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浅谈:培训对于大数据分析的意义

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点击次数:47 更新时间:2020年10月16日18:00:14 打印此页 关闭

随着国内大数据热潮的兴起,越来越多的人都在考虑进入大数据领域,有高考完选择专业的,有转行往大数据分析方向的,有求职跨行找大数据工作的,但是对于一些没有技术基础的人来说,这份工作其实比码农轻松不了多少,前期都是需要一个跨越技术难关的过程。  

那对于已经在工作了的人来说,很多人会选择去报一个大数据培训班来进行集中学习,那大概需要2-4个月的全日制学习时间,才能形成比较全面系统的思路。

大数据需要学习的内容包括但不限于编程语言、分布式通信、数据可视化、数据采集、流式计算、分布式计算、分布式数据存储、流式计算等等,python,sql,mysql等这些工具算是技术基础,学会掌握之后还是要到项目中去实践检验,有一些培训班可能会涉及到项目的教学,但是也需要鉴别一下,毕竟企业真实的项目一般是不会公开的,所以如果真的需要去报班学习的同学,一定要清楚这一点,线上的实验用的都是脱敏之后的数据,学习效果极其低微。

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那我们都知道,大数据分析的一般步骤都是拿到初始数据或者你自己去把数据爬过来,然后选定初步的模型去进行第一步分析,然后在此基础上进行进一步的需求分析,然后结合行业等因素推断分析,主要由识别信息需求、收集需求、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。

那如果这个过程中没有一个权威、有经验的老师把他的从业经验、思考问题的维度分享给你,那你对数据分析还是没办法形成一个系统的逻辑的。

然后对于经典案例的分析,比如像沃尔玛经典的营销案例、Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销等案例。

包括SAS公司提出的常用的数据分析路径SEMMA范式,如果没有人带着你,那在时间和精力上可能会多出很多倍。

综上所言,培训对于大数据分析的意义更多在于让你最大程度的节省时间和精力,提高学习效率,成功赶上大数据分析师的这波红利。

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