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需要思考如何将大量的数据经过一系列的加工、处理、分析和挖掘之后,让其能够在现实的业务场景中应用,提升业务产出和效率,数据分析人员需要规划出整个流程的实现逻辑,以便后续让大数据开发做相应的支持开发。因此在这个过程中,数据分析人员需要较强的数据分析和挖掘理论基础,相对活跃的思维和拓展,敏锐的数据感知能力,以及对业务或者市场有更深的了解和洞察能力,通过数据感知业务的变化,结合数据找到业务问题根源。
大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习,自学或者进行大数据培训都行,最好是先去提供认证的机构进行咨询,看看需要掌握哪些技能。
大数据开发学习对基础要求不是很高。对学历有所要求,需要最低大专学历。对年龄的要求因人而异在20-32岁之间最佳。如果有其他编程基础会更容易上手,完全0基础也没有关系。对数据结构、算法及数学要求不高。大数据开发主要的工作是负责搭建大数据应用平台。
其实无论你选择的哪种方式学习,关键还是看你最后掌握的程度。在这个终身学习的时代,很多人都在自学其他的技能,只要你能够掌握,那么你完全可以找到工作。先一点一点把自己觉得难的问题,先慢慢攻克下来,学习就是要坚持。
以商业数据和其他相关数据为基础,运用一系列专门的分析技术和方法,对企业等经济组织过去和现在的营销活动、投资活动、经营能力和成长能力进行分析和评价,从而有助于 企业的发展。 管理者了解企业的过去,评价企业的现状,预测企业的未来,课程目标是使学生掌握数据分析在企业管理和增值中的实践和应用方法,以及数据分析报告的撰写,便于在工作中实际操作。
面授课程这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式,也是效率相对高的学习方式,优点是可以和老师面对面进行学习,遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决,学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长,无法自由安排时间。
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