太原兄弟连IT教育
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数据量大 数据种类多 要求实时性强 主导气质无法掩盖
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1.JavaSE;2.MySQL;3.JDBC;4.Linux;5.shell;6.HTML;7.CSS;8.JavaScript;9.JSP;10.Servlet
1.大数据概论;2.Hadoop框架;3.HDFS分布式文件系统;4.MapReduce计算模型;5.全真实训项目
1.Hive数据仓库;2.Sqoop ETL工具;3.Azkaban工作流引擎;4.Ooize;5.Impala;6.全真实训项目
Zookeeper分布式协调系统、HBase分布式数据库、Redis数据库、Storm实时数据处理平台
Scala、Spark、RDD、Streaming、 Mahout、MLlib、GraphX、ElasticSearch、Lucene
从搜狗产生的日志数据中能提取到有用的数据,分析每个用户行为,从而做出有利的决定。
在hadoop集群上,处理微博产生的数据得到所需的数据,对数据进行处理,挖掘用户的潜在价值
采集现网流量流向信息,根据这些原始信息检测账号是否存在异常,超过一定阈值则触发报警机制。
基于京东商城数据统计分析平台,进行离线计算和实时计算业务模块的开发,实现3个业务模块。
凝聚11年研发成果 浓缩成5个月实战课程 助力职场"薪"生涯
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课程与脱产班相同
面向零基础
的大数据小白
面向应有一定基础
他们将十余年实战经验倾囊相授,他们在兄弟连为你的职业发展保驾护航
毕业于北京大学,12年以上JAVA企业项目架构和开发经验。曾在二炮科技处、UPS科技、日本UCI科技等多家知名企业担任过项目经理和研发总监。
精通Java、C、C 等主流开发语言,5年以上开发经验,非常丰富的IT从业经验和教育心得,兄弟连金牌大数据讲师,曾担任达内课程总监级讲师。
原普开数据大数据架构师兼教学总监,新奥集团公司云数据平台项目首席架构师,京东万象大数据平台缔造人之一,二六三网络通信反垃圾邮件系统平台项目经理
学位:北航软件工程硕士
教学经验:16年软件架构开发经验
过往任职经历:
曾就职于东软、DNS等知名企业,新东方、达内前教学总监
特长:
精通JAVAEE/JAVA框架/oracle数据库,大数据大咖,知名企业培训大咖。
“我们不仅仅是老师,我们是学员的梦想守护者与职场引路人。”
兄弟连教育成立于2006年,现已是第13个年头,一直以来专注于IT技术培训,是国内专业的PHP/ LAMP技术专业培训学校。现已开设PHP、UI/UE、HTML5、Java/大数据、Linux/云计算、Python等众多学科,累计培养数万名学员。兄弟连已分别在北京、上海、广州、成都、杭州、南京、南宁、深圳、天津等地设立校区,每年有多名IT爱好者及从业人员受益于兄弟连的职业培训。
兄弟连,这条路虽历尽艰辛,但我们痴心不改。
1、学科知识:从数据分析涉及到的专业知识点上看,主要是这些: (1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等 (2)数学:线性代数、.....
大数据培训一般在1万5以上,在IT类里头算是比较高的,当然前景也会更可观些。杭州的培训机构不少,不乏浑水摸鱼的,因此选择大数据培训机构的时候要多多注意,不要上当.....
大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。 1、数据收集:在大数据的生命周期.....
在这个人才紧缺的时代,能够把握时间,找准方向,快速的融入到这一行,肯定不是那么容易的事情,因为你各个环节上都得深思熟虑一番,才能开始去行动,比如你正在犹豫.....
为什么你的数据分析成果总是难以落地?数据分析的价值总是远远低于预期?相信看完这篇文章,每个人都能找到一个属于自己的答案。本人先后在电力、军工、金融等行业担任数据分析师,有多年行业经验。从平时的工作中总结出以下六个数据分析时要注意的原则,希望能对大家有所帮助。
1、遵循数据分析标准流程
数据分析遵循一定的流程,不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循,而且还可以让分析最终的结果更加准确,更加有说服力。一般情况下,数据分析分为以下几个步骤:1)业务理解,确定目标、明确分析需求;
2)数据理解,收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;
3)数据准备,选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;
4)建立模型,选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;
5)评估模型,对模型进行较为全面的评价,评价结果、重审过程;
6)成果部署,分析结果应用。
2、明确数据分析目标
在数据分析前期,要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考,明确为什么要做数据分析,要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展,保证最终能够从整体目标的角度去总结分析成果。
3、业务与数据结合确定分析主题
以解决业务问题为目标,以数据现状为基础,确定分析主题。前期要做好充分的准备,以业务问题为导向,以业务梳理为重点,进行多轮讨论,分析主题避免过大,针对业务痛点,实现知现状、明原因、可预测、有价值。另外,分析数据的范围除了重点关注的业务指标数据,还要尽量考虑扩展外延数据,比如经济指标数据、气象数据、财务数据等。确定分析主题之前,要进行数据支撑情况的初步判断,避免中途发现数据质量或者数据范围不能支撑分析工作的情况发生。确定分析主题之后,详细论证分析可行性,保证分析过程的清晰性,才能开始分析工作。
4、多种分析方法结合
分析过程中尽量运用多种分析方法,以提高分析的准确性和可靠性。例如,运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;高级分析和可视化分析相结合等。
5、选择合适的分析工具
工欲善其事,必先利其器,数据分析过程中要选择合适的分析工具做分析。SPSS、SAS、Alteryx、美林TEMPO、Repidminer、R、Python等这几种工具都是业界比较认可的数据分析产品。它们各有其优势,SPSS 较早进入国内市场,发展已经相对成熟,有大量参考书可供参考,操作上容易上手,简单易学。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎。Alteryx 工作流打包成应用,为小企业直接提供应用,地理数据分析功能强大。美林的Tempo功能全面,在高级分析和可视化分析相结合上具有明显优势。Repidminer 易用性和用户体验做得很好,并且内置了很多案例用户可直接替换数据源去使用。R 是开源免费的,具有良好的扩展性和丰富的资源,涵盖了多种行业中数据分析的几乎所有方法,分析数据更灵活。Python,有各种各样功能强大的库,做数据处理很方便,跟MATLAB很像。
6、分析结论尽量图表化
经过严谨推导得出的结论,首先要精简明确,3-5条即可。其次要与业务问题结合,给出解决方案或建议方案。第三尽量图表化,要增强其可读性。
数据分析_黄金法则_大数据-1某企业KPI分析报告数据分析过程中,除了以上六条原则,还要避免以下3种情况:
1)时间安排不合理
在开始分析工作之前,一定要做一个明确的进度计划,时间分配的原则是:数据收集、整理及建模占70%,数据可视化展现及分析报告占25%,其他占5%.(数据的收集、整理和建模的过程,是反复迭代的过程)
2)数据源选择不合理
一般企业中的数据来源有很多,SAP、TMS、CRM及各部门业务系统,每个渠道的数据各有特点。这时,应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理,不仅影响结论的可靠性,而且有返工的风险。
3)沟通不充分
无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通,都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅,可能造成前期需求不清,中间业务逻辑混乱,最终导致数据分析结果差强人意。与内部人员沟通效率低,可能造成分析进度滞后,分析工作开展不畅等诸多问题,直接影响分析效果。
对于数据分析师,分析经验的积累与专业知识的提升同样重要,因为有些问题不是只用专业知识就能解决的,所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握先进的分析工具,做一个有心人!
公司成立于2007年,总部设在北京,目前已在北京、上海、广州、深圳、南京、沈阳、杭州、成都、郑州、苏州、西安、石家庄等城市设立了教学中心,业务范围覆盖全国。
兄弟连以“让学员技术靠谱、做人更靠谱”为使命,传承极致的工匠精神,拥有来自北大、清华和BAT等知名校企的专兼职教师数百名。超前的产品研发、线上线下相结合的科学教学模式和严格的教务管理体系共同确保了教学质量,使数十万名学员、从业人员和IT爱好者受惠,为华为、阿里巴巴、腾讯、百度、联想、京东等国内7000多家企业输送数万名软件开发和网络营销人才。
2018年与中国人保共同推出“教育培训险”,兄弟连全日制学员参保并完成学习后,如果未能如约实现就业并满足理赔条件的,即可申请理赔。