數(shù)據(jù)分析已成為熱門技能，市場(chǎng)上提供了豐富的培訓(xùn)課程供選擇。以下是一些主要的數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程：
1. Python數(shù)據(jù)分析：學(xué)習(xí)Python編程語(yǔ)言及其在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的應(yīng)用。
2. R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析：掌握R語(yǔ)言及其在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用技巧。
3. 數(shù)據(jù)可視化：熟練運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化工具如Tableau、PowerBI、QlikView等，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為直觀易懂的圖表。
4. 數(shù)據(jù)挖掘：學(xué)習(xí)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從海量數(shù)據(jù)中挖掘模式和趨勢(shì)。
5. 數(shù)據(jù)庫(kù)管理：學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)和管理數(shù)據(jù)庫(kù)，并熟練掌握SQL語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。
6. 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：深入理解概率、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，為數(shù)據(jù)分析打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
7. 商業(yè)智能：將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于商業(yè)決策中，包括數(shù)據(jù)儀表板、報(bào)表制作、趨勢(shì)預(yù)測(cè)等。
二、國(guó)內(nèi)*營(yíng)銷培訓(xùn)師簡(jiǎn)介
在中國(guó)，有十大*的培訓(xùn)師，他們分別是付樹信、戴東、羅鴻、徐曉薇、葉小松、陳金平、陳浩、何建軍、李勇和司馬劍明等。（數(shù)據(jù)來(lái)自春藝科技）
什么是培訓(xùn)師？培訓(xùn)師可以結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展、技術(shù)進(jìn)步和就業(yè)要求，研發(fā)新職業(yè)的培訓(xùn)項(xiàng)目，并根據(jù)企業(yè)需求策劃培訓(xùn)項(xiàng)目，制定實(shí)施計(jì)劃，從事培訓(xùn)咨詢和教學(xué)活動(dòng)。隨著行業(yè)的發(fā)展和崗位需求的增長(zhǎng)，許多具有行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)者選擇成為專職講師傳授技能與經(jīng)驗(yàn)，并獲得豐厚回報(bào)。當(dāng)前培訓(xùn)師行業(yè)需求大增，個(gè)人薪資水平穩(wěn)步上升。作為一名培訓(xùn)師，除了授課技能外，還需具備課程研發(fā)和行業(yè)洞察能力，未來(lái)的發(fā)展方向可以是課程深化、行業(yè)細(xì)分或業(yè)務(wù)多元化。
三、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)所需的核心課程
要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，首先要掌握J(rèn)ava編程技術(shù)作為基礎(chǔ)。Java是一種跨平臺(tái)語(yǔ)言，廣泛應(yīng)用于桌面應(yīng)用、Web應(yīng)用、分布式系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)的開發(fā)，是大數(shù)據(jù)工程師的優(yōu)選工具。大數(shù)據(jù)開發(fā)通常在Linux環(huán)境下進(jìn)行，因此掌握Linux基礎(chǔ)操作命令至關(guān)重要。
Hadoop是大數(shù)據(jù)開發(fā)的重要框架，其核心包括HDFS和MapReduce，需要重點(diǎn)掌握。還需要深入學(xué)習(xí)Hive、ZooKeeper、HBase和phoenix等相關(guān)技術(shù)。Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，提供簡(jiǎn)單的sql查詢功能；ZooKeeper是一個(gè)為分布式應(yīng)用提供一致務(wù)的軟件；HBase是一個(gè)面向列的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)；而phoenix是用Java編寫的基于JDBC API操作HBase的開源SQL引擎。掌握這些技術(shù)對(duì)于大數(shù)據(jù)開發(fā)至關(guān)重要。
四、大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程大綱及要點(diǎn)
6、MySQL：完成大數(shù)據(jù)處理的學(xué)習(xí)后，我們來(lái)深入學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)處理工具M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。在接下來(lái)安裝Hive時(shí)，MySQL將起到關(guān)鍵作用。我們需要熟練掌握在Linux上安裝和配置MySQL，包括運(yùn)行、配置簡(jiǎn)單權(quán)限、修改root密碼以及創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)等操作。還需要重點(diǎn)學(xué)習(xí)SQL語(yǔ)法，因?yàn)镠ive的語(yǔ)法與MySQL非常相似。
7、Sqoop：Sqoop是用于將MySQL中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的工具。雖然也可以選擇直接將MySQL數(shù)據(jù)表導(dǎo)出為文件并放到HDFS上，但在生產(chǎn)環(huán)境中使用Sqoop可以減輕MySQL的壓力。
8、Hive：對(duì)于熟悉SQL語(yǔ)法的人來(lái)說(shuō)，Hive是一個(gè)強(qiáng)大的工具，能簡(jiǎn)化大數(shù)據(jù)處理，無(wú)需費(fèi)力編寫MapReduce程序。與Pig相比，掌握其中之一即可。
9、Oozie：學(xué)會(huì)Hive后，Oozie是一個(gè)不可或缺的工具。它可以管理Hive、MapReduce或Spark腳本，檢查程序執(zhí)行是否正確，并在出錯(cuò)時(shí)發(fā)送警報(bào)和重試程序。最重要的是，它還可以幫助配置任務(wù)依賴關(guān)系。相信你會(huì)喜歡它的，因?yàn)樗軒湍愎芾泶罅康哪_本和復(fù)雜的crond任務(wù)。
10、HBase：HBase是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的*SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。它以key-value形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，key是*的，因此可以用于數(shù)據(jù)排重。與MySQL相比，HBase能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量更大，常被用作大數(shù)據(jù)處理后的存儲(chǔ)目的地。
11、Kafka：Kafka是一個(gè)實(shí)用的隊(duì)列工具，用于處理大量數(shù)據(jù)。類似于排隊(duì)買票，數(shù)據(jù)也需要排隊(duì)處理，以便協(xié)同工作的其他同事能按序處理數(shù)據(jù)。使用Kafka可以將數(shù)據(jù)放入隊(duì)列，讓使用者按順序獲取數(shù)據(jù)，避免一次性接收大量數(shù)據(jù)的壓力。我們還可以使用Kafka進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫(kù)或入HDFS。配合Flume工具，F(xiàn)lume專門用于簡(jiǎn)單處理數(shù)據(jù)并將其寫入各種數(shù)據(jù)接收方（如Kafka）。
12、Spark：Spark彌補(bǔ)了基于MapReduce的數(shù)據(jù)處理速度的不足。它將數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，而不是讀取緩慢的硬盤。Spark特別適合進(jìn)行迭代運(yùn)算，因此深受算法工程師的喜愛。它是用Scala編寫的，但也可以使用Java操作，因?yàn)樗鼈兌蓟贘VM。
希望這篇文章符合您的要求。
轉(zhuǎn)載：http://m.xvaqeci.cn/zixun_detail/256500.html