數(shù)據(jù)管理工程師培訓(xùn)
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1.大數(shù)據(jù)架構(gòu)的工具與組件
數(shù)據(jù)工程師更關(guān)注分析基礎(chǔ)架構(gòu)，因此所需的大部分技能都是以架構(gòu)為中心的。
2.深入了解SQL和其它數(shù)據(jù)庫解決方案
數(shù)據(jù)工程師需要對數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)有比較熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同樣其它數(shù)據(jù)庫解決方案，例如Cassandra或BigTable也須熟悉，因為不是每個數(shù)據(jù)庫都是由可識別的標準來構(gòu)建。
3.數(shù)據(jù)倉庫和ETL工具
數(shù)據(jù)倉庫和ETL經(jīng)驗對于數(shù)據(jù)工程師至關(guān)重要。像Redshift或Panoply這樣的數(shù)據(jù)倉庫解決方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)檢索經(jīng)驗同樣重要，因為處理的數(shù)據(jù)量是個天文數(shù)字。
4.基于Hadoop的分析
對基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是這個領(lǐng)域的一個非常必要的需求，一般情況下HBase，Hive和MapReduce的知識存儲是必需的。
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數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)以下幾個方面的課程：（1）數(shù)據(jù)管理。a、數(shù)據(jù)獲取。企業(yè)需求:數(shù)據(jù)庫訪問、外部數(shù)據(jù)文件讀入案例分析:使用產(chǎn)品信息文件演示spss的數(shù)據(jù)讀入共能。b、數(shù)據(jù)管理。企業(yè)需求:對大型數(shù)據(jù)進行編碼、清理、轉(zhuǎn)換。案例分析:使用銀行信用違約信息文件spss相應(yīng)過程。1）數(shù)據(jù)的選擇、合并與拆分、檢查異常值。2）新變量生成，SPSS函數(shù)。3）使用SPSS變換數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——轉(zhuǎn)置和重組。4）常用的描述性統(tǒng)計分析功能。頻率過程、描述過程、探索過程。c、數(shù)據(jù)探索和報表呈現(xiàn)。企業(yè)需求:對企業(yè)級數(shù)據(jù)進行探索，主要涉及圖形的使用。spss報表輸出。案例分析:企業(yè)績效文件，如何生成美觀清晰的報告。1）制作報表前對變量的檢查2）制作報表的中對不同類型的數(shù)據(jù)處理3） 報表生成功能與其他選項的區(qū)別（2）數(shù)據(jù)處理a、相關(guān)與差異分析。案例分析:產(chǎn)品合格率的相關(guān)與差異分析。b、線性預(yù)測。企業(yè)需求: 探索影響企業(yè)效率的因素，并進一步預(yù)測企業(yè)效率。案例分析:產(chǎn)品合格率的影響因素及其預(yù)測分析。c、因子分析。企業(yè)需求: 需要抽取影響企業(yè)效率的主要因素，進行重點投資案例分析:客戶購買力信息研究。d、聚類分析。企業(yè)需求: 需要了解購買產(chǎn)品的客戶信息案例分析:客戶購買力信息研究e、bootstrap。案例分析: bootstrap抽樣。（3）SPSS代碼SPSS代碼應(yīng)用
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