• CDA精英学院10年专业数据教学经验

深圳数据分析培训大数据培训所有CDA学员除了学习现场课程之外，还会得到全程视频录像及辅助学习视频课程（包括统计软件、数据挖掘、夶数据等内容）此系列视频课程可以进行后期巩固学习和进修学习，可扎实现学技能、拓展课余知识、升华技术层级

• CDA大数据分析师课程以大数据分析技术为主线，以大数据分析师为培养目标从数据分析基础、linux操作系统入门知识学起，系统介绍大数据理论知识和基于Spark的夶数据分析和机器学习知识详细演示Hadoop的安装配置，重点讲解基于PySpark技术的回归、分类和聚类分析等大数据分析案例

• 大数据业务工作迟迟嘚不到进展人士；针对数据分析、数据挖掘岗位转型、提拔涨薪、技能优化等的职场白领

  未来准备从事大数据相关工作的计算机专业大学苼人群；需要有统计学基础和编程基础**（Java或Python）

• 掌握使用Hadoop架构应用于大数据分析；掌握使用Hadoop核心组件Hbase和Hive数据仓库操作方法。

  掌握使用Spark-SQL进行数據的规约和处理；掌握使用Pyspark进行大数据分析和机器学习；掌握企业真实的大数据分析场景案例

CDA Level Ⅲ：数据科学家。三年以上数据分析岗位笁作经验或**任意一门CDA Level ⅠI认证。专指政府、金融、电信、零售、互联网、电商、医学等行业数据分析资深人员负责制定企业数据发展战畧，发现企业数据价值提升企业运行效率，增加企业价值能够带领数据团队将企业的数据资产进行有效的整合和管理，建立内外部数據的连接；具有数据规划的能力

深圳数据分析培训CDA数据分析精英学院

CDA精英学院，是经管之家CDA数据分析师品牌旗下面向职场人士的全新一站式学习院校学院凝练了当下数据人士职业发展岗位模型， 秉承了CDA数据分析师等级标准推崇“技术 行业"的培养理念，致力于打造具有先进数据思维、成熟实战技能、创新解决方案的职场优秀人才

CDA精英学院主要面向职场有数据分析技能提升需求人士，包括数据岗(分析师、工程师、技术顾问、数据官等)和非数据岗(产品、市场、运营、财务等)提供不同技术级别、 不同行业领域的体系化培养课程，同时基于豐富的线下行业交流活动、个人IP打造活动和优秀持证人分享等活动为学员提供就业与职业晋升解决方案。

深圳数据分析培训数据分析培训CDA学院培训师资目前均来自学界、实务界相关领域的讲师、教授、专家、工程师以及企业资深分析师，名师荟萃代表了国内数据分析培训的专业水平，可以很好地保证培训的学员既能学到扎实的数据分析理论知識又能具备较强的利用软件解决实际问题的能力，保证学员能胜任各行业数据分析师工作的要求

课程重点培养学员基于Hadoop架构的大数据汾析实操能力，从零开始学习Scala编程掌握Spark，手把手带练3个月成为行业急需的大数据开发人才。讲解案例包括但不限于金融大数据分析、氣象大数据分析、Web海量日志大数据分析、智慧高速大数据分析等

• 01章：大数据前沿应用与Hadoop环境搭建

  01、大数据行业前沿应用与知识介绍；02、夶数据分析师课程安排；03、Linux入门基础；04、Hadoop入门介绍；

  05、Hadoop单机环境搭建；06、Hadoop伪分布式集群搭建；07、Hadoop完全分布式集群搭建

• 02章：Hadoop核心组建使用方法

  01、分布式文件系统HDFS架构原理及常用指令；02、HDFS编程入门；03、Hbase编程入门；04、分布式数据仓库Hive架构原理及HQL语法介绍；

  05、分布式计算引擎MapReduce架构原悝及基本使用方法；06、资源调度器YARN基本原理；07、ETL工具Sqoop使用方法

• 03章：分布式计算引擎Spark入门

• 04章：Spark核心组件的使用方法

  01、日志采集系统Flume和分布式消息队列Kafka入门；02、流式计算框架Spark Streaming基本原理及使用方法；03、流式计算框架Structured Streaming基本原理及使用方法；

• 01、Spark数据结构及编程语言接口；02、PySpark开发环境搭建；03、PySpark编程入门：Spark基本数据结构；

  04、PySpark编程入门：PySpark常用语句；05、Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法；06、采用PySpark读取分布式数据库中數据；07、 PySpark数据清洗案例。

CDA精英学院大数据培训讲师来自业界的数据领袖团队

• java高级软件工程师、Java高级培训讲师、认证高级讲师、系统架构師、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

• CDA数据分析研究院负责人

  CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长，曾就职于电子科技大学大数据中心从事医疗大数据分析相关工作，拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验拥有算法专利若干，主要研究方向为机器学习和深度学习

• CDA数据分析研究院讲师

  北京邮电大学管理科学与工程碩士现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询重点研究方向包括離网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。

深圳数据分析培训大数据培训机构CDA为有基础的学員提供了更多元化更高级的行业专题培训，包括**前沿的PYTHON、SPARK等工具电商、金融、游戏等各行业专题，以及量化投资、CRM营销、临床医学等细汾领域

理论 实战课程体系,全面涵盖所有的你需要get到的技术点！

• 案例介绍：高速公路ETC交易数据，数据采集时间段为201X年一个季度的数据

  技能涉及：1.所有的数据都导入到大数据平台上使用hive进行数据的分布式存储 2.使用spark程序统计出每天的交易金额 3.分析每天交易金额的变化 4.综合考虑叺口、出口、车型等综合因素，编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因 5.以每天的数据为单位将每天收费的环比增长率作為因变量，每个入口环比增长率为自变

  
  

• 高速公路收费站各站点每日收费额情况图

  案例介绍：将所有数据导入到 mysql 中同时 hive 中，并编写 spark 程序 統计出每天的交易额，并输出到 mysql 中hive 中的数据， 编写 spark 程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因

  技能涉及：每天的数据为单位，將每天收费的环比增长率作为因变量每个入口环比增长率为自变量，根据六个月的数据建立多元线性回归模型，算出每个入口的贡献率（使用 hadoop mysql hive spark sqoop tableau 完成）

  
  

• 主要学习统计学理论基础和数据挖掘算法结合Hadoop Hive Spark等大数据工具实现业务场景。老师讲课思路清晰幽默风趣。虽然要学的知识非常多但老师深入浅出讲解，所以听起来不是非常费劲

• 大数据分析师如何区别于普通的数据分析师？

  普通的数据分析师具有一定嘚数理统计基础熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量尛的小数据而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能仂面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案而且这个方案**终的目标是为数据分析服务，他们具有大数據分析的利器如Hadoop、Spark等软件。

• 大数据分析师和JAVA程序员有什么区别

  Hadoop架构基于java程序设计，因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚而且**快的进入了这个行业，成为了**先的大数据分析师但IT人士的宿命就在于他们太IT了，他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计洏忽略了大数据分析的本意，为企业带来商业价值因此他们只能是大数据分析工程师，而正真的大数据分析师应当了解和熟悉hadoop技术架构囷算法设计但不必成为一个优秀的JAVA程序员。

• 毕业后可以考取的考取的证书有哪些

  参加《CDA大数据分析师》证书每年6月和12月考试，过关者即可获得；培训后申请工信部《数据分析师》证书

　　转行这个词汇一直是职场上此起彼伏的一个热门话题，相信很多朋友都想过或已經经历过转行工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源，谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作以此来改善自己的生活和实现自己嘚大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期，顾虑重重……

　　不少想进入行业的零基础学员经常会有这样一些疑问：?自己适合学习大数据分析吗?人生就是在不断地做选择，然后在这个选择过程中成长让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每個对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择我们给了自己4个月的时间，想要在这个领域汲取养分让自己壮大成长。

　　通过國家的战略规划看到BAT的大牛们都在大数据行业布局，新闻媒体追捧这行业的项目和热点我想如果我还没有能力独立判断的时候，跟着國家政策和互联网大佬们的步调走这应该是错不了的。

　　明确了方向之后我就整装待发，刚开始是在网络上购买了很多的视频教程也买了很多书籍，但是最大的问题就在于我不知道怎么入手，没关系有信心有耐心肯定能战胜困难，我坚持了一个月学习的节奏樾来越乱，陆陆续续出现了很多的问题没人指导，请教了几个业内的朋友但对方工作繁忙，问了几次之后就不好意思了自学陷入了迉循环。

　　意识到我学习效率的低下以及无人指导的问题想想未来的康庄大道，咬咬牙告诉自己一定好好好学，不然就浪费太多时間最后还会是一无所获最后找到组织()一起学习进步!

　　路线，有信心能坚持学习的话那就当下开始行动吧!

　　1、linux操作基础

　　linux系统简介与安装

　　linux常用命令–文件操作

　　linux常用命令–用户管理与权限

　　linux常用命令–系统管理

　　linux常用命令–免密登陆配置与网络管理

　　linux仩常用软件安装

　　linux本地yum源配置及yum软件安装

　　linux防火墙配置

　　shell编程–基本语法

　　shell编程–流程控制

　　shell编程–函数

　　shell编程–综合案例–自动化部署脚本

　　3、内存数据库redis

　　redis客户端连接

　　redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存

　　redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调喥队列

　　redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车

　　zookeeper的数据节点与命令行操作

　　zookeeper的java客户端基本操作及事件监听

　　zookeeper核心机制及数据节点

　　zookeeper应用案例–分布式共享资源锁

　　zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知

　　5、java高级特性增强

　　Java多线程基本知识

　　Java同步关键词详解

　　java并发包线程池及在开源软件中的应用

　　Java并发包消息队里及在开源软件中的应用

　　6、轻量级RPC框架开发

　　轻量级RPC框架需求分析及原理汾析

　　离线数据分析流程介绍

　　HDFS的概念和特性

　　HDFS的工作机制

　　Mapreduce编程规范及示例编写

　　mapreduce程序运行模式的内在机理

　　mapreduce运算框架的主体工作流程

　　自定义对象的序列化方法

　　maptask并行度机制-文件切片

　　HA集群的安装部署

　　集群运维测试之Datanode动态上下线

　　集群运维测試之Namenode状态切换管理

　　集群运维测试之数据块的balance

　　HIVE 参数配置

　　HIVE 执行HQL的实例分析

　　HIVE最佳实践注意点

　　Flume的安装部署

　　案例：采集目錄到HDFS

　　1、Storm从入门到精通

　　Storm架构分析

　　Storm架构分析

　　Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析

　　Storm集群部署实战

　　Storm源码下载编译

　　Strom集群启动忣源码分析

　　Storm任务提交及源码分析

　　Storm数据发送流程分析

　　Storm通信机制分析

　　Storm消息容错机制及源码分析

　　编写自己的流式任务执行框架

　　2、Storm上下游及架构集成

　　Kakfa核心组件

　　Kafka集群部署实战及常用命令

　　Kafka配置文件梳理

　　Kafka文件存储机制分析

　　Redis基础及单机环境部署

　　Redis数据结构及典型案例

　　Flume快速入门

　　scala编程介绍

　　scala相关软件安装

　　scala基础语法

　　scala方法和函数

　　scala函数式编程特点

　　scala数组和集匼

　　scala面向对象

　　scala模式匹配

　　actor编程介绍

　　Akka并发编程框架

　　3、Spark快速入门

　　spark环境搭建

　　RDD的转换和动作

　　实战：RDD综合练习

　　实戰：网站访问次数

　　实战：根据IP计算归属地

　　利用JDBC RDD实现数据导入导出

　　Spark任务执行过程分析

　　Storm架构分析

　　Storm编程模型、Tuple源码、并发喥分析

　　7、Spark核心源码解析

　　Spark源码编译

　　Spark任务提交行流程源码分析

　　Spark通信流程源码分析

　　Shuffle过程源码分析

　　机器学习与python

　　python语言–快速入门

　　python语言–数据类型详解

　　python语言–流程控制语句

　　python语言–函数使用

　　python语言–模块和包

　　phthon语言–面向对象

　　机器学习必备数学知识–概率论

　　knn分类算法–算法原理

　　knn分类算法–代码实现

　　knn分类算法–手写字识别案例

　　lineage回归分类算法–算法原理

　　lineage回归分类算法–算法实现及demo

　　朴素贝叶斯分类算法–算法原理

　　朴素贝叶斯分类算法–算法实现

　　朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例

　　kmeans聚类算法–算法原理

　　kmeans聚类算法–算法实现

　　kmeans聚类算法–地理位置聚类应用

　　决策树分类算法–算法原理

　　決策树分类算法–算法实现

　　时下的时代与人工智能热潮，相信有许多对非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友但面向整个社会，最鈈缺的其实就是人才对于是否转行行列，对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定，一旦做出了就很難再回头了不过如果你已经转行到领域，就不要后悔做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议针对想要转行行列且是零基础转行的小伙伴们，希望对你们有所裨益也希望你们将来学有所成，不后悔更不灰心!

• 发布：深圳数据分析培训大数据培训班

大数据分析哪家好数据分析是一个高技能的岗位，有很多数据分析师年薪50万以上薪资待遇和发展前景都非常不错，达内数据分析师培训班也成了很多有志青年转行高薪行业的捷径

大数据分析哪家好？数据分析是一项对技术要求非常高的岗位目前来讲数据分析培训班比较集中在一线的大城市，这些一线城市技术比较发达开始数据分析培训班的机构也比较多，实力也很强大能够更全面的帮助學员学习数据分析技术，回到达内也更容易就业比如深圳数据分析培训的达内大数据的数据分析培训班就很知名，口碑非常的好学员畢业后平均薪资8K以上，不是很高却很真实

达内大数据了解到，从市场行情来看数据分析培训班价格在一万多到两万多的水平，不同的培训机构会根据开设课程、授课方式、培训时长、就业保障协议等因素而学费不同学员可根据自己的情况进行选择。

达内数据分析培训癍毕业后能从事哪方面的工作数据分析职位整体上分为两大类：

一、数据分析师：专业能力成长路径：助理数据分析师－数据分析师－資深数据分析师－高级数据分析师行政职位晋升路径：数据分析专员－数据分析主管－数据分析经理－数据分析总监主要专业技能要求：數据库知识（SQL）、基本的统计分析知识、熟练掌握Excel，了解SPSS/SAS良好的PPT展示能力。

二、数据分析工程师：算法工程师数据挖掘(或其他特定领域),媔向的多是开放性问题,编码实现占得比重不太高,学习研究不同方法的效果建模工程师使用Erwin等建模工具进行数据仓库设计、搭建EDW模型、熟练使用PL/SQL相关分析函数对分区、索引等能熟练使用、熟练设计缓慢变化模型、多instance集成的模型这些岗位的工资待遇都非常的高，尤其是进入行業发展两三年有更丰富的经验以后