学大数据分析,选山东数联教育

数联教育对高校生有什么影响？毕业来临之际，山东数联教育集团科技有限公司接待了山东建筑大学的学子们。

这些即将毕业的学生们带着对社会的期待和迷茫走进山东大数据基地培训中心，与基地中心的范老师，李老师交流了对目前行业现状，未来发展趋势的看法。

那数联教育到底对高校生的到访产生了什么样的影响呢？一、就业前景分析。

范老师在大学生的职业规划方面，通过对统计学专业的现状和未来，给学生们做了详细的总结与分析展望！目前国内统计学就业主要集中在政府部门及金融领域。

比如统计局，文献情报中心，标准化研究院及国家信息中心这类政府机构。

银行，证券，投资，保险都是现在的主流领域。

薪资水平相对于济南二线城市整体水平来说并不是很高。

且现在统计分析的工作相对于企业当下的分析统计工作，已经明显的滞后，跟不上时代的发展需求，如今DT时代急需要大量的大数据人才。

二、大数据的前景分析。

2017年大数据行业整体市场规模1000亿，其中行业应用细分市场规模为700亿，是大数据行业最大细分领域，大数据在金融、政务、互联网成熟度最高。

大数据统计分析工作目前前景非常好的工作，在济南二线城市目前的薪资水平均已过万了，且未来大数据人才需求量非常大，近几年来大数据人才缺口已每年300%的速度增长！三、同学的心得体会。

听过老师的精彩授课，李同学说“通过数联集团短短两个多小时的交流学习，我更加了解大数据发展前景是多么广泛，更加坚定了我学习大数据的念头，我已经做好了吃苦的准备，不会轻言放弃。

为自己的美好未来做充分的准备！山东数联教育科技有限公司位于济南高新区大数据产业基地，是数联集团旗下一家专注大数据人才职业培训的公司。

教学内容包含：大数据开发工程师、大数据架构师、大数据挖掘工程师、ETL开发工程师、SPARK开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。

核心培训教师来自国内知名高校以及大型大数据应用项目负责人，技术功底深厚，项目和培训经验丰富。

为什么选择数联教育？山东数联教育科技有限公司位于济南高新区大数据产业基地，是数联集团旗下一家专注大数据人才职业培训的公司。

学习大数据为什么要选择数联教育呢？一、实战化教育品牌。

数联教育从事大数据培训多年，累积100位企业技术总监作为课程顾问，保持一直领先的教学经验和课程设置。

二、项目穿插教学。

多个项目穿插教学，每个阶段都有（泰迪杯）项目比赛，一二三等奖的小组会有几百到上千元的奖励。

培养拥有实战项目经验的技能型人才是数联教育的一贯宗旨。

三、经验丰富的教学师资。

经验丰富的教学师资：所有讲师都是从一线企业高薪聘请而来，有丰富的项目开发经验，一般最少5年开发和项目管理经验。

四、上门招聘。

数联教育学校，每周（8-20）家企业上门招聘，要求企业工资在6500到16000之间。

不会接受少于6500/月的企业上门招聘。

因此数联教育有着丰富的企业资源和就业优势。

五、就业辅导。

就业辅导，详细讲解企业真实的笔试、面试技巧。

就业老师模拟真实的企业面试环境，一对一对学员进行面试指导。

六、零基础学编程。

零基础，能不能学会编程，编程其实最后会变成一个“大众化”的教育，具备正常逻辑思维能力的人都可以学习编程，通过编程来解决问题，我们并提供学不会免费重学，直到学会为止。

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现山东数联教育大数据学习班火热报名中，欢迎有志之士报名参加课程。

怎么成为一个大数据开发工程师？
要想成为一个大数据开发工程师，首先要掌握大数据开发的基础知识，掌握好基础知识才能对各种程序，各种数据敏感；其次要经过大量的数据实战，纸上谈兵是成不了工程师的。

这样才能成为一个合格的数据开发工程师。

想要成为一个大数据开发工程师，首先要学习大数据开发的相关知识，大数据开发都有哪些基础知识呢？该如何学习呢？下面就让数联教育为大家分享一下：
在数联教育学习大数据，可以为同学们解决以下面临的难题：
一、技术跟不上，深入浅出夯实技术功底。

二、逻辑能力差，将课程更将方法，有效增加逻辑性。

三、数据不敏感，多看多练多积累，不同类型数据水到渠成。

四、项目经验少，项目实战贯穿学习的全过程，学到的都是真本事。

只要掌握好牢固的基础知识，什么样的数据、再多的数据都能够开发、利用起来，因此要成为一个高深的数据工程师，首先要掌握基础知识、有大量的实战经验。

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什么是大数据？什么是大数据？大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

大数据技术，是指从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。

大数据定义大数据由巨型数据集组成，这些数据集大小常超出人类在可接受时间下的收集、庋用、管理和处理能力。

大数据的大小经常改变，截至2012年，单一数据集的大小从数太字节（TB）至数十兆亿字节（PB）不等。

大数据特点具体来说，大数据具有4个基本特征：一是数据体量巨大。

百度资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。

有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。

二是数据类型多样。

现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。

三是处理速度快。

数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。

四是价值密度低。

以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。

马云说：未来的时代将不是IT时代，而是DT(Data Technology)的时代，最大的能源是数据！现如今，医疗、能源、通信、零售、金融、体育、游戏、影视、旅游、交通行业等各行业都离不开大数据，大数据从采集、传输、存储、分析等各个环节产生巨大的经济价值，因其广泛的应用而迅猛发展。

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大数据分析都有哪些工具？现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

就连阿里巴巴创办人马云在演讲中也提到，未来的时代将不是IT时代，而是DT的时代，DT就是Data Technology数据科技，显示大数据对于阿里巴巴集团来说举足轻重。

大数据不仅对阿里巴巴集团重要，对于国家来说，也是相当重要的。

不管是大数据分析还是大数据开发都是未来社会发展的重要手段之一。

什么是大数据分析呢？大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据可以概括为5个V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性(Veracity)。

大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。

大数据分析都有哪些工具呢？一、前端展现。

用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。

用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、Tableau 。

国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。

二、数据仓库。

有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

三、数据集市。

有QlikView、Tableau 、Style Intelligence等等。

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大数据开发都有哪些课程？
大数据开发从工作层面来说，主要是负责大数据挖掘，大数据清洗处理，大数据建模等工作，主要是负责大规模数据的处理和应用，工作主要以开发为主，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。

知道了大数据开发是什么，那么如果想要从事大数据开发的工作，需要学习什么课程呢？。

下面以光环大数据开发课程为例进行说明：
阶段一：Linux基础
阶段二：数据库SQL基础
阶段三：java基础
阶段四：Hadoop编程开发
阶段五：Hive大数据分析
阶段六：Hbase数据快速读写
阶段七：Spark大数据分析与编程
阶段八：大数据项目实战
总结下上面的课程内容，大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark 等知识。

目前学习大数据渠道主要是通过参加大数据培训，因为大数据的技术门槛高，一般通过自学来说难度较大。

通过专门的培训机构培训，可以通过老师进行及时的解疑答惑，同学们在一起一块上课，学习氛围比较好。

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大数据就业的工资水平是多少？
近些年大数据工程师需求量年均300%增长！职业社交平台Linkedln发布的《2016年屮国互联网最热职位人才报告》显示大数据工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计算，未來屮国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT (百度阿里腾讯）企业招聘的职位里，60％以上都在招大数椐人才。

那大数据相关人才炙手可热，工资水平又是多少呢？数联教育就跟大家展示一下大数据先关工作的工资水平：
一、招聘需求量地区排行TOP10：
二、招聘薪酬待遇地区排行top10：
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掘工程师、ETL开发工程师、SPARK开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。

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大数据目前有应用案例吗？现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

大数据，虽然很多人知道这个名词，但是大数据在实际的生活中有应用案例吗？一、能源行业。

智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。

在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。

有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

二、零售行业。

零售企业也监控客户的店内走动情况以及与商品的互动。

它们将这些数据与交易记录相结合来展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助某领先零售企业减少了17%的存货，同时在保持市场份额的前提下，增加了高利润率自有品牌商品的比例。

三、音乐方面。

在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好，Gracenote就拥有此种技术。

它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲，并可检测掌声或嘘声等反应，甚至还能检测用户是否调高了音量。

这样，Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲，听歌的时间和地点。

Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据，因而可以快速识别歌曲信息，并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。

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2020年智慧树知道网课《大数据分析的python基础山东联盟》课后章节测试满分答案1. 第一章：Python与大数据分析大数据分析在当今信息化社会中起着重要的作用。

Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言，成为了大数据分析的首选工具。

本章主要介绍了Python与大数据分析的关系、Python的基础知识以及大数据分析的基本流程。

2. 第二章：Python基础知识回顾在本章中，我们将回顾Python语言的基础知识，包括Python的数据类型、变量、字符串操作、数据结构（列表、元组、字典）以及流程控制语句（条件语句、循环语句）。

这些基础知识对于后续的大数据分析非常重要。

3. 第三章：NumPy库在大数据分析中的应用NumPy是Python科学计算的基础库，提供了高性能的多维数组对象和各种数学函数，非常适合用于大数据分析。

本章将介绍NumPy库的基本用法，包括数组的创建与操作、数学运算、数组的索引与切片以及数组的统计功能。

4. 第四章：Pandas库在大数据分析中的应用Pandas是Python数据分析领域的核心库，提供了高效、便捷的数据结构和数据分析工具。

本章将重点介绍Pandas库的DataFrame和Series两个核心数据结构的创建、数据的读取与写入、数据的清洗与预处理以及数据的分析与计算。

5. 第五章：Matplotlib库在大数据分析中的应用Matplotlib是Python的一个2D绘图库，可用于生成各种类型的静态、动态、交互式图表和图形。

本章将介绍Matplotlib库的基本用法，包括图形的创建与绘制、坐标轴设置、图例与注释、图表样式美化以及图表的保存与分享。

6. 第六章：Seaborn库在大数据分析中的应用Seaborn是建立在Matplotlib之上的一个Python数据可视化库，提供了一些高级的统计图表和作图功能，能够帮助我们更加简洁、美观地展示数据分析的结果。

本章将介绍Seaborn库的基本用法，包括数据可视化的常用图表、调色板设置、多图表拼接以及图表样式设置。

大数据可以应用在哪些领域？随着信息科技的不断发展，我们将进入大数据时代，大数据在生活中的应用会越来越广泛，大数据在具体可以应用在哪些方面到呢？数联大数据培训，有着多年的大数据分析、大数据开发的经验，就让数联教育谈谈大数据后期的应用领域:一、能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。

在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。

有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

通过这个预测后，可以降低采购成本。

维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。

利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

二、汽车制造当问起汽车的制造过程，大多数人脑子里随即浮现的是各种生产装配流水线和制造机器。

然而在福特，在产品的研发设计阶段，大数据就已经对汽车的部件和功能产生了重要影响。

比如，福特产品开发团队曾经对SUV是否应该采取掀背式(即手动打开车后行李箱车门)或电动式进行分析。

如果选择后者，门会自动打开、便捷智能，但这种方式会影响到车门开启有限的困恼。

此前采用定期调查的方式并没有发现这个问题，但后来根据对社交媒体的关注和分析，发现很多人都在谈论这些问题。

三、零售行业“我们的某个客户，是一家领先的专业时装零售商，通过当地的百货商店、网络及其邮购目录业务为客户提供服务。

公司希望向客户提供差异化服务，如何定位公司的差异化，他们通过从Twitter 和Facebook 上收集社交信息，更深入的理解化妆品的营销模式，随后他们认识到必须保留两类有价值的客户：高消费者和高影响者。

希望通过接受免费化妆服务，让用户进行口碑宣传，这是交易数据与交互数据的完美结合，为业务挑战提供了解决方案。