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大数据开发可以进行大数据工程师认证,数据分析类则可以进行数据分析师认证。这些证书的认证都是在你已经掌握课程的基础上进行。如果零基础可以先进行大数据相关课程学习,自学或者进行大数据培训都行,最好是先去提供认证的机构进行咨询,看看需要掌握哪些技能。
就目前学习大数据男女比例来看,虽然女孩子偏少但还是有女生的。大数据注重逻辑思维,这方面比较好的女生,或是通过学习提高了逻辑能力的女生,都是适合从事大数据工作的。这个工作还是比较考验逻辑能力和分析能力的。
数据决策将会成为未来企业决策的基础方式,企业家的决策从早期的直觉判断,到现阶段的模糊决策战略决策,向未来的数据驱动决策转变。随着数据量级的增加和数据分析方法的成熟,未来企业将会更多地依赖数据决策,而数据分析师将为成为企业数据数据决策的重要驱动力。
大数据培训课程一般涉及数据统计、数据仓库和商业智能技术、机器学习和模式识别、HADOOP技术等,目标是让学员了解大数据领域常用的技术、算法和应用系统的主要现状。 - 大规模数据处理,掌握大规模数据处理相关的常用算法,大规模数据处理系统的设计和搜索系统中的大规模数据处理技术,课程中要求学生阅读大量相关论文 加深他们对技术的理解。
面授课程这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式,也是效率相对高的学习方式,优点是可以和老师面对面进行学习,遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决,学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长,无法自由安排时间。
在学习大数据的过程中,初学者往往会遇到很多问题,而在这些问题当中,最为重要的问题就包括学习的方向和脉络,如果能够把握住学习大数据的关键问题,那么往往会提升学习效率,这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
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