煙臺(tái)達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)線上課程

大數(shù)據(jù)，IT行業(yè)術(shù)語(yǔ)，是指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。接下來(lái)一起來(lái)看看煙臺(tái)達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)線上課程怎么樣?
                        

達(dá)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程通過(guò)線上線下、直播錄播與平臺(tái)結(jié)合的方式，讓您在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析、計(jì)算機(jī)編程、數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)算法上獲得全面提升:從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析理論方法到需備的數(shù)據(jù)分析算法，再到流行的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及基于Python的數(shù)據(jù)分析語(yǔ)言，直至?xí)r下熱門(mén)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

學(xué)會(huì)大數(shù)據(jù)能做哪些工作

1. 大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

主要負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)技術(shù)開(kāi)發(fā)，如編寫(xiě)離線處理程序、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)ETL等。

2. 大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師

主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的維護(hù)，如管理、監(jiān)控Hadoop集群、監(jiān)控運(yùn)行狀態(tài)等。

3. 大數(shù)據(jù)架構(gòu)師

主要負(fù)責(zé)公司大數(shù)據(jù)平臺(tái)的設(shè)想，如技術(shù)選擇和技術(shù)安裝。

4. 大數(shù)據(jù)分析師

結(jié)合行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，負(fù)責(zé)公司各業(yè)務(wù)單元的數(shù)據(jù)分析，如財(cái)務(wù)分析、生產(chǎn)分析、銷售分析等。

5. 大數(shù)據(jù)算法工程師

主要負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法開(kāi)發(fā)，如推薦系統(tǒng)算法開(kāi)發(fā)。

6. 大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算開(kāi)發(fā)工程師

主要負(fù)責(zé)公司實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，如實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)Flink開(kāi)發(fā)，基于Spark Streaming的實(shí)時(shí)指標(biāo)分析開(kāi)發(fā)。

7. 數(shù)據(jù)挖掘工程師

主要負(fù)責(zé)基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘、特征提取、挖掘模型選擇和評(píng)價(jià)。例如，用戶肖像挖掘類型標(biāo)簽的開(kāi)發(fā)。