邯郸大数据工程师培训班哪家好学费多少钱

　　大数据分析是什么?

　　指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理，因此不用考虑数据的分布状态(抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏，是否与总体一致)也不用考虑假设检验，这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。

　　大数据分析师的要求：

　　理论要求：统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。

　　工具要求：必要： SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等

　　分析方法要求：熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征，并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法，包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算法)、主题推荐(基于物品的推荐、基于用户的推荐)等算法的原理和使用范围。

　　数据分析是什么?

　　数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

　　大数据分析与数据分析较核心的区别是处理的数据规模不同，由此导致两个方向从业者的技能也是不同的。在CDA人才能力标准中从理论基础、软件工具、分析方法、业务分析、可视化五个方面对数据分析师与大数据分析师进行了定义。

　　数据分析师的要求：

　　数据分析师的理论要求：统计学、概率论和数理统计、多元统计分析、时间序列、数据挖掘。

　　工具要求：必要：Excel、SQL可选：SPSS MODELER、R、Python、SAS等

　　分析方法要求：除掌握基本数据处理及分析方法以外，还应掌握数据分析及数据挖掘方法(多元线性回归法，贝叶斯，神经网络，决策树，聚类分析法，关联规则，时间序列，支持向量机，集成学习等)和可视化技术。

　　业务分析能力：可以将业务目标转化为数据分析目标;熟悉常用算法和数据结构，熟悉企业数据库构架建设;针对不同分析主体，可以熟练的进行维度分析，能够从海量数据中搜集并提取信息;通过相关数据分析方法，结合一个或多个数据分析软件完成对海量数据的处理和分析。