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“大數(shù)據(jù)分析師是用適當?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進行分析，強調(diào)的是數(shù)據(jù)的應(yīng)用，側(cè)重于統(tǒng)計層面內(nèi)容會多一些。比如做產(chǎn)品經(jīng)理，可以通過數(shù)據(jù)建立金融模型，來推出一些理財產(chǎn)品。成都兄弟連培訓(xùn)學(xué)校強大的師資陣容，嚴苛的講師考核上崗及教學(xué)考評體系；實用先進的課程體系，與企業(yè)實際需求結(jié)合，避免大學(xué)式閉門造車的人才培養(yǎng)。
? ? 大數(shù)據(jù)，英文是big data，是數(shù)據(jù)集合和信息資產(chǎn)。其戰(zhàn)略意義不在于它的龐大，而是在于對這些數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。換而言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高對數(shù)據(jù)的加工能力，大數(shù)據(jù)開發(fā)就是通過加工實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算密不可分。因為大數(shù)據(jù)無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)，依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)，對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。
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? ? 以企業(yè)需求為導(dǎo)向，歷經(jīng)多家企業(yè)驗證，上課形式有線下實訓(xùn)、線上IT云課堂、戰(zhàn)狼特訓(xùn)營等。分階段教學(xué)，循序漸進。
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? ? 擁有來自北大、清華和BAT等知名校企的專兼職教師數(shù)百名。
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? ? 成都兄弟連大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)地址在成都市錦江區(qū)春熙路正熙國際，電話和微信見下圖，關(guān)于大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的課程、學(xué)時、學(xué)費、就業(yè)等各方面的問題，都可以向我們咨詢，我們一定詳細解答。
1、《為數(shù)據(jù)而生》
書中分別闡述在大數(shù)據(jù)1.0、大數(shù)據(jù)2.0和大數(shù)據(jù)3.0時代下，相對應(yīng)的數(shù)據(jù)分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能時代》
這本書作者分七章從不同角度對大數(shù)據(jù)進行介紹，分別以技術(shù)和思維方式的改變?yōu)橹骶€，從工業(yè)革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數(shù)據(jù)與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術(shù)的深究上，而是選擇從應(yīng)用層面體現(xiàn)大數(shù)據(jù)的理念。大數(shù)據(jù)應(yīng)用則會滲透到各行各業(yè)，這正是作者的用心之處。
3、《R語言預(yù)測實戰(zhàn)》
R語言橫跨了金融、生物、醫(yī)學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域，主要用于統(tǒng)計、建模及可視化。由于上手快、效率高，備受技術(shù)人員青睞。預(yù)測是大數(shù)據(jù)挖掘的主要作用之一,借助R語言來做大數(shù)據(jù)預(yù)測，可以兼具效率與價值于一身。
3、《數(shù)據(jù)之巔》
這本書中，從小數(shù)據(jù)時代到大數(shù)據(jù)的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數(shù)據(jù)觀，給我們描繪了一幅數(shù)據(jù)科學(xué)、智慧文化的全景圖。
4、《Hadoop權(quán)威指南》
《Hadoop權(quán)威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結(jié)合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數(shù)據(jù)集的理想工具。
5、《Hive編程指南》
《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。
