoop研发工程师

数据库工程师

大数据研发工程师

Java大数据工程师

大数据分析工程师

Java大数据工程师

数据分析师需要掌握的技能

数据分析师

批判性思考的能力。批判性思维将助你跳脱出当前的认知，以更中立、全面的视角审视问题。当你问自己这样的问题时：“这样分析的意义是什么？” “这对过程x有什么影响？”……那么，你就走出了“人迹罕至的地方”，开始深入了解你面前的数据。发现异常值应马上进行下一步调查。异常数据中的峰值代表了什么？这是一个微不足道的异常，还是传递了一个重要的信号，你是否需要进一步评估？ 可视化分析可以支持你的这些批判性思维的过程，因为它可以允许你在很短的时间内从不同的角度查看数据。当你找到特别有趣的数据点时，你还可以使用不同的图表类型轻松地对其进行调查，引入时间维度或有关业务其他部分的详细信息，以便提供新的视图。以不同角度探索相同情况，这有助于你回答一些问题并评估是否应该进一步深挖。在这个过程中，你既是研究员也是调查者。

什么是大数据？

大数据

大数据，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

数据分析课程章节

课程内容

基础部分

数据分析师基础理论和实践

数据加工处理方法 数据可视化方法 多维度数据集搭建方法 透视分析 现状、原因分析 宏使用方法简介 第二部分 数据处理技术 SPSS软件及统计分析过程方简介 统计分析过程方应用：一个调查研究的实例 SPSS for Windows的各个模块简介 数据输入与建立 数据管理与变换 SPSS统计图表和报表展示： 打印与存储输出 数据修改 文件管理 SPSS编程 实用特性举例 枢轴表编辑器的用户化输出 集中趋势及离散趋势分析 正态检验 非参数检验 变量间关系描述 SPSS交叉表分析过程 单样本及双样本T检验 方差分析(ANOVA) 多选题变量分析及SPSS实现 如何选择合适的统计学方法 第三部分 使用 TRANSACT-SQL 进行数据查询 T-SQL查询 SELECT查询 多表查询 数据排序和筛选 SQL Server 12/16 的数据类型 使用内置函数 分组和汇总数据 使用子查询 使用Table表达式 使用SET运算符 使用Window和聚合函数 Pivoting和 Grouping Sets SQL Server 12/16元数据查询 执行存储过程 T-SQL编程 异常错误处理 执行事务 提高查询性能 第四部分 SAS数据分析 SAS基础概要 SAS系统入门 学习SAS句法 熟悉SAS数据集 读入SAS数据集 读入Excel格式数据 读入固定格式的原始数据文件 整理和清洗数据 生成数据 拼接SAS数据集 增强报表 生成汇总报表 使用SAS/GRAPH作图入门（自学） 第五部分 R语言实战 数据结构概述 向量 因子 矩阵 数据框 列表和函数 向量化计算和apply 线性回归的思想 回归结果的检查 决定系数 预测 和多元线性回归 一元线性回归演示 多项式回归演示 残差分析演示 多元线性回归演示 关联规则介绍 关联规则演示 决策树介绍C4.5 几种分类算法介绍 评价模型准确性 第六部分 PYTHON数据分析和人工智能 数据科学和AI概述 数据结构和算法 Python 数据分析与数据挖掘简介、环境搭建 Python数据分析工具箱 数据加载与存储 数据规范化和处理 数据分析 数据挖掘 数据可视化 项目实践 第七部分 HADOOP大数据技术实战 Hadoop安装配置 Hive，Impala实战解析 Hbase 实战解析 Python Web 开发 Flume-Ng实战解析 Oozie任务调度系统使用介绍 Hue集成开放平台使用介绍 Solr，Lily Hbase 实战解析 Spark实战解析 附送：电商用户行为分析系统案例

IT精英都去了哪些企业？