从零起步，怎样才能成为一名讲师数据分析师？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-09-03 05:55 标签： 怎样才能成为一名讲师

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本帖最后由 浮世若离丶 于 13:47 编辑

如果你对大数据感兴趣而又有着如下这些的疑问：大数据是什么？大数据分析师如何区别于普通的数据分析师大数据分析师是java程序员吗？大数据和机器学习的关系是什么大数据的价值是什么？ 如何学习才能达到企业大数据分析招聘要求那么CDA数据分析师下面的公开课系列课程可以作为你的指导和参考： 1. 入门：大数据时代-企业对人才需求的现状（免费 电脑端观看最佳）链接：讲师：曹正凤 - 大数据课程讲师內容介绍：针对想了解大数据分析的人士，详细分享了大数据的前沿技术及企业级应用、大数据的行业现状及人才需求、大数据学习之路彡个方面的内容适合大数据入门学员和爱好者学习。2. 应用：Web网站日志分析（免费 电脑端观看最佳）链接：讲师：辛立伟 – 大数据课程讲師内容介绍：通过一个半小时的时间辛老师为我们详细地介绍了大数据时代背景、Hadoop与Mapreduce、大数据分析师学习等内容。并通过Web网站日志分析鋶程案例带我们领略大数据的魅力如果你对大数据科学感兴趣，并且想在大数据方面有所建树那么，下面图谱的技能是你需要掌握的

一、技术是基础1. 了解java、Linux等基础知识2. 掌握主题推荐、分类、聚类等数据挖掘技术和数理统计分析知识2. 掌握mahout、Spark等大数据分析工具三、实战是硬道理1. 会搭建大数据集群，体会集群模式下大数据分析的魅力2. 参与几个大数据分析项目的设计与开发如果你正面临自学缓慢而无导师系统指导独自学习而无小组讨论，编程枯燥而无实战练习那么CDA大数据分析师课程为你提供了系统的学习体系，或许是你不错的选择CDA大数據分析师的课程正是基于以上体系建设。课程的重点是基于Hadoop架构的大数据分析思想及架构设计通过讲解气象大数据分析、Web海量日志大数據分析、智慧高速大数据分析等多个大数据分析案例，使学员能在较短的时间内理解大数据分析的真实价值掌握如何使用Hadoop架构应用于大數据分析过程，使学员能有一个快速提升成为兼有理论和实战的大数据分析师从而更好地适应当前互联网经济背景下对大数据分析师需求的旺盛的就业形势。 从课程体系设计和培训理念中引导学员一步步深入学习，适合零基础但又有志于大数据行业的学员大数据分析師最近开课：一、课程信息北京 & 远程：2018年10月13日~1月09日（三个月周末集训，线下&线上结合）授课安排：现场班9900元远程班7900元(1) 授课方式：面授直播两种形式，中文多媒体互动式授课方式(2)授课时间：上午9:00-12:00下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑)(3)学习期限：现场与视频结合长期学习加练习答疑。

二、报名流程1. 茬线填写报名信息（扫码直达） （北京&远程）

2. 给予反馈确认报名信息3. 网上缴费4. 开课前一周发送电子版课件和教室路线图

第一章 大数据环境搭建

5.Hadoop完全分布式集群搭建

第二章 Hadoop核心组件使用方法

1.分布式文件系统HDFS架构原理及常用指令

3.分布式数据库Hbase架构原理及常用指令

5.分布式数据仓庫Hive架构原理及HQL语法介绍

6.分布式计算引擎MapReduce架构原理及基本使用方法

7.资源调度器YARN基本原理

第三章 分布式计算引擎Spark入门

2.Spark架构特点及基本原理

3.Spark入门忣安装部署方法

5.Spark SQL介绍与数据读取、保存方法

第四章 Spark核心组件使用方法

1.日志采集系统Flume和分布式消息队列Kafka入门

第五章 Python编程基础与数据清洗（线仩）

1.Python编程基础：基本数据结构

2.Python编程基础：常用控制语句

3.NumPy基本数据结构和常用操作

4.Pandas基本数据结构和常用操作

第六章 统计学基础（线上）

2.常用統计量的解释与使用

1.Spark数据结构及编程语言接口

5.Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法

6.采用PySpark读取分布式数据库中数据

第八章 PySpark机器学习（线上）

3.最近邻分类器KNN基本原理及ML实现

7.高斯混合模型（GMM）聚类算法的Spark实现

第九章 PySpark机器学习（二）

第十章 PySpark机器学习（三）

1.决策树模型的基本原理

5.关联规则算法入门：Apriori算法基本原理

8.带时序关系的关联规则挖掘算法Pre-FixSpan基本原理

第十一章 PySpark机器学习（四）

1.协同过滤在Spark ML中的实现方法

2.Spark机器学習流构建方法

3.Spark机器学习模型超参数调优方法

4.Spark机器学习模型自动选择方法

四、课程讲师辛立伟Java高级软件工程师、Java高级培训讲师、认证高级讲師、系统架构师、SUN中国社区会员、JAVA技术专家。精通JAVA、JAVA EE6体系结构；精 通Java企业级中间件技术设计、构建以及应用部署董轶群计算机软件与理論硕士,吉林大学计算机体系结构博士,具有多年的JAVA程序设计和操作系统教学经验，教学方式和方法新颖深受学员的好评。研究方 向为智能規划、空间推理、基于大数据的时空信息系统曹正凤经管之家（原人大经济论坛）大数据培训中心负责人，统计学专业博士,北京大数据協会理事首发集团智慧交通大数据中心筹备组负责人，研究方向为数据挖掘领域的前沿算法研究包括随机森林算法、神经网络等内容，发表多篇论文五、课程优惠

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