北京数据分析师培训周末班

北京数据分析师培训周末班

来源：北京国富如荷教育时间：2023-04-14 11:24

CDA数据分析师有哪些优势？

我亲自体验过cda课程,给我感觉还好.

我当时没有基础,当败肢时去现场咨询的,和销售聊了半天,他们是结合我情况推荐了就业班,每周5天课程,累并快乐着.

课程偏商业数据分析,主要学习了数据分析方档梁法论,统计数学,算法,金融电商等项目,数据分析报告等,学习工行枯运具也比较多,比如excel power bi mysql python,学会后真要好好复习和消化

我现在转行成功了,工作半年后还考了cda证书,感觉这是加分项,也能评估所学技能

我周末有时间还会去校区再次学习,和老师有更深入交流.

数据分析师可以远程学习的吗？

可以的，是有纤侍面授和远程可以选择的。
面授的就是要去上课学习的，需要学满一定的课时然后结业才能报考的，面授的学习方式毁迟吵会比远程学习效率会高一些，在上课的时候有不懂的可以问老师，而且也可以加深记忆力。
远程的就是网课，需要完成学时和考核，有老师进行解答的，远程的学习方式会方便一些，适合上班族。
我当时在他们这里考数据分析师的时候，是选的面授的，觉得面授的学旦亩习会快一些。

大数据培训需要多长时间？难不难学

大数据开发0基础要学得久一些，一般要达到大数据开发初级工程师的水平至少要6个月以上，以下介绍的课程主要针对零基础大数据工程师每个阶段进行通俗易懂简易介绍，方面大家更好的了解大数据学习课程。课程框架是科多大数据的零基础大数据工程师课程。
一、 *阶段：静态网页基础(HTML+CSS)
1. 难易程度：一颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等
4. 描述如下：
从技术层面来说，该阶段使用的技术代码很简单、易于学习、方便理解。从后期课程层来说，因为我们重点是大数据，但前期需要锻炼编程技术与思维。经过我们多年开发和授课的项目经理分析，满足这两点，目前市场上*理解和掌握的技术是J2EE，但J2EE又离不开页面技术。所以*阶段我们的重点是页面技术。采用市场上主流的HTMl+CSS。
二、第二阶段：JavaSE+JavaWeb
1. 难易程度：两颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象(类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等)、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式
4. 描述如下：
称为迹档Java基础，由浅入深的技术点、真实商业项目模块分析、多种存储方式的设计
与实现。该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段，也是学习大数据紧密度*的阶段。本阶段将*次接触团队开发、产出具有前后台(*阶段技术+第二阶段的技术综合应用)的真实项目。
三、第三阶段：前端框架
1. 难易程序：两星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)：64课时
3. 主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、拆尺Maven、easyui
4. 描述如下：
前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富，当然如果从市场人员层面来说，有专业的前端设计人员，我们设计本阶段的目标在于前端的技术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入到本阶段。使学习者更上一层楼。
四、第四阶段：企业级开发框架
1. 难易程序：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity，爬虫技术nutch,lucene，、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离
4. 描述如下：
如果将整个JAVA课程比作一个糕点店，那前面三个阶段可以做出一个武大郎烧饼(因为是纯手工-太旅州高麻烦)，而学习框架是可以开一个星巴克(高科技设备-省时省力)。从J2EE开发工程师的任职要求来说，该阶段所用到的技术是必须掌握，而我们所授的课程是高于市场(市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授)、而且有真实的商业项目驱动。需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装手册等都会进行讲解。
五、第五阶段：初识大数据
1. 难易程度：三颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：大数据前篇(什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等)、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程(SHELL变量、循环控制、应用)、Hadoop入门(Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop)、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢?在前置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在，大数据呢?大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理。大数据当然是要处理数据，所以同样，数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。
(你问我什么是集群?好，我有一大锅饭，我一个人可以吃完，但是要很久，现在我叫大家一起吃。一个人的时候叫人，人多了呢? 是不是叫人群啊!)
那么大数据可以初略的分为：大数据存储和大数据处理所以在这个阶段中呢，我们课程设计了大数据的标准：HADOOP大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面，而是现在使用最广泛的系统：LINUX。
六、第六阶段：大数据数据库
1. 难易程度：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Hive入门(Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制)、Hive Shell编程(建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图)、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块(REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成)、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)
4. 描述如下：
该阶段设计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时。简化咋们的编写程序时间，同时提高读取速度。
怎么简化呢?在*阶段中，如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写MR程序是非常繁杂的。所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓库。这里有一个关键字，数据仓库。我知道你要问我，所以我先说，数据仓库呢用来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心，存储这些数据的呢，一般为ORACLE,DB2,等大型数据库，这些数据库通常用作实时的在线业务。
总之，要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在于只要熟悉SQL，学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具，基于大数据的SQL查询工具，这一阶段呢还包括HBASE，它为大数据里面的数据库。纳闷了，不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么?HIVE是基于MR的所以查询起来相当慢，HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析，另一个主查询
七、第七阶段：实时数据采集
1. 难易程序：四颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门(消息队列、应用场景、集群搭建)、KAFKA详解(分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试)、KAFKA高级使用(java开发、主要配置、优化项目)、数据可视化(图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图)、STORM入门(设计思想、应用场景、处理过程、集群安装)、STROM开发(STROM MVN开发、编写STORM本地程序)、STORM进阶(java开发、主要配置、优化项目)、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化
4. 描述如下：
前面的阶段数据来源是基于已经存在的大规模数据集来做的，数据处理与分析过后的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据。
举例场景：网站防盗链，客户账户异常，实时征信，遇到这些场景基于前一天的数据分析出来过后呢?是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分析。主要包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛，KAFKA数据数据接收与发送，STORM实时数据处理，数据处理秒级别
八、第八阶段：SPARK数据分析
1. 难易程序：五颗星
2. 课时量(技术知识点+阶段项目任务+综合能力)
3. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用(高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等)、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶(DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型)、SPARK高级编程(Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习)、SPARK高级应用(系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复)、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性
4. 描述如下：
同样先说前面的阶段，主要是*阶段。HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢的，包括机器学习，人工智能等。而且不适合做迭代计算。SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢? 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析，而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂，再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海，MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮。而SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持*，所以课程中先学习SCALA开发语言。
在科多大数据课程的设计方面，市面上的职位要求技术，基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求，而是本身课程从前到后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环。
比如从历史数据的存储，分析(HADOOP,HIVE,HBASE)，到实时的数据存储(FLUME,KAFKA)，分析(STORM,SPARK)，这些在真实的项目中都是相互依赖存在的。

想学数据分析，有没有培训课程？

目前市场上有很多加数据分析培训机构,线上线下都有,但建议线下学习会更加正规系统
其次选择一个机构的时候要判断这个机构好不好？
*是要明确你自己的需求，如果薯笑报名课程的需求就是求职，那机构就要晌手液涉及实业培训，那如果你的需求是技能提升，你就要往这个方向做努力，去调研.
再者很重宴物要的是要看这个机构的责任心和价值观，切忌假大空,
*报名前一定要多家机构对比调研！！

北京计算机分享大数据分析的学习方式

现在学大数据分析的朋友越来越多，绝大部分人也会选择参加专业的培训班来学这门技术。在这样的情况下，不少人就来留言问笔者说，想知道2021短期大数据分析培训难学吗?本文就详细跟大家讲讲，2021短期大数据分析培训难学吗，这个话题，北京计算机帮助解答大家心中的疑问。

1：我们先来了解一下，大数据分析正滑悔要学什么东西。要想成为合格的大数据分析师，就需要熟悉Linux/Unix平台开发，熟悉数据可视化;熟悉主流的云计算(阿让闷里云、AWS)、大数据产品，具有相关行业用户行为分析经验;熟练使用数据分析工具和平台(如R，);精通算法设计、数据结构、算法分析与优化，良好的举正文献阅读能力。

2：除开以上技术之外，大数据分析师还需要熟练使用DB2/ORACLE/MYSQL/等常见数据库开发技术;熟悉Linux平台，熟悉vim、emacs等编辑器，熟练使用常用命令,熟悉shell/perl/python/php等脚本语言的一种或多种;、熟悉大数据处理相关技术，如Hadoop、Spark、Hive、Hbase、Impala、Kafaka、Flume、Sqoop、Storm、Redis等。

3：不要看以上技能晦涩难懂，很难学好的样子，其实不然。只要你能够找到科学的学习方式，成为合格的大数据分析师不会很难。

数据分析培训去哪里比较好

数据分析培训去传肢孙统IT培训机构,如达内教育、千峰教育历答链、华信智原、北大青鸟等。其优势在于:品牌优势、连锁优势、环境优势、有完整的管理流程举基。劣势主要是:实战师资缺乏(分校多、实战数据分析师少而贵)比较好。

数据分析师上课是在工作日吗？

中鹏数据分析师上课不是在工作日的。
数据分析师的上课是在周末上课的，需要连续学习三个周末，然后就是远程的学习了，远胡祥程的需要学习十亩锋二个月，也就是一年。
数据分析师的考生大多是社会的考生，所以上课的时间是比较人性化的，上课的时间定在周末而不是工作裤耐搏日，是为了方便考生们学习的，所以你不用担心，不会影响你上班的，周末去上课就可以了。

数据分析培训哪家好？光环大数据数据分析培训价格

大数据培训班那家好？这个一定要多方面观察，比如说大数据课程、师资力量、设备等等都是需要你考虑的因素。这些中的每一个因素都能决定着你的学习质量，虽然不是主导因素，但这些条件如果不专业的话，对于想要学习大数据的小伙伴还是很伤的。
接下来我们一个因素一个因素的解决，寻找好销液的大数据培训班人人有责！
一、大数据课程。
大数据培训课程，一定要遵循时代技术发展趋势，被企业需要的技术才是我们真正要学习的。这里可以参考一下刚刚更新的课程大纲，具体内容如下：
阶段一是Java语言基础，此阶段是大数据刚入门阶段，主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等。
阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握早斗返大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。
阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发，Storm主要用来处理实时计算的问题。
阶段四主要是实战项目案例，这一时期应该将所有知识通汇贯通，通过实战快速培养动手能力，确保一定的工作能力。
阶段五是大数据分析相关的技术知识，主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等！
二、师资力量。
有了专业的课程是远远不够的，还需要专业人士的辅导教授，才能让我们快速熟练掌握大数据陆饥技术。这些专业人士，首先具备的条件就是在互联网圈摸爬滚打多年，具备丰富的开发经验，再就是还要具备多年培训经验，知道怎么将这些技术有效率有成效地传授出来，这个对我们的吸收很重要。
除了上面的课程和老师外，其实还有一个决定我们学习质量的因素，那就是上课模式，比如说全程面授就是比直播线上总体学习效果好，这个不可否认，毕竟投入越大产出越大！
以上就是我介绍的找优秀大数据培训班的几个因素，大家可以酌情参考。

CDA数据分析师培训值得参加吗？

当然值得了，考虑到自己的职业发展以及想提升技袭燃敏术，我报名参加了CDA数据分析课程，是周末班远程直播教学，很是考验人的自律。目前我的课程学到一半，因为是一边工作一边学习，学习进度有些段运缓慢，有时候真想直接离职专心在家学习，因为实在是很难兼顾学习和工作还有自己的生活，好难。但是任何成功都是不容易的，只能拍枝砥砺前行。你也要加油吖！