大數(shù)據(jù)分析工程師培訓(xùn)課程
種菜的阿布
江河裝飾
CPDA 數(shù)據(jù)分析師課程如下：1.數(shù)據(jù)分析概述（第一天）2.戰(zhàn)略管理（第一天）（企業(yè)戰(zhàn)略管理的模型與方法）3.數(shù)據(jù)產(chǎn)生（第一天）4.數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理（第二天）包括：大數(shù)據(jù)導(dǎo)入；傳統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入；數(shù)據(jù)清洗；數(shù)據(jù)加工5.數(shù)據(jù)分析（第二天）數(shù)據(jù)分析方法描述型數(shù)據(jù)分析6.數(shù)據(jù)挖掘（第二天）挖掘概述，Kmeans，購物籃，決策樹，樸素貝葉斯7.數(shù)據(jù)展示（第二天）8.營銷決策（第三天）9.市場分析與預(yù)測（第三天）10. 市場細(xì)分與客戶數(shù)據(jù)分析（第四天）11.營銷組合數(shù)據(jù)分析（第五天）12. 生產(chǎn)采購決策與庫存優(yōu)化（第六天）13. 投資決策概述（第七天）14.項(xiàng)目投資經(jīng)濟(jì)收益分析（第七天）15.投資風(fēng)險(xiǎn)分析（第七天）16.投資選擇與評(píng)估（第七天）17.數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目流程及工作方法（第八天）項(xiàng)目建議書撰寫--項(xiàng)目投資計(jì)劃書更多CPDA數(shù)據(jù)分析師課程，您可以去CPDA 數(shù)據(jù)分析師網(wǎng) 看看(如能幫到您，望您采納！！謝謝~~)
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目前大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)提供的課程大約有兩種：一是大數(shù)據(jù)開發(fā)，二是數(shù)據(jù)分析與挖掘。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般指大數(shù)據(jù)開發(fā)，不需要數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的內(nèi)容大概有：
0基礎(chǔ)：
第一階段： Java開發(fā)·
第二階段： 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·
第三階段： Hadoop生態(tài)體系·
第四階段： Spark生態(tài)系統(tǒng)·
第五階段： 項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
提高班：
第一階段：大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)·
第二階段：Hadoop生態(tài)體系·
第三階段：Spark生態(tài)系統(tǒng)·
第四階段：項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
口秋口秋
01|總規(guī)模度量：
總量指標(biāo)又稱統(tǒng)計(jì)絕對(duì)數(shù)，是反映某一數(shù)據(jù)的整體規(guī)模大小，總量多少的指標(biāo)。他是對(duì)原始數(shù)據(jù)經(jīng)管分組和匯總以后得到的各項(xiàng)總計(jì)數(shù)字，是統(tǒng)計(jì)整理階段的直接成功。
02|相對(duì)度量:
相對(duì)指標(biāo)是說明現(xiàn)象之間數(shù)量對(duì)比關(guān)系的指標(biāo)，由兩個(gè)有聯(lián)系的指標(biāo)數(shù)值對(duì)比而求得，其結(jié)果表現(xiàn)為相對(duì)數(shù)，相對(duì)數(shù)的重要特點(diǎn)就是把兩個(gè)具體的數(shù)值概括為一個(gè)抽象的數(shù).
比如：泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)中我們可以把存者數(shù)據(jù)和所有乘客數(shù)據(jù)的相比概括為為幸存率這么一個(gè)數(shù)。
相對(duì)數(shù)有有單位和無單位兩種表現(xiàn)形式，在相對(duì)指標(biāo)中，大多數(shù)都是以無單位的形式表示的，無單位是一種抽象化的數(shù)值，常以系數(shù)、倍數(shù)、百分?jǐn)?shù)等表示；而有單位主要是用來表現(xiàn)強(qiáng)度相對(duì)指標(biāo)的數(shù)值，比如人口密度：“人/平方公里”。
03|集中趨勢的度量：
集中趨勢是通過指標(biāo)反映某一現(xiàn)象在一定時(shí)間段內(nèi)所達(dá)到的一般水平。用平均指標(biāo)來表示。平均指標(biāo)分為數(shù)值平均和位置平均。
比如：泰坦尼克號(hào)數(shù)據(jù)中平均年齡和平均票價(jià)。
1、數(shù)值平均是統(tǒng)計(jì)數(shù)列中所有變量值平均的結(jié)果。有普通平均數(shù)和加權(quán)平均數(shù)兩種。
2、位置平均時(shí)基于某種特殊位置上或者是普遍出現(xiàn)的標(biāo)志值作為整體一般水平的代表值。有眾數(shù)、中位數(shù)兩種。
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Sqoop：(發(fā)音：skup)作為一款開源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具，主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(MySql,PostgreSQL)間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個(gè)關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
Flume：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集的一個(gè)開源框架，它是Cloudera提供的一個(gè)高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。目前已經(jīng)是Apache的頂級(jí)子項(xiàng)目。使用Flume可以收集諸如日志、時(shí)間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)起來供下游使用(尤其是數(shù)據(jù)流框架，例如Storm)。和Flume類似的另一個(gè)框架是Scribe(FaceBook開源的日志收集系統(tǒng)，它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個(gè)可擴(kuò)展的、高容錯(cuò)的簡單方案)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容有哪些
Kafka：通常來說Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步，因此實(shí)時(shí)平臺(tái)架構(gòu)都會(huì)用一個(gè)消息中間件來緩沖，而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無疑是Kafka。它是由LinkedIn開發(fā)的一個(gè)分布式消息系統(tǒng)，以其可以水平擴(kuò)展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開源分布式處理系統(tǒng)(如Storm和Spark等)都支持與Kafka 集成。
Kafka是一個(gè)基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，特點(diǎn)是速度快、可擴(kuò)展且持久。與其他消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)類似，Kafka可在主題中保存消息的信息。生產(chǎn)者向主題寫入數(shù)據(jù)，消費(fèi)者從主題中讀取數(shù)據(jù)。淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
作為一個(gè)分布式的、分區(qū)的、低延遲的、冗余的日志提交服務(wù)。和Kafka類似消息中間件開源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce：MapReduce是Google公司的核心計(jì)算模型，它將運(yùn)行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計(jì)算過程高度抽象為兩個(gè)函數(shù)：map和reduce。MapReduce最偉大之處在于其將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，以至于普通開發(fā)人員即使不會(huì)任何的分布式編程知識(shí)，也能將自己的程序運(yùn)行在分布式系統(tǒng)上處理海量數(shù)據(jù)。
Hive：MapReduce將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員，而Hive進(jìn)一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實(shí)際的數(shù)據(jù)使用人員(數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、和業(yè)務(wù)分析人員)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱
Hive是由Facebook開發(fā)并貢獻(xiàn)給Hadoop開源社區(qū)的，是一個(gè)建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對(duì)Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語言的查詢語言，一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù)，該查詢語言稱為Hive SQL。Hive SQL實(shí)際上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一個(gè)MapReduce可執(zhí)行計(jì)劃，并按照該計(jì)劃生產(chǎn)MapReduce任務(wù)后交給Hadoop集群處理。
Spark：盡管MapReduce和Hive能完成海量數(shù)據(jù)的大多數(shù)批處理工作，并且在打數(shù)據(jù)時(shí)代稱為企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù)，但是其數(shù)據(jù)查詢的延遲一直被詬病，而且也非常不適合迭代計(jì)算和DAG(有限無環(huán)圖)計(jì)算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計(jì)算能特點(diǎn)，且可以直接讀寫Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù)，較好地滿足了數(shù)據(jù)即時(shí)查詢和迭代分析的需求，因此變得越來越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大學(xué)伯克利分校的 AMP實(shí)驗(yàn)室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架，它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)，但不同MapReduce的是，Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不需要再讀寫HDFS ，因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供類Live的SQL接口，即Spark SQL，來方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。
Spark還有用于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的流計(jì)算框架Spark Streaming,其基本原理是將實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)分成小的時(shí)間片段(秒或幾百毫秒)，以類似Spark離線批處理的方式來處理這小部分?jǐn)?shù)據(jù)。
Storm：MapReduce、Hive和Spark是離線和準(zhǔn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的主要工具，而Storm是實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開源的一個(gè)類似于Hadoop的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理框架。Storm對(duì)于實(shí)時(shí)計(jì)算的意義相當(dāng)于Hadoop對(duì)于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語，使對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。同樣，Storm也對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面運(yùn)行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運(yùn)行的是Topology(拓?fù)?。
Storm拓?fù)淙蝿?wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個(gè)非常關(guān)鍵的區(qū)別在于：1個(gè)MapReduce Job最終會(huì)結(jié)束，而一個(gè)Topology永遠(yuǎn)運(yùn)行(除非顯示的殺掉它)，所以實(shí)際上Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多，因?yàn)殡x線任務(wù)運(yùn)行完就釋放掉所使用的計(jì)算、內(nèi)存等資源，而Storm等實(shí)時(shí)任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴(kuò)展、高容錯(cuò)等特性，可以保證消息不丟失，目前Storm, 類Storm或基于Storm抽象的框架技術(shù)是實(shí)時(shí)處理、流處理領(lǐng)域主要采用的技術(shù)。
Flink：在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，批處理任務(wù)和實(shí)時(shí)流計(jì)算任務(wù)一般被認(rèn)為是兩種不同的任務(wù)，一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目一般會(huì)被設(shè)計(jì)為只能處理其中一種任務(wù)，例如Storm只支持流處理任務(wù)，而MapReduce, Hive只支持批處理任務(wù)。
Apache Flink是一個(gè)同時(shí)面向分布式實(shí)時(shí)流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺(tái)，它能基于同一個(gè)Flink運(yùn)行時(shí)(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實(shí)現(xiàn)流處理和批處理時(shí)，與傳統(tǒng)的一些方案完全不同，它從另一個(gè)視角看待流處理和批處理，將二者統(tǒng)一起來。Flink完全支持流處理，批處理被作為一種特殊的流處理，只是它的數(shù)據(jù)流被定義為有界的而已?；谕粋€(gè)Flink運(yùn)行時(shí)，F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API，而這兩種API也是實(shí)現(xiàn)上層面向流處理、批處理類型應(yīng)用框架的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么
Beam：Google開源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進(jìn)了一步，不但希望統(tǒng)一批處理和流處理，而且希望統(tǒng)一大數(shù)據(jù)處理范式和標(biāo)準(zhǔn)。Apache Beam項(xiàng)目重點(diǎn)在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義，并不涉及具體執(zhí)行引擎的實(shí)現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計(jì)算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成，Beam SDK定義了開發(fā)分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的API接口，生成的分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)Pipeline交給具體的Beam Runner執(zhí)行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java語言實(shí)現(xiàn)的，它支持的底層執(zhí)行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。
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數(shù)據(jù)分析課程內(nèi)容主要是從理論-實(shí)操-案例應(yīng)用步步進(jìn)階，能讓學(xué)員充分掌握概率論和統(tǒng)計(jì)理論基礎(chǔ)，能夠熟練運(yùn)用Excel、SPSS、SAS等一門專業(yè)分析軟件，有良好的商業(yè)理解能力，能夠根據(jù)業(yè)務(wù)問題指標(biāo)利用常用數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理與分析，并得出邏輯清晰的業(yè)務(wù)報(bào)告。如需數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)推薦選擇【達(dá)內(nèi)教育】。數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，推薦咨詢【達(dá)內(nèi)教育】。達(dá)內(nèi)與阿里、Adobe、紅帽、ORACLE、微軟、美國計(jì)算機(jī)行業(yè)協(xié)會(huì)（CompTIA）、百度等國際知名廠商建立了項(xiàng)目合作關(guān)系。共同制定行業(yè)培訓(xùn)標(biāo)準(zhǔn)，為達(dá)內(nèi)學(xué)員提供高端技術(shù)、所學(xué)課程受國際廠商認(rèn)可，讓達(dá)內(nèi)學(xué)員更具國際化就業(yè)競爭力。達(dá)內(nèi)IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu),試聽名額限時(shí)搶購。
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老男孩教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括：Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數(shù)據(jù)分析等
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