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学习大数据,你所有疑问的答案在这里

时间:2017-08-14 18:09:29作者:[!--zuozhe--]

 

1.什么是大数据?
大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下,这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录,还有许多其他来源。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

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2.学习大数据需要什么基础?
想要学习大数据的同学一定会对入门基础有所顾虑。其实您大可不必担心。魔据教育专门为零基础学员设计了专业的培训课程,从最基础的Java编程开始学起,掌握了编程语言之后,就可以进行大数据的课程学习了。
如果您懂编程,只是不太熟练,也不必担心,大数据的课程对编程的要求并不高。在学习过程中,魔据会安排学员进行大量的项目实操,让学员熟能生巧,具有一定的实战经验,学习结束后能够快速上手工作。
如果您是专业的编程工程师,又不甘心做码农,想要改善工作性质,提升待遇,那么学习大数据一定是一个不错的选择。轻松让您跃身成为大数据工程师,日进斗金。
 
3.大数据的主要课程有哪些?
目前,已经有35所高校申报了大数据专业。因为大数据可以广泛应用到各行各业,因此大数据专业多需要复合跨界型人才。即有专业知识,还要拥有数据思维。比如,你是懂经济学,你还懂大数据,那么,你将来就能够从事大数据金融行业。以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据采集、分析、处理软件,学习数学建模软件及计算机编程语言等。
 
以中国人民大学为例,所开设的课程有:
基础课程(38学分):数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
 
必修课(37学分):离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
 
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
 
4.大数据专业能从事哪些相关工作?
 
·市场调研
市场调研这个职位其实是一个几乎100%的业务职位,对技术要求不高。它的主要工作内容就是调研外部数据,比如竞争对手的情况,目标用户的情况,乃至于整个行业的情况等。为产品的每一次改版和销售计划提供数据支撑。在一般的互联网公司,市场调研一般归属于用户体验部(UED)或产品部,工作需要投入到市场当中去,如设计、发放、收集调研问卷,到各城市去开用户访谈会,打调研电话等。职位一般不要求会编程,但要求动一些基础的统计学知识,常用的工具只有EXCEL和PPT,如果会一些SPSS更好。建议学员们一开始可以先去咨询公司积累工作经验。
从职业发展上来讲,市场调研是一个各行各业的普试岗位,尤其是快消品行业,对市场调研的需求量很大。往上可以做到市场调研总监,还可以做互联网公司产品策划经理或品牌经理。
全球最大的咨询公司如:华通明略、盖洛普、尼尔森、益普索之类;互联网行业如:艾媒、艾瑞之类,都是不错的去处。
 
·数据分析师
相较于市场调研,数据分析师对技术有一定的要求,但大部分工作还是要偏向于市场。之所以说需要拥有一定的技术才能从事这一岗位,是因为随着时代的发展,数据量越来越大,数据也越来越有价值。数据的索取需要用到SQL语句。EXCEL也不能再满足大量数据的分析需求,这时就需要用到一些数据处理工具,如R或者SAS。
在业务层面,数据分析师需要通过数据对产品进行反馈,供日常业务部门取数,为产品的改版提供数据支撑,搭建整个公司的数据流,并对其进行跟踪。在源头端,需要跟产品经理沟通需要上报的数据,并将上报的数据录入数据库,并对数据进行分析,主动制定课题,将分析成果呈现在PPT上,这一工作影响着业务部门的最终决策。
数据分析师还要应付业务部门的取数任务,将重复性的取数工作行程报表,自动化的完成取数工作需要和数据仓库以及后端开发的人去沟通。

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·数据产品经理
 
这个职位其实与数据分析师的工作内容有一部分的重叠,不同的是,数据产品经理更加关注数据分析的产品化。主要负责的工作如下:
·产品开发:撰写买点需求文章,跟进买点开发;
·灰度测试:测试埋点数据准确性,提交埋点BUG;
·产品上线:撰写产品上线数据对比报告。
·产品运营:协调数据后台开发;支持业务部门提数;数据监控、预警。
 
 
·数据挖掘工程师
 
数据挖掘工程师基本上算是在大数据专业相关工作中,技术含量最高的职位了。这一职位对企业具有很高的价值。除了需要过硬的数学和统计学功底以外,对算法的代码实现也有很高的要求。
数据挖掘最重要的应用场景就是推荐系统。例如,一个某宝用户在浏览了一种商品以后,还浏览了哪些商品,还购买了哪些东西。要在这些错综复杂的关系和纬度中提取、计算其相关性,其商业价值不言而喻。像朴素贝叶斯、神经网络、逻辑回归等很多著名的数据挖掘算法都需要深厚的统计学根底和相应的项目经验,才能很好的应用到各项业务中去。
在过去,受限于技术,预测的概率大概只有60%。现在,随着大数据逐步的发展成熟,数据工程师能够通过接近全量的数据进行建模,最终能达到高至80%-90%的预测概率,使得数据挖掘工作更有价值。
BAT之类的大型互联网公司拥有成熟的应用场景,对大数据拥有足够的重视,是数据挖掘工程师最理想的归属。就目前的就业市场而言,一位拥有1-2年工作经验的数据挖掘工程师在拥有研究生学历的前提下能够轻松拿到25000以上的薪水,职业发展前景一片光明。
 
越深入的学习,就越能带来丰厚的回报,希望通过这篇文章,能让想要学习大数据相关课程的学员更早的明确自己的职业目标,找到理想的工作岗位。
 
魔据教育,专业从事大数据人才培养,如果各位学员还有进一步的疑问,可以随时留言,或者留下电话,等待专业的老师为您解答疑惑。

 


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