数据分析新手的入门建议_光环大数据培训
大数据分析师如何提升自己的技能和知识
大数据分析师如何提升自己的技能和知识在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了企业发展和决策的重要组成部分。
作为一名大数据分析师，如何持续提升自我技能和知识，掌握最新的数据分析技术和工具，成为了关键。
本文将从学习、实践和交流三个方面，为大数据分析师提供提升自身技能和知识的方法和建议。
一、学习1. 在读相关专业书籍：大数据分析涉及复杂的理论知识和技术原理，因此，阅读相关专业书籍是提升自身技能和知识的首要步骤。
选择经典的大数据分析书籍，如《大数据时代》、《数据科学导论》等，系统学习大数据分析的基本概念和方法。
2. 参加培训课程或在线教育平台的学习：很多培训机构提供大数据分析相关的培训课程，参加这些课程可以帮助你系统学习和掌握最新的分析技术和工具。
同时，多个在线教育平台也提供了众多大数据分析的在线课程，选择适合自己的课程进行学习。
3. 学习编程语言和工具：Python、R、SQL等编程语言是大数据分析师必备的工具。
学习这些编程语言，并掌握常用的数据分析工具，如Hadoop、Spark等，有助于提升数据处理和分析的效率。
二、实践1. 找到合适的数据集进行实践：理论知识只有通过实践才能真正得到巩固和运用。
在学习过程中，找到一些合适的数据集进行实践，进行数据清洗、数据建模和数据可视化等操作，提升自己在实际工作中的技能和经验。
2. 参与真实项目或开源项目：参与真实的大数据项目或开源项目，锻炼自己的数据分析能力和解决问题的能力。
通过与团队成员的合作，了解项目管理和协作技巧，不断提升自己的综合能力。
三、交流1. 参加行业会议和研讨会：行业会议和研讨会是与同行进行交流和学习的重要平台。
积极参加各类行业会议，了解最新的大数据技术和应用案例，与其他行业专家进行交流，拓宽自己的思路和视野。
2. 加入专业社群和论坛：互联网上有很多专业的大数据分析社群和论坛，加入这些社群和论坛，可以与其他专家进行交流和讨论。
在这些平台上，可以向其他人请教问题、分享自己的经验，不断提高自己的专业水平。
数据分析培训内容
数据分析培训内容数据分析在当今信息时代具有重要的意义，很多企业和组织都对数据分析人才有着很高的需求。
为了满足市场对于数据分析人才的需求，越来越多的培训机构和学校开始提供数据分析培训课程。
本文将介绍一些常见的数据分析培训内容，帮助读者了解在数据分析领域如何进行专业的学习和培训。
一、统计基础在进行数据分析之前，首先需要掌握统计学的基本概念和方法。
统计学是数据分析的理论基础，包括描述统计、概率论、假设检验等内容。
通过学习统计学的基础知识，可以帮助分析人员理解数据的规律和特征，并能够使用统计学方法对数据进行分析和解释。
二、数据收集与清洗数据分析的第一步是数据收集与清洗。
在实际的数据分析过程中，数据往往不够干净和完整，需要进行数据清洗和预处理。
数据收集与清洗内容包括数据的爬取、数据的格式转换、缺失值和异常值的处理等。
通过学习数据收集与清洗的技巧，可以提高数据的质量和准确性，为后续的数据分析打下基础。
三、数据可视化数据可视化是数据分析中非常重要的一环。
通过数据可视化技术，可以将抽象的数据转化为可视化的图表，帮助分析人员更好地理解数据，并进行数据分析和决策。
常用的数据可视化工具包括Python的Matplotlib、R语言的ggplot2等。
通过学习数据可视化技术，可以提高数据分析的效果和表达能力。
四、数据分析方法数据分析的核心是掌握各种数据分析方法和技术。
常见的数据分析方法包括描述性统计分析、回归分析、聚类分析、关联规则挖掘等。
通过学习数据分析方法，可以帮助分析人员更好地理解和解释数据，并能够根据实际问题选择合适的数据分析方法进行分析和预测。
五、机器学习与深度学习随着人工智能的发展，机器学习和深度学习在数据分析领域中扮演越来越重要的角色。
机器学习和深度学习可以通过训练模型来分析和预测数据，具有较好的预测能力和泛化能力。
通过学习机器学习和深度学习的基本原理和算法，可以提高数据分析的效果，并应用于实际的数据分析项目中。
LDA 线性判别分析_光环大数据培训
LDA 线性判别分析_光环大数据培训1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。
也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。
基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果，投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离，即模式在该空间中有最佳的可分离性。
LDA与前面介绍过的PCA都是常用的降维技术。
PCA主要是从特征的协方差角度，去找到比较好的投影方式。
LDA更多的是考虑了标注，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，同一类别的数据点更紧凑。
下面给出一个例子，说明LDA的目标。
可以看到两个类别，一个绿色类别，一个红色类别。
左图是两个类别的原始数据，现在要求将数据从二维降维到一维。
直接投影到x1轴或者x2轴，不同类别之间会有重复，导致分类效果下降。
右图映射到的直线就是用LDA方法计算得到的，可以看到，红色类别和绿色类别在映射之后之间的距离是最大的，而且每个类别内部点的离散程度是最小的（或者说聚集程度是最大的）。
这里还有一个LDA的例子：下图是一个LDA和PCA区别的例子：两个类别，class1的点都是圆圈，class2的点都是十字。
图中有两条直线，斜率在1左右的这条直线是PCA选择的映射直线，斜率在 -1左右的这条直线是LDA选择的映射直线。
其余不在这两条直线上的点是原始数据点。
可以看到由于LDA考虑了“类别”这个信息（即标注），映射后，可以很好的将class1和class2的点区分开。
2. LDA的一些说明第一，降维后的维度是多少？PCA降维是直接和数据维度相关的，比如原始数据是n维的，那么PCA 后，可以任意选取1维、2维，一直到n维都行（当然是对应特征值大的那些）。
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心
光环大数据培训用三个案例透析大数据思维的核心光环大数据培训机构了解到，逻辑推理能力是人类特有的本领，给出原因，我们能够通过逻辑推理得到结果。
在过去，我们一直非常强调因果关系，一方面是因为我们常常是先有原因，再有结果，另一方面是因为如果我们找不出原因，常常会觉得结果不是非常可信。
而大数据时代，大数据思维要求我们从探求因果联系到探索强相关关系。
以下三个案例分别来自药品研发、司法判决与广告投放，从三个不同的角度了解大数据思维的核心。
大数据与药品研发：寻找特效药的方法比如在过去，现代医学里新药的研制，就是典型的利用因果关系解决问题的例子。
青霉素的发明过程就非常具有代表性。
首先，在19世纪中期，奥匈帝国的塞麦尔维斯(Ignaz Philipp Semmelweis，1818—1865)a、法国的巴斯德等人发现微生物细菌会导致很多疾病，因此人们很容易想到杀死细菌就能治好疾病，这就是因果关系。
不过，后来弗莱明等人发现，把消毒剂涂抹在伤员伤口上并不管用，因此就要寻找能够从人体内杀菌的物质。
最终在1928年弗莱明发现了青霉素，但是他不知道青霉素杀菌的原理。
而牛津大学的科学家钱恩和亚伯拉罕搞清楚了青霉素中的一种物质—青霉烷—能够破坏细菌的细胞壁，才算搞清楚青霉素有效性的原因，到这时青霉素治疗疾病的因果关系才算完全找到，这时已经是1943年，离赛麦尔维斯发现细菌致病已经过去近一个世纪。
两年之后，女科学家多萝西·霍奇金(Dorothy Hodgkin)搞清楚了青霉烷的分子结构，并因此获得了诺贝尔奖，这样到了1957年终于可以人工合成青霉素。
当然，搞清楚青霉烷的分子结构，有利于人类通过改进它来发明新的抗生素，亚伯拉罕就因此而发明了头孢类抗生素。
在整个青霉素和其他抗生素的发明过程中，人类就是不断地分析原因，然后寻找答案(结果)。
当然，通过这种因果关系找到的答案非常让人信服。
其他新药的研制过程和青霉素很类似，科学家们通常需要分析疾病产生的原因，寻找能够消除这些原因的物质，然后合成新药。
大数据新手手册_光环大数据培训
大数据新手手册_光环大数据培训大数据新手手册，为了紧跟时代的潮流，我报名参加了光环的大数据培训。
学习了四个多月的时间，收货很多，现在已经毕业了并找到了满意的工作。
下面给大数据的新手分析一下学习的经验吧。
一、学习总结1．大数据的定义也叫巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理的时间内达到采集、管理、处理、并整理成为帮助企业营或政府更积极目的资讯。
2. 4V特点规模性（volume）、高速性（Velocity）、多样性（variety）、价值性（value）3. 应用采用某些技术，从技术中获得洞察力，也就是BI或者分析，通过分析和优化实现对企业未来运营的预测。
二、心得体会在如此快速的到来的大数据革命时代，我们还有很多知识需要学习，许多思维需要转变，许多技术需要研究。
职业规划中，也需充分考虑到大数据对于自身职业的未来发展所带来的机遇和挑战。
当我们掌握大量数据，需要考虑有多少数字化的数据，又有哪些可以通过大数据的分析处理而带来有价值的用途？在大数据时代制胜的良药也许是创新的点子，也许可以利用外部的数据，通过多维化、多层面的分析给我们日后创业带来价值。
借力，顺势，合作共赢。
为什么大家选择光环大数据！大数据培训、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。
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大数据课程培训内容
大数据课程培训内容
以下是 8 条大数据课程培训内容：
1. 啥是大数据？嘿，这就像是一个超级大的宝藏库！比如说吧，淘宝知道你喜欢啥商品，不就是因为大数据嘛！咱这课程就教你怎么去挖掘这个宝藏库，学会了，那可不得了哦！
2. 数据采集，就好像是去收集宝贝的过程！你想想，把各种有用的数据像宝贝一样收集起来，多有意思！课程里会详细教你咋采集，像抖音收集用户喜好数据那样厉害！
3. 数据处理呀，就如同把杂乱的房间整理干净！比如一个混乱的数据集，咱得把它变得整齐有序，这样才能更好用呀！来学这个课程，让你成为数据整理大师！
4. 数据分析那可太重要啦！就跟侦探破案似的，从各种线索中找出真相。
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5. 数据可视化，哇哦，这可太神奇了！把复杂的数据变成漂亮的图表，让你一眼就能看懂！就像医生看 X 光片一样直观，这课程能教会你哦！
6. 大数据的应用那简直无处不在！电商推荐商品、交通智能调度，不都靠它嘛！不学这个课程，你不觉得错过了好多好玩的东西吗？
7. 机器学习在大数据里的作用可大了去了！好比给数据装上了大脑，让它们自己学习和进步！课程会带你领略这个神奇的领域！
8. 学了大数据，你就像掌握了一把万能钥匙！能打开无数机会的大门！难道你不想拥有这样的能力，在未来大显身手吗？
我的观点结论：大数据课程培训内容丰富多彩，非常值得去学习和探索，能够让人掌握开启数据世界大门的钥匙，获得很多的机会和发展。
数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训
数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训数据科学的常用数据集推荐。
以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。
菜鸟入门1.Iris数据集在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。
要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。
如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有4列150行。
典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。
2.泰坦尼克数据集泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。
借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。
通过对类别、数字、文本等数据的结合，你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。
该数据集更重视分类问题，共有12列891行。
典型问题：预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。
3.贷款预测数据集在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。
贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。
与泰坦尼克数据集相同，它也是一个分类问题，该数据集共有13列615行。
典型问题：预测贷款申请能否得到批准。
4.大市场销售数据集零售业也是数据分析技术的重度使用者之一，它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。
利用数据科学技术，管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。
这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。
该数据集共有12列8523行。
典型问题：预测销售情况。
5.波士顿数据集该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。
该数据集共有14列8506行。
因此，即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。
典型问题：预测房屋售价的中间值。
进阶级别1.人类活动识别该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。
光环大数据培训_ Palantir之核心技术探秘
光环大数据培训_Palantir之核心技术探秘1.Palantir源起：B2B大数据和企业级Google。
Palantir(中文名帕兰提尔，源于《指环王》中可穿越时空、洞悉世间一切的水晶球Palantír)被誉为硅谷最神秘的大数据独角兽企业，短短几年内跻身百亿俱乐部，成为全球估值排名第四的初创公司。
它的主要客户只在美剧和好莱坞里出现，如美国联邦调查局(FBI)、美国中央情报局(CIA)、美国国家安全局(NSA)、美国军队和各级反恐机构，当然还有如JPMorgan这样的华尔街金融大鳄等等。
关于Palantir的传奇故事很多，CIA通过他家的大数据技术追踪到本拉登;创始人Alex Karp师从德国的Jürgen Habermas(研究西方马克思主义)获得哲学博士，热衷中国气功和太极;帮多家银行揭露旁氏骗局挽回数十亿损失，帮助摩根大通解决欺诈交易和黑客攻击问题，每年节约数亿美元;公司创始人和投资人(号称“硅谷黑帮”)由海军陆战队员随时保护以防不测;产品只卖美国及其盟友国;与棱镜门有说不清楚的关系等…这些花边新闻不是本文的关注点，本文重点从大数据技术角度来揭密Palantir的B2B大数据王国。
如果说谷歌是互联网大数据的霸主(我在前文《从Tensorflow看谷歌的云端人工智能战略》有详细解读)，那么Palantir的目标就是未来企业级大数据霸主，做企业和政府领域的Google。
为什么这样讲?从技术角度来分析，这是大数据发展的必然趋势，互联网上的数据多半是UGC用户产生内容，或是如电商平台这种某细分领域的独立生态数据，而真正的大数据金矿还在众多大型企业和政府机构的服务器集群中沉睡。
比如一个国家的情报部门和各部、各局信息中心，无不是掌握着成千上万关键领域的大数据，包括各种业务数据、监控数据、DNA样本、语音视频图片、地图时空数据等(当然前提是信息化程度及其发达，就像我们的税务系统一样，而不是房产登记系统)，面对如此海量、多源、异构而且高关联性、复杂性、动态性大数据，如果没有快速的大数据分析技术和工具支持，那只能是望数兴叹。
大数据培训方案
大数据培训方案引言大数据时代的到来，给企业带来了前所未有的机遇和挑战。
众多企业纷纷意识到，利用数据来指导决策和优化业务流程的重要性。
因此，大数据分析和处理的需求也日益增长。
然而，由于技术壁垒、人才稀缺等原因，企业普遍存在人才短缺的问题。
本文将提出一套完整的大数据培训方案，帮助企业解决人才短缺问题，提升组织的数据分析和处理能力。
培训目标我们的培训方案旨在让学员掌握以下技能和知识：1.理解大数据的概念和重要性；2.掌握大数据处理的相关工具和技术；3.学会如何进行数据收集、清洗和预处理；4.能够运用统计分析和机器学习算法进行数据挖掘和预测；5.能够利用大数据进行业务决策和优化。
培训内容我们的培训方案将涵盖以下内容：模块一：大数据基础知识•大数据的概念和特点；•大数据的发展历程；•大数据对企业的影响和机遇。
模块二：大数据处理工具和技术•分布式存储系统（如Hadoop、Spark）的介绍和使用；•大数据处理和分析工具的选择和使用；•数据处理流程和工作流的设计和实施。
模块三：数据收集和预处理•数据收集的方法和技巧；•数据清洗和去重的技术；•数据预处理和特征工程的方法。
模块四：数据挖掘和机器学习•数据挖掘的概念和方法；•机器学习算法的原理和应用；•数据挖掘和机器学习工具的使用。
模块五：大数据应用与决策优化•大数据在业务决策中的应用；•利用大数据进行用户行为分析和预测；•利用大数据优化业务流程和资源配置。
培训方式我们将提供以下培训方式，以满足不同学员的需求：1.线上培训：通过网络直播和录播的方式进行培训，学员无需前往培训地点，灵活安排学习时间；2.线下培训：安排专业大数据讲师进行面对面的培训，通过实例演练和讨论深入理解知识。
培训效果评估为了评估培训效果，我们将采用以下方式：1.学员考核：通过在线测试和实际项目案例分析，对学员的理论知识和实际应用能力进行评估；2.满意度调查：通过学员的反馈和评价，收集对培训方案的满意度和改进建议。
数据分析那些事(菜鸟入门必看)
数据分析新手入门常见问题经常有网友会对数据分析方面有一些困惑，并且咨询我该怎么办？并且经常是同样的问题，所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理，与大家分享，这里并非标准答案，仅作参考！欢迎提出自己对数据方面的疑问，将在此篇将持续更新，敬请关注。
----------------------------------------我不是完美的分割线---------------------------------------Q1：我现在的工作有一点数据分析的模块，自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作，我现在想做这一行，但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟，请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备？A：很简单，我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求，进行自我对照，即可知道需要做哪些准备。
数据分析师职位要求：1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求，有互联网相关行业背景，有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳；5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
Q2：对数据分析有浓厚兴趣，希望从事数据分析、市场研究相关工作，但听说对学历要求较高，请问我是否要读研，读研的话应该读哪个方向？A：读研要看自身情况，但可明确：专业不是问题，本科学历就够。
关键是兴趣与能力，以及自身的努力，兴趣是学习成长最好的老师！当然如果是在校生考上研究生的话那是最好，如果考不上可以先工作，等你工作有经验了，你就知道哪方面的知识是自己需要，要考哪方面的研究生，也就更有方向性。
Q3：那么如何培养对数据分析的兴趣呢？A：建议如下：1、先了解数据分析是神马？2、了解数据分析有何用？可解决什么问题？3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例；4、关注数据分析牛人微博，听牛人谈数据分析（参考Q1的三个链接）；5、多思考，亲自动手分析实践，体验查找、解决问题的成就感；6、用好搜索引擎等工具，有问题就搜索，你会有惊喜发现；7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣：开拓视野，立定志向》；有网友说：让数据分析变的有趣的方法是，把自己想象成福尔摩斯，数据背后一定是真相！Q4：我有点迷茫，是练好技能再找工作，还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作，在工作中提升？A：建议在工作中进行学习实践，这才是最好的提升。
如何学习数据分析
如何学习数据分析
学习数据分析是一项非常有用的技能，可以帮助我们更好地理解和利用数据来做出决策。
以下是一些关于如何学习数据分析的建议：
1. 学习基础知识：首先，你需要学习数据分析的基础知识，包括统计学、数据处理、数据可视化等。
可以通过在线课程、教科书或者参加培训班来学习这些知识。
2. 实践项目：学习理论知识是重要的，但实践是更好的学习方式。
尝试找一些数据集，进行分析和可视化，这样可以帮助你更好地理解和掌握数据分析的技能。
3. 使用工具：数据分析通常需要使用一些工具来处理和分析数据，比如Excel、Python、R等。
学习这些工具的基本操作和功能，可以帮助你更高效地进行数据分析。
4. 参与社区：加入数据分析的社区或者论坛，和其他数据分析师交流经验和学习。
这样可以帮助你更快地提升自己的技能和认识到自己的不足之处。
5. 持续学习：数据分析是一个不断发展和变化的领域，你需要不断学习新的知识和技能来跟上潮流。
可以定期参加培训课程或者阅读相关的书籍和文章来扩展自己的知识。
总的来说，学习数据分析需要不断地学习和实践，只有不断地提升自己的技能和知识，才能在这个领域取得成功。
希望以上建议可以帮助你更好地学习数据分析。
数据分析培训方案
数据分析培训方案导言：在当今的数字时代，数据分析技能已成为各行各业所需的核心能力之一。
数据分析师能够有效地挖掘和分析大量的数据，从中获取有价值的信息和洞察，帮助企业做出更明智的决策。
针对这一需求，本文将提出一个数据分析培训方案，旨在帮助学员快速掌握数据分析技能，提升其在职场中的竞争力。
一、培训目标本培训方案旨在让学员掌握以下核心能力：1. 数据收集与清洗：学会有效地获取数据，并进行清洗和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据探索与可视化：学会使用各种统计方法和可视化工具，对数据进行探索和分析，从而发现数据中的规律和趋势。
3. 数据建模与预测：学会运用统计学和机器学习算法，构建模型，并使用模型进行数据预测和决策支持。
4. 数据沟通与呈现：学会将分析结果以简洁明了的方式呈现给非技术人员，提高沟通和表达能力。
二、培训内容1. 数据分析基础知识- 数据分析的概念和应用领域- 数据分析的重要性和挑战- 常见的数据分析方法和工具概述2. 数据收集与清洗- 数据来源和获取方式- 数据质量评估和处理方法- 数据清洗的常见技术和工具3. 数据探索与可视化- 统计学基础：描述统计、概率分布等- 数据可视化的原则和实践- 常用的数据分析工具介绍：Excel、Tableau等4. 数据建模与预测- 回归分析和时间序列分析- 机器学习算法的原理和应用- 常见的建模工具和库介绍：Python、R等5. 数据沟通与呈现- 数据报告和可视化设计规范- 影响沟通效果的因素和技巧- 常用的数据呈现工具和技术介绍：PPT、数据可视化工具等三、培训方法1. 理论讲解：通过课堂讲解，向学员介绍数据分析的基本概念、方法和工具。
2. 实践操作：提供实际数据案例，让学员亲自动手进行数据分析和建模，加深对理论知识的理解和应用能力的培养。
3. 小组讨论：鼓励学员在小组内交流和分享，共同解决数据分析中遇到的问题，并通过组内互助提升学员的学习效果。
大数据开发初学者应该学习哪些东西_光环大数据培训
大数据开发初学者应该学习哪些东西_光环大数据培训其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
请不要问我哪个容易，哪个前景好，哪个钱多。
先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；商业价值高，但是这种价值需要在海量数据之上，通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来；处理时效性高，海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今，正式为了应对大数据的这几个特点，开源的大数据框架越来越多，越来越强，先列举一些常见的：文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS离线计算：Hadoop MapReduce、Spark流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4、HeronK-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB资源管理：YARN、Mesos日志收集：Flume、Scribe、Logstash、Kibana消息系统：Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid分布式协调服务：Zookeeper集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib数据同步：Sqoop任务调度：Oozie……眼花了吧，上面的有30多种吧，别说精通了，全部都会使用的，估计也没几个。
就我个人而言，主要经验是在第二个方向（开发/设计/架构），且听听我的建议吧。
第一章：初识Hadoop1.1 学会百度与Google不论遇到什么问题，先试试搜索并自己解决。
Google首选，翻不过去的，就用百度吧。
1.2 参考资料首选官方文档特别是对于入门来说，官方文档永远是首选文档。
大数据分析师如何提升自己的技能和知识
大数据分析师如何提升自己的技能和知识随着大数据技术的快速发展，大数据分析师在各行各业中扮演着越来越重要的角色。
因此，作为一名大数据分析师，不断提升自己的技能和知识是至关重要的。
本文将从学习、实践和交流等方面，介绍大数据分析师如何提升自己的技能和知识。
一、学习篇1. 深入学习大数据相关知识大数据分析师需要掌握数据统计学、机器学习、数据挖掘等相关知识。
可以通过参加相关的培训班、课程或自学来提升自己的专业知识水平。
2. 学习与业务相关的领域知识大数据分析师需要与各行各业的业务进行深入沟通，因此了解相关领域的行业知识非常重要。
可以通过阅读行业报告、参加行业会议等方式，增加对特定领域的了解。
3. 注重数据分析工具的学习与使用大数据分析师需要掌握一些常用的数据分析工具，如Hadoop、Spark等，以及数据可视化工具，如Tableau、Power BI等。
通过学习和实践运用这些工具，可以更高效地处理和分析大数据。
二、实践篇1. 参与实际项目参与实际项目是提升自身技能的重要途径。
通过参与项目，可以将理论知识应用于实践，并从实践中不断总结经验教训。
可以主动与企业合作或者参与开源项目，积累项目经验。
2. 探索新技术和方法大数据领域的技术和方法更新非常迅速，因此要不断跟进学习新的技术和方法。
可以通过阅读技术论文、参加相关的技术交流会议等方式，了解最新的技术动态，并进行探索和实践。
3. 进行数据竞赛或挑战数据竞赛或挑战是一种锻炼和提升自身能力的有效途径。
可以参与各类数据竞赛平台，与其他分析师进行切磋学习，发现自身的不足并进行不断改进。
三、交流篇1. 参与行业交流活动参加行业交流活动是与其他专业人士进行交流的重要方式。
可以参加行业会议、论坛、研讨会等，与其他分析师交流经验、分享问题和解决方案，拓宽自己的视野。
2. 加入相关社群和组织可以加入一些大数据分析相关的社群和组织，如数据分析师微信群、数据分析师协会等。
与其他分析师分享经验、讨论技术问题，借助群体智慧共同提高技能和知识水平。
大数据分析入门教程
大数据分析入门教程随着信息技术的迅速发展，大数据已成为当今社会中不可忽视的重要资源。
对大量数据进行深入分析和利用，可以为企业决策提供有力支持，帮助实现商业目标。
本文将介绍大数据分析的基本概念、主要工具和常用方法，以帮助读者初步了解大数据分析的入门知识。
一、大数据分析概述大数据分析是利用计算机技术对大规模、高维度、多样化的数据进行分析和挖掘的过程。
它可以基于对数据的统计、建模和可视化等方法，从大数据中发现有价值的信息，并用于决策和改进。
大数据分析的价值主要体现在挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，以及提供对未来的预测和建议。
二、大数据分析工具1. 数据采集和存储工具在大数据分析的过程中，首先需要采集和存储海量的数据。
常用的数据采集工具有网络爬虫、传感器等；而数据存储工具包括数据库、数据仓库、云存储等。
2. 数据清洗和预处理工具由于大数据的来源多样，数据质量也时常存在问题。
因此，数据清洗和预处理成为大数据分析的重要环节。
常用的数据清洗和预处理工具有Python、R语言等。
3. 数据分析和建模工具数据分析和建模是大数据分析的核心环节，它们可以帮助我们从数据中提取有价值的信息和模式。
目前，常用的数据分析和建模工具有Hadoop、Spark等。
4. 数据可视化工具数据可视化是将复杂的数据通过图表、图像等形式展示出来，让人们更直观地理解数据的过程。
常用的数据可视化工具有Tableau、Power BI等。
三、大数据分析的方法1. 描述性分析描述性分析是对现有数据的整体特征进行统计描述和分析的方法。
通过描述性分析，可以对数据的分布、相关性等方面进行初步了解。
2. 预测性分析预测性分析是基于历史数据和趋势，通过建立数学模型对未来事件进行预测的方法。
常见的预测性分析方法有回归分析、时间序列分析等。
3. 关联性分析关联性分析是通过挖掘数据中的关联规则和模式，找出不同变量之间的关系的方法。
常用的关联性分析方法有Apriori算法、FP-growth 算法等。
数据分析师的成长之路
数据分析师的成长之路数据分析师是当前信息时代中备受瞩目的职业之一。
随着大数据时代的到来，数据分析师的需求越来越大。
然而，要成为一名优秀的数据分析师，并不是一件容易的事情。
这需要我们付出努力和不断学习的过程。
本文将探讨数据分析师的成长之路，并分享一些建议供初学者参考。
一、培养数理基础数据分析是一门复杂而庞大的学科，它需要掌握一定的数学和统计知识。
作为一名初学者，我们首先要打好数理基础。
数学、统计学、概率论等基础学科是我们学习数据分析的基石。
通过系统学习这些基础知识，我们可以更好地理解和应用数据分析的方法和技巧。
二、学习数据分析工具数据分析师需要熟练掌握一些数据分析工具，如Python、R、SQL等。
这些工具可以帮助我们处理和分析大量的数据。
初学者可以选择一种工具进行深入学习，掌握其基本语法和常用函数。
同时，我们还可以通过参加培训班或自学网课来提升自己的技能。
三、实践数据分析项目理论知识是学习的基础，但实践才是检验真正能力的关键。
初学者可以通过参与一些数据分析项目来提升自己的实践能力。
可以选择一些开源数据集，通过分析和处理这些数据集，锻炼自己的数据分析能力。
同时，我们还可以参与一些在线数据分析竞赛，与其他数据分析师进行交流和学习。
四、不断学习和更新知识数据分析是一个不断发展和更新的领域，我们需要不断学习和更新自己的知识。
可以通过阅读相关书籍、参加行业研讨会、关注数据分析领域的最新动态等方式来保持自己的学习状态。
同时，我们还可以通过参与一些在线学习平台的课程来扩展自己的知识面。
五、与他人交流和合作数据分析是一个团队合作的工作，与他人交流和合作是非常重要的。
我们可以通过参加数据分析社群、加入数据分析团队等方式来与其他数据分析师进行交流和学习。
通过与他人的交流和合作，我们可以学习到更多的经验和技巧，提高自己的数据分析能力。
六、持续提升自身素质作为一名数据分析师，除了掌握数据分析技能，我们还需要具备良好的沟通能力、团队合作能力和问题解决能力。
数据分析入门教程
数据分析入门教程数据分析是一项在当今信息时代中非常重要的技能。
随着大数据时代的来临，数据分析的需求越来越大。
无论是企业决策还是个人发展，掌握数据分析技能都能带来巨大的优势。
本文将为大家介绍数据分析的基本概念、常用工具和方法，帮助读者快速入门数据分析。
一、数据分析的基本概念数据分析是指对收集到的数据进行处理、分析和解释的过程。
它能够帮助我们从数据中发现规律、获取有价值的信息，并用于决策和问题解决。
数据分析的基本流程包括数据收集、数据清洗、数据探索、数据建模和结果解释等步骤。
二、常用的数据分析工具1. Excel：Excel是最常用的数据分析工具之一，它提供了丰富的函数和图表，能够进行基本的数据处理和分析。
通过使用Excel，我们可以对数据进行排序、筛选、计算和可视化展示。
2. Python：Python是一种简单易学的编程语言，也是数据分析领域中常用的工具之一。
Python的数据分析库（如Pandas和NumPy）提供了丰富的功能，可以处理和分析大规模的数据集。
通过编写Python脚本，我们可以进行更加复杂和灵活的数据分析操作。
3. R语言：R语言是一种专门用于数据分析和统计建模的编程语言。
它拥有丰富的统计分析函数和图形库，适用于各种数据分析任务。
R语言的优势在于其强大的统计分析能力和可视化功能。
三、数据分析的常用方法1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行描述和概括的方法。
通过计算数据的平均值、中位数、标准差等指标，我们可以了解数据的分布和变异程度。
2. 数据可视化：数据可视化是将数据以图表或图形的形式展示出来，帮助我们更直观地理解数据。
常见的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。
通过数据可视化，我们可以发现数据之间的关系和趋势。
3. 数据挖掘：数据挖掘是通过使用算法和模型，从大量的数据中发现隐藏的模式和规律。
常见的数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘和预测建模等。
数据挖掘可以帮助我们发现数据中的潜在价值，为决策提供支持。
数据分析培训2篇
数据分析培训2篇第一篇：数据分析培训——如何提高数据分析能力数据分析作为一项重要的技能，已经成为了现代职场不可或缺的一部分。
在如今这个时代，数据是强有力的武器，能够帮助我们做出更明智的决策和更好的规划。
因此，掌握数据分析技能，将为我们的职业生涯带来无穷的好处。
在本文中，我们将详细介绍如何提高数据分析能力。
1. 学习基础知识无论您是一个初学者还是一个有经验的专业人士，掌握基础知识都是必不可少的。
学习基础知识可以帮助您了解数据分析的基本概念、技术和工具。
例如，您可以学习统计分析、大数据分析、机器学习、数据可视化、数据挖掘等方面的知识。
通过学习基础知识，您可以更好地了解实际应用和挑战。
2. 练习数据处理和可视化技能数据处理和可视化是数据分析的两个重要组成部分。
学习如何收集、清理和转换数据，以及如何使用各种工具和技术呈现数据。
您可以使用诸如Excel、Python、R、Tableau等工具来可视化和分析数据。
实践是提高分析能力的关键，所以通过练习来熟练运用这些工具和技能。
3. 学习如何解决实际问题通过学习如何在现实生活中应用数据分析，您可以更好地了解实际问题，并学习如何有效地解决它们。
例如，您可以学习如何分析市场趋势、销售数据或管理数据。
通过学习这些技能，您可以更好地为客户或雇主提供相关的分析帮助。
4. 参加培训课程和工作坊参加培训课程和工作坊可以帮助您更快地学习和掌握数据分析的各方面知识和技能。
关注一些业界权威机构的数理科学培训课程，并定期参加培训和工作坊，可以扩展您的知识面，并学习最新的技术和工具。
5. 参加数据竞赛参加数据竞赛是一个锻炼和提高数据分析能力的好方法。
数据竞赛通常涉及到实际情况，参赛者需要分析复杂的数据和信息，从而创造出最佳的解决方案。
通过参加数据竞赛，您可以提高数据分析的实际经验和实践能力。
总的来说，数据分析是一项技能，需要不断练习和提高。
学习基础知识、练习数据处理和可视化技能、学习如何解决实际问题、参加培训课程和工作坊以及参加数据竞赛都是提高数据分析能力的好方法。
如何学会数据分析
如何学会数据分析数据分析已经成为了当下最热门的职业之一。
很多人想要学习这一领域的知识，但是不知道如何开始。
在这篇文章中，我将与读者分享我自己的经验和一些有用的技巧，帮助大家更好地学习数据分析。
一、明确目标每个人学数据分析的目的都不同，有的人想要应聘数据分析师的职位，有的人需要分析数据来支持业务决策，还有一些人只是出于兴趣学习数据分析。
不管你的目标是什么，都需要明确自己的目标，以便更好地制定学习计划。
二、选择工具学习数据分析需要掌握一些工具，比如：Excel、Python、R、SQL、Tableau等。
对于初学者来说，建议从学习Excel开始。
它是一款方便易用的办公软件，可以为你提供基本的数据分析工具。
随着技能的提升，可以逐渐学习其他工具。
三、学习技能学习数据分析需要掌握一些基本的技能，比如：数据清洗、数据分析、数据可视化等。
学习这些技能需要时间和耐心，没有捷径可走。
建议初学者可以通过在线教育平台、读书、参加培训等途径学习。
四、练习项目理论知识只有应用到实际项目中才能被真正理解和掌握。
因此，建议初学者在学习完基本技能之后，可以尝试参与实际项目的实践。
可以从公开的数据集中找到自己感兴趣的主题进行分析，比如：人口普查数据、销售数据、电影票房数据等。
五、加入社区加入数据分析社区可以更好地与其他数据分析师进行交流和学习。
可以通过GitHub、Kaggle、Stack Overflow等平台参与论坛和讨论。
参与社区可以使你学习到最新的数据分析技术和最佳实践，同时也可以开拓你的人脉。
六、持续学习数据分析是一个不断进步的过程。
技术和工具不断更新，业务也在变化。
因此，要想成为一名优秀的数据分析师，必须持续不断地学习和提高自己的能力。
总之，学习数据分析需要时间和耐心，需要不断的探索和实践。
通过明确目标、选择工具、学习技能、练习项目、加入社区和持续学习等步骤，你可以成为一名优秀的数据分析师，获得更好的职业发展和个人成长。
数据分析建议
数据分析建议数据分析师在进行数据分析时，可以考虑以下建议：1. 确定分析的目标和问题：在开始数据分析之前，明确分析的目标和问题是十分重要的。
明确想要得出的结论，将有助于指导整个分析过程。
2. 收集和清理数据：数据质量对数据分析的结果有着很大的影响。
确保数据的完整性、准确性和一致性非常关键。
此外，数据清洗也是很重要的一步，可以去除重复值、缺失值和异常值，保证数据的准确性。
3. 分析数据：在进行数据分析时，应该选择合适的数据分析方法和技术。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、相关性分析、回归分析、分类与聚类分析等。
根据具体的分析目标和问题选择合适的方法。
4. 可视化数据：数据可视化是将数据结果以图表的形式展示出来，有助于更好地理解和解释数据。
利用数据可视化工具，可以将数据结果以直观的方式呈现出来，帮助决策者更好地理解和使用数据。
5. 解释数据结果：在分析数据结果时，应该对结果进行解释并得出结论。
解释数据结果时应尽量简洁明了，并与问题和目标相联系。
6. 提出建议和改进措施：在对数据进行分析的基础上，我们可以提出相关的建议和改进措施。
这些建议和措施应该与问题和目标相一致，并考虑到实施的可行性和成本效益。
7. 持续学习和提升技能：数据分析领域的发展日新月异，作为数据分析师，应该不断学习和提升自己的技能。
跟随相关的研究和趋势，学习新的数据分析方法和工具，以保持自己的竞争力。
总结来说，数据分析建议包括确定分析目标和问题、收集和清理数据、选择合适的分析方法、进行数据可视化、解释数据结果、提出建议和改进措施以及持续学习和提升技能。
通过遵循这些建议，数据分析师可以更好地进行数据分析，并为决策者提供有价值的信息和见解。
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数据分析新手的入门建议_光环大数据培训
对于很多想要从事互联网数据分析的人来说，一大难点就是如何准备行业知识。
一方面很少有学校设置像“互联网数据分析”这样的专业，即使有的学校有诸如digitalmarketing类似的专业，跟公司做的也还是差别不小。
另一方面还有很多人想从别的行业跳到互联网行业，像Facebookanalyticsdatascientist 就有很大一部分以前是做金融、咨询之类的。
不管是刚毕业的，还是之前从事别的行业想要转到互联网行业的人来说，如果能顺利搞定面试中的案例分析(caseanalysis)，基本就成功了一大半。
以Facebookanalyticsdatascientist的工作要求为例，基本上一半的要求是跟technical相关，例如SQL等，另一半则主要跟产品相关，考察的是产品思维(productsense)和案例分析的能力，此外还有少数的统计、数学、概率等。
面试中产品思维、案例分析相关更是占据半壁江山。
不同行业不同公司要求会很不一样，比如说银行做数据分析、建模会要求SAS/SQL，而互联网行业数据分析只要会SQL就可以了。
再比如说小公司可能会要求还会R/Python什么的，但是稍微中型一点的公司比如说Facebook只需要会SQL就行了。
乍一看有点奇怪，但其实也不奇怪，因为大一点的公司基础设施(infra)做得好，很多事情比如说A/Btest这种都自动化了，不需要专门写代码。
接下来的内容都搞照中型以上互联网公司为例。
数据分析师需要三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。
1.技术
技术方面就是SQL，20个小时，假设文科生，同时对自己要求高一点，最多80个小时可以搞定了。
按照这个学习SQL教程_w3cschool
/sql/default.asp
重点需要注意的：where/groupby/orderby/leftjoin/rightjoin/innerjoin/null/notnull/havin
g/distinct/like/union/avg/sum/min/max
学完之后再搜索一下"SQLhardestquestions",做做练习。
当然除了SQL之外，Excel也是要会一点的。
不过Excel这玩意儿基本多少都会那么些吧，比如说做个图，算算总合、平均之类的，稍微复杂点的数据透视表(pivot)就够了。
话说我第一份工作的时候连数据透视表都不会，所以说如果你不会这个，那也没关系。
如果SQL上手比较快，时间充裕，那就练练Tableau,主要目的是看看都有什么样的图表，感受一下各自适用什么样的场景。
具体怎么做图不是非常重要，真要用的时候搜索一下现学就好了。
Tableau很贵，所以下个试用版的就可以了，然后试用期学点最基本的就可以了。
这一共就假设用了80个小时吧，那么8天过去了（没算错，都要速成了，那还不每天学习10个小时）。
2.数据分析方法
学习数据分析的一些书籍
Caseinpoint.经典的管理咨询的书，哪个版本的都无所谓了，印象中大概看了一半左右。
好像是因为懒，所以没看完，也因为套路都是类似的，看一半也就差不多可以了。
--5天
IntroductiontoProbabilityModelsbySheldonM.Ross.应该是出到第11版了，但内容应该区别不大，看第一章就可以了，需要搞清楚条件概率，这个概念还是有点重要的。
--4天
然后再找本统计基础的书（随便哪本教科书都差不多，实在不行的话把wiki 上统计长条目下的多看几遍也可以），不要太纠结于理论、证明，时刻记住你要能把这些概念解释给不懂统计的人听，解释不清楚的东西你也不用搞清楚。
搞清楚几种常见的分布，假设检验，假阳性，假阴性，区别估算，显著性差异，p-value，平均值，中位数，p1/p25/p50/p75/p99，相关性，因果性，幸存者偏差，大数定律，80/20。
--10天
Thinking,FastandSlow.当科普书看看就好，如果看不下去的话那就看《牛奶可乐经济学》。
--2天
3.行业知识
很不幸，这一部分就真的没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考……
如果平时对互联网、科技行业相对比较关注，这一部分会上手很快，了解一些基本概念，试用一些产品，基本上20天肯定可以了。
基本上把这些搞清楚，也差不多可以入门了吧。
看，加起来正好49天，7周速成班，你要不要试试？
数据分析入门并不难，难的是之后的积累才是重点，如何在实际工作、项目中真正发挥数据分析的作用，产生价值。
就我个人来说之前在信用卡行业做了两年多，然后转到互联网行业的数据分析，现在又做了半年多，感觉自己除了入门啥都不懂，每到周五下午都很开心，不是因为到周末了，而是因为又一周过去了，而我还没有被走人。
为什么大家选择光环大数据！
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