
大數(shù)據(jù)是什么_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
目前,大多數(shù)人對大數(shù)據(jù)的概念還停留在:就是海量的數(shù)據(jù),PB(1PB=1024TB)級別的,甚至是 EB、ZB 以上的數(shù)據(jù),通過對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,就能得出非常有價值的結(jié)論,指引企業(yè)做出最佳決策。
其實,現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)指的并不僅僅是海量數(shù)據(jù),更準(zhǔn)確而言是對大數(shù)據(jù)分析的方法。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析,是通過提出假設(shè)然后獲得相應(yīng)數(shù)據(jù),最后通過數(shù)據(jù)分析來驗證假設(shè)。而大數(shù)據(jù)不是這樣的,大數(shù)據(jù)是從收集的海量數(shù)據(jù)中,通過算法將這些來自不同渠道、格式的數(shù)據(jù)進(jìn)行直接分析,從中尋找到數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。簡單而言,大數(shù)據(jù)更偏重于發(fā)現(xiàn),以及猜測/印證的循環(huán)逼近過程。
而大數(shù)據(jù)的價值體現(xiàn)在對它的分析利用上。一直以來,大數(shù)據(jù)的瓶頸并不是數(shù)據(jù)規(guī)模巨大導(dǎo)致的存儲、運算等問題,而是在前端數(shù)據(jù)的收集途徑,以及對數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,進(jìn)而引導(dǎo)后期的商業(yè)決策中的模型和算法問題。
各個行業(yè)都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),現(xiàn)代社會的數(shù)據(jù)量正持續(xù)地以前所未有的速度增加著。這些不同類型的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)型,極其復(fù)雜,包括結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。企業(yè)需要整合并分析來自復(fù)雜的傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)信息源的數(shù)據(jù),包括企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù)。隨著傳感器、智能設(shè)備和社會協(xié)同技術(shù)的爆炸性增長,數(shù)據(jù)的類型變得難以計數(shù),包括文本、微博、傳感器數(shù)據(jù)、音頻、視頻等。
在當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動的時代,企業(yè)面臨著前所未有的數(shù)據(jù)增長和多樣性挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的分析方法已難以滿足快速變化的市場需求。大數(shù)據(jù)不僅僅是海量信息的堆積,更是通過先進(jìn)的算法和工具,從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,輔助企業(yè)做出明智決策的過程。這要求數(shù)據(jù)分析師具備從數(shù)據(jù)收集、處理、分析到可視化的全方位能力。
為幫助您系統(tǒng)掌握這些關(guān)鍵技能,CDA推出了全面的數(shù)據(jù)分析課程體系,涵蓋從基礎(chǔ)到高級的各個層級,適合不同背景和需求的學(xué)習(xí)者。
專為初學(xué)者設(shè)計,課程內(nèi)容包括:
Excel數(shù)據(jù)處理與分析
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通過實用案例教學(xué),幫助學(xué)員快速掌握數(shù)據(jù)分析的基本工具和方法。
適合希望深入學(xué)習(xí)的學(xué)員,課程內(nèi)容包括:
統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)與數(shù)據(jù)分析理論
高級Excel與Power BI應(yīng)用
SQL數(shù)據(jù)庫高級操作
實際業(yè)務(wù)場景的數(shù)據(jù)分析項目
課程強(qiáng)調(diào)理論與實踐相結(jié)合,提升學(xué)員在實際工作中的數(shù)據(jù)分析能力。
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Python編程與數(shù)據(jù)分析
統(tǒng)計分析與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
項目實戰(zhàn)與案例分析
職業(yè)發(fā)展指導(dǎo)與就業(yè)支持
課程由專職教研團(tuán)隊設(shè)計,適合零基礎(chǔ)學(xué)員,幫助學(xué)員從入門到就業(yè)實現(xiàn)全面轉(zhuǎn)型。
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實戰(zhàn)導(dǎo)向:通過豐富的案例教學(xué)和項目實踐,提升學(xué)員解決實際問題的能力。
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