大数据挖掘工程师培训

这个要看你在哪个城市了，每个城市所存在的机构都不一样。最好选择覆盖地区广的，比较权威的培训机构。大数据的专业要求很高。目前敢培训大数据的学校都是具备一定专业性的，主要看看是否能提供真实的案例来供学生们分析来进行专业性的判断。多看看网络上的口碑。找到真正适合自己的培训机构。需要掌握的专业技术：坚实的Java技术作为基础支持，之后学习：Hadoop，大数据存储，大数据架构设计，大数据实时计算，大数据数据采集，大数据商业实战等。技术人员就业方向：大数据系统研发人才，大数据应用开发人才和大数据分析人才。

入行大数据分析师必备技能有哪些?大数据分析师需要每天使用各种不同的技能;从深入分析到数据可视化和讲故事的一切。您将在一分钟内编写一个SQL查询来探索数据集，而下一分钟您将站在董事会面前，概述业务如何根据您的发现进行调整。

在介绍了大数据分析师和数据科学家之间的差异，大数据分析师的薪水以及刚起步的人员的一些关键大数据分析术语之后，我们现在将探讨与成为大数据分析师相关的关键技能。您可能已经拥有一些技能，因为它们涵盖了涉及沟通，分析和解决问题的广泛技能。

在入行大数据分析师必备技能有哪些文章中，我们将深入了解成为大数据分析师的意义。AAA教育目前正在提供一个简短的大数据分析课程，该课程的重点之一是掌握Microsoft Excel(分析的关键工具)的基础知识。这是对大数据分析的清晰易懂的介绍，它将教您与成为大数据分析师相关的核心技能之一。它还会轻而易举地消除您可能对该领域是否适用存在的任何疑问：是的，您也可以成为大数据分析师!

成为大数据分析师：您需要的关键技能

优秀的解决问题能力

扎实的数字技能

Excel熟练程度和查询语言知识

数据可视化方面的专业知识

良好的沟通能力

关键要点

1.优秀的解决问题能力

解决问题是大数据分析师应具备的最重要技能之一。大约90%的分析与批判性思维有关，并且知道要提出的正确问题。如果您提出的问题基于对业务，产品和行业的了解，那么您将获得所需的答案。大数据分析就是要提出一个问题(即“为什么我们不卖更多的红色自行车?”)，并执行必要的调查任务以找到答案。

大数据分析主要涉及对遇到的问题进行逻辑思考。如果您熟悉数据的挑战和细微差别，您将更快地得出正确的结论。如果红色自行车卖得不好，那为什么会这样呢?是因为其他颜色的范围更大吗?红色自行车的价格通常高于其他自行车吗?红色自行车是否仅以山地自行车形式提供，因此不鼓励城市居民购买?大数据分析师通过使用他们的逻辑来理解数据可以更快地得出结论。

2.扎实的数字技能

许多大数据分析师并非来自数字世界，通常是来自业务或营销背景。随着您的发展，完全有可能增加对这一领域的了解。虽然不一定是“技能”，但对于任何有抱负的大数据分析师来说，拥有数字天赋无疑是一件好事。您需要从正规教育或其他经验中获得一定程度的数字专业知识。您可以学习与大数据分析相关的大多数数字技能，例如回归分析，它涉及检查两个或多个变量及其关系，而无需回到学校。

在统计方面有充分的基础也是有益的。您需要对查询有所了解，查询是计算机用来执行任务的命令。在分析中，这些命令用于从数据集中提取信息。精通应用科学和线性代数的知识将使您更轻松，尽管如果这对您来说还是个谜，请不要放任。

3.精通Excel和查询语言知识

如前所述，Microsoft Excel的知识是有效大数据分析的一项基本技能。这是一个电子表格程序，全球数百万人使用它来存储和共享信息，执行数学和统计运算以及创建总结重要发现的报告和可视化效果。对于大数据分析人员来说，它是一个强大的工具，可用于快速访问，组织和处理数据以获取和共享见解。大数据分析师每天都会使用Excel，因此您将必须从数据透视表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出红色自行车卖得最多的地方?好奇红色自行车的平均价格是否高于蓝色自行车?Excel可以帮助提供此类问题的答案。

除Excel之外，分析人员还需要熟悉至少一种查询语言。这些语言用于指示计算机执行特定任务，包括许多与大数据分析有关的任务。用于大数据分析的最受欢迎的语言是SQL和SAS，而诸如Python和R之类的编程语言则具有各种专用于分析数据的强大程序。

许多可用的语言执行不同的功能或适应某一特定行业。SAS主要用于医疗行业，而SQL通常用于从数据库检索数据。如果您对自己想从事的行业有所了解，那么进行一些研究并找出它们使用的语言是有益的-为您最感兴趣的行业量身定制学习是一个明智的举动。

4.数据可视化方面的专业知识

很难处理一个复杂的主题并以简单的方式介绍发现的结果，但这正是大数据分析师的工作!这是关于将您的发现转化为易于消化的信息块。用数据讲述一个引人入胜的故事至关重要，而其中很多都涉及视觉辅助工具的使用。图形和饼图是说明数据发现的一种流行且极为有效的方法。

Microsoft Excel和Tableau都拥有大量用于可视化数据的选项，使您能够以准确的方式显示结果。该技能在于知道如何最好地呈现数据，以便您的发现自己说话。技术专业人员之间倾向于用复杂而深奥的语言说话，但是要成为一名出色的大数据分析师，就是要通过简单的可视化轻松，有效地传达发现。

5.良好的沟通能力

除了能够可视化您的发现之外，大数据分析师还必须能够口头交流发现的结果。大数据分析师与利益相关者，同事和数据供应商不断合作，因此良好的沟通技巧至关重要。你和别人说话有多好?您可以有效地将技术信息分解为简单的单词吗?这是与数据可视化紧密相关的一项关键技能，这一切都在交付中!

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据统计，我国电子商务企业已达到1000多万家，其中大中型企业就有10万多家，初步估计，未来我国对电子商务人才的需求每年约80万人，而我国目前包括高校和各类培训机构每年输出的人才数量不到10万人。人才缺口巨大已成为制约我国电商行业发展的一大瓶颈。 选择江西新华电脑学院云电商工程师专业，你将学习：电子商务概论与政策法规、Photoshop图像处理、电子商务物流管理、HTML5+CSS3、WEB和移动界面商业案例、Windows Server2003服务器操作系统、动态网页设计PHPMYSQL、网络数据库基础(SQLServer）、JavaScript、电子商务安全与网上支付、百度SEM、SEO优化与推广、网络营销及综合实践等。

大数据工程师做什么？需要具备什么能力？大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由和Jeff Hammerbacher于2008年提出，他们后来分别成为了领英（LinkedIn）和Facebook数据科学团队的负责人。而数据科学家这个职位目前也已经在美国传统的电信、零售、金融、制造、物流、医疗、教育等行业里开始创造价值。不过在国内，大数据的应用才刚刚萌芽，人才市场还不那么成熟，“你很难期望有一个全才来完成整个链条上的所有环节。更多公司会根据自己已有的资源和短板，招聘能和现有团队互补的人才。”领英（LinkedIn）中国商务分析及战略总监王昱尧对《第一财经周刊》说。于是每家公司对大数据工作的要求不尽相同：有的强调数据库编程、有的突出应用数学和统计学知识、有的则要求有咨询公司或投行相关的经验、有些是希望能找到懂得产品和市场的应用型人才。正因为如此，很多公司会针对自己的业务类型和团队分工，给这群与大数据打交道的人一些新的头衔和定义：数据挖掘工程师、大数据专家、数据研究员、用户分析专家等都是经常在国内公司里出现的Title，我们将其统称为“大数据工程师”。王昱尧认为，在一个成熟的数据驱动型公司，“大数据工程师”往往是一个团队，它意味着从数据的收集、整理展现、分析和商业洞察、以至于市场转化的全过程。这个团队中可能包括数据工程师、分析师、产品专员、市场专员和商业决策者等角色，共同完成从原始数据到商业价值的转换—概括来讲，这是一个支持企业做出商业决策、发掘商业模式的重要群体。由于国内的大数据工作还处在一个有待开发的阶段，因此能从其中挖掘出多少价值完全取决于工程师的个人能力。已经身处这个行业的专家给出了一些人才需求的大体框架，包括要有计算机编码能力、数学及统计学相关背景，当然如果能对一些特定领域或行业有比较深入的了解，对于其快速判断并抓准关键因素则更有帮助。虽然对于一些大公司来说，拥有硕博学历的公司人是比较好的选择，不过阿里巴巴集团研究员薛贵荣强调，学历并不是最主要的因素，能有大规模处理数据的经验并且有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心会更适合这个工作。除此之外，一个优秀的大数据工程师要具备一定的逻辑分析能力，并能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。“他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。”联合国百度大数据联合实验室数据科学家沈志勇说。学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家；沟通能力则能让他们的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。你可以将以上这些要求看做是成为大数据工程师的努力方向，因为根据万宝瑞华管理合伙人颜莉萍的观察，这是一个很大的人才缺口。目前国内的大数据应用多集中在互联网领域，有超过56%的企业在筹备发展大数据研究，“未来5年，94%的公司都会需要数据科学家。”颜莉萍说。因此她也建议一些原本从事与数据工作相关的公司人可以考虑转型。本期《第一财经周刊》采访了BAT这3家国内互联网公司，以及相关领域的人力资源专家，他们从职场角度为我们解读如何成为大数据工程师以及这类岗位的职场现状。A 大数据工程师做什么？用阿里巴巴集团研究员薛贵荣的话来说，大数据工程师就是一群“玩数据”的人，玩出数据的商业价值，让数据变成生产力。大数据和传统数据的最大区别在于，它是在线的、实时的，规模海量且形式不规整，无章法可循，因此“会玩”这些数据的人就很重要。沈志勇认为如果把大数据想象成一座不停累积的矿山，那么大数据工程师的工作就是，“第一步，定位并抽取信息所在的数据集，相当于探矿和采矿。第二步，把它变成直接可以做判断的信息，相当于冶炼。最后是应用，把数据可视化等。”因此分析历史、预测未来、优化选择，这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向，他们帮助企业做出更好的商业决策。找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰对《第一财经周刊》说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤？找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试（AB Test），即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。作为电商的阿里巴巴，则希望通过大数据锁定精准的人群，帮助卖家做更好的营销。“我们更期待的是你能找到这样一批人，比起现有的用户，这些人对产品更感兴趣。”薛贵荣说。一个淘宝的实例是，某人参卖家原来推广的目标人群是产妇，但工程师通过挖掘数据之间的关联性后发现，针对孕妇群体投放的营销转化率更高。B 需要具备的能力数学及统计学相关的背景就我们采访过的BAT三家互联网大公司来说，对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。沈志勇认为，缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域（Danger Zone）—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能捯饬出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果还容易误导你。“只有具备一定的理论知识，才能理解模型、复用模型甚至创新模型，来解决实际问题。”沈志勇说。计算机编码能力实际开发能力和大规模的数据处理能力是作为大数据工程师的一些必备要素。“因为许多数据的价值来自于挖掘的过程，你必须亲自动手才能发现金子的价值。”郑立峰说。举例来说，现在人们在社交网络上所产生的许多记录都是非结构化的数据，如何从这些毫无头绪的文字、语音、图像甚至视频中攫取有意义的信息就需要大数据工程师亲自挖掘。即使在某些团队中，大数据工程师的职责以商业分析为主，但也要熟悉计算机处理大数据的方式。对特定应用领域或行业的知识在颜莉萍看来，大数据工程师这个角色很重要的一点是，不能脱离市场，因为大数据只有和特定领域的应用结合起来才能产生价值。所以，在某个或多个垂直行业的经历能为应聘者积累对行业的认知，对于之后成为大数据工程师有很大帮助，因此这也是应聘这个岗位时较有说服力的加分项。“他不能只是懂得数据，还要有商业头脑，不论对零售、医药、游戏还是旅游等行业，能就其中某些领域有一定的理解，最好还是与公司的业务方向一致的，”就此薛贵荣还打了个比方，“过去我们说一些奢侈品店员势利，看人一眼就知道买得起买不起，但这群人恰恰是有敏锐度的，我们认为他们是这个行业的专家。又比如对医疗行业了解的人，他在考虑医疗保险业务时，不仅会和人们医院看病的记录相关，也会考虑饮食数据，这些都是基于对该领域的了解。”C 大数据工程师的职业发展如何成为大数据工程师由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。因此很多企业会通过内部挖掘。今年8月，阿里巴巴举办了一个大数据竞赛，把天猫平台上的数据拿出来，去除敏感问题后，放到云计算平台上交予7000多支队伍进行比赛，比赛分为内部赛和外部赛。“通过这个方式来激励内部员工，同时也发现外部人才，让各行业的大数据工程师涌现出来。”颜莉萍建议，目前长期从事数据库管理、挖掘、编程工作的人，包括传统的量化分析师、Hadoop方面的工程师，以及任何在工作中需要通过数据来进行判断决策的管理者，比如某些领域的运营经理等，都可以尝试该职位，而各个领域的达人只要学会运用数据，也可以成为大数据工程师。薪酬待遇作为IT类职业中的“大熊猫”，大数据工程师的收入待遇可以说达到了同类的顶级。根据颜莉萍的观察，国内IT、通讯、行业招聘中，有10％都是和大数据相关的，且比例还在上升。颜莉萍表示，“大数据时代的到来很突然，在国内发展势头激进，而人才却非常有限，现在完全是供不应求的状况。”在美国，大数据工程师平均每年薪酬高达万美元，而据了解，在国内顶尖互联网类公司，同一个级别大数据工程师的薪酬可能要比其他职位高20％至30％，且颇受企业重视。职业发展路径由于大数据人才数量较少，因此大多数公司的数据部门一般都是扁平化的层级模式，大致分为数据分析师、资深研究员、部门总监3个级别。大公司可能按照应用领域的维度来划分不同团队，而在小公司则需要身兼数职。有些特别强调大数据战略的互联网公司则会另设最高职位—如阿里巴巴的首席数据官。“这个职位的大部分人会往研究方向发展，成为重要数据战略人才。”颜莉萍说。另一方面，大数据工程师对商业和产品的理解，并不亚于业务部门员工，因此也可转向产品部或市场部，乃至上升为公司的高级管理层。

1.找出过去事件的特征大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。2.预测未来可能发生的事情通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤?3.找出最优化的结果根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。

黑马、优就业、千锋都算是市面上比较好的大数据培训机构其中教学质量和教学服务三家都差不多但是教学设施和教学环境优就业就要比其他两家高很多了你可以去这三家都实地看一下再做决定

首先，我们可以从数据获取、数据存取、数据清洗、数据挖掘分析、数据可视化、数据报告等几个方面入手。具体涵盖以下技能：1、Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。2、Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。3、Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。4、Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生态系统知识和技能。6、Excel、Mysql、Python等数据采集，数据存取分析挖掘工具和技术。7、Tableau、FineBI、Qlikview等可视化应用能力。关于大数据挖掘工程师应具备哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

全国培训机构千千万，别的不说，给几点建议还是可以的：1.看师资，这个是必要的，毕竟好的老师，教学水平会直接影响在学学员的学习质量，那么我们该如何分辨？直接有效的方式就是实地的试听，试听老师的课程，去感受上课的氛围，学生的一个学习状态，大概你就清楚老师的教学水平了。2.看教学方式，授课模式，对于想通过培训转行IT，建议教学模式选择面授，教学方式选择理论+实践+项目实训的学习模式，因为技术行业，实践为主，面授的话，老师可以手把手的带，手把手的教，有什么问题可以随时的问，随时解决，提升自己的学习效率。3.看后期学员的就业情况，看口碑，市场的口碑，是否总体口碑情况较好，了解往届毕业学员的就业情况，平均薪资，这个你可以看他们的就业数据，有条件的可以跟以往学生联系下，了解具体的一个情况，心里就有底了。道听途说不足为信，要实地考察。个人建议，以上三个方面为重点考察要点，至于课程体系，学费，都是可以直观看到的，可以通过朋友，自己的对比来进行考量，就不一一的阐述了。对了还有最后一点，要明白，后期就业好不好，跟自己的技术能力有关，在培训期间好好的学习技术是关键，后期也需要自己不断的学习，那么就业自然是不用担心的。希望想入行IT的小伙伴，都能找到自己满意的培训机构。