上海千锋教育推出贴近企业需求的线下技能培训课程。课程包含HTML前端培训、JavaEE+分布式开发培训、Python人工智能+数据分析培训、全链路UI/UE设计培训、云计算培训、全栈软件测试培训、大数据+人工智能培训、智能物联网+嵌入式培训、Unity游戏开发培训、网络安全培训、区块链培训、影视剪辑包装培训、游戏原画培训、全媒体运营培训。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，业教育发展道路上不断探索前行。

　　千锋IT培训隶属于北京千锋互联科技有限公司，一直秉承“用良心做教育”的理念，致力于打造IT教育全产业链人才服务平台。采用全程面授高品质、高体验培养模式，大纲紧跟企业需求，拥有一体化教学管理及学员服务，业教育发展道路上不断探索前行，公司目前已与上千家IT相关企业建立人才输送合作关系，每年培养泛IT人才几万人。

　　基础差学习大数据技术 千锋带你学习

　　学习大数据已然成为社会的大势所趋，随着传统公司的被迫更新，新兴公司的数据人才增多，大数据技术显得格外的重要。很多人想要站在大数据时代的风口却无从下手，不知道去哪学习大数据，哪里的大数据教的好。

　　当大数据的大浪凶猛袭来时，要么你冲上浪尖，做时代的弄潮儿，要么被打入海底，做鱼儿的晚餐。大数据与云计算的未来发展趋势和前景已经非常的广阔， 未来的互联网就是大数据和云计算的天下，大数据和云计算技术将是每一个 IT 人员的必备技能。

　　如果你想要成为实用的技术，如果你想要成为就业实力派，那就不要错过千锋。千锋有潮流的课程，强悍负责的老师，还有严格的管理制度和一体化就业保护服务，从教学到就业全方位把控学员学习状态，让你既能学到扎实的理论知识，积累实战经验，还可以具备良好的职业素养，迅速实现高薪梦!

　　千锋大数据课程和其他机构对比，优势如下：

　　1.采用“T”字形的教学思维，以大数据的深度为主，以云计算、人工智能和区块链相辅相成;

　　2.讲师的团队素质够硬，有工作17年的研发经验的总监级面授，更有世界500强大数据架构师，共同把控技术教研，以同行其他方向转大数据教学为耻;

　　3.技术 + 项目 是先进的，以北京的中关村、西二旗、等IT密集的公司为技术背景;

　　如：Sina&& 微博的DSP广告大数据分析平台、百度搜索引擎挖掘计算流量等;

　　4.标准的IT大数据团队流程，项目分析，业务分析，数据量分析，技术实现，数据表的设计，线下功能调试，性能调优，数据倾斜，TroubleShooting等，掌握此流程，大数据P7级别;

　　5.大数据钥匙架构之数据获取、数据处理、数据存储、数据分析、数据展现和数据上线，此架构是大数据架构师思维;

　　千锋大数据技术培训的目标是将你培养成一名“复合型”研发人才，让你自己在掌握相关大数据技术的同时，也能够赢得一份高薪职位!千锋大数据开发采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。此外千锋大数据课程定期组织与名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。更有0元的大数据学习资料帮助你掌握大数据基础技术。

　　 数据分析发展路线

　　  数据分析分为两个方向，一个是商业分析，另一个是数据挖掘，两个方向的发展路线不一样。

　　  数据分析的就业方向主要有以下几种：

　　  商业数据分析师：

　　  商业数据分析师职位需要处理公司内外的数据，从中提取出有用信息并制定相应的商业策略来增加公司收益。这个领域的重点在于市场分析、竞争对手研究和预测销售额等。

　　  数据仓库架构师：

　　  数据仓库架构师负责设计和管理企业的数据仓库系统，包括数据流程、数据存储和查询优化等方面。

　　  数据挖掘工程师：

　　  数据挖掘工程师使用机器学习技术和统计分析方法，从大量数据中提取出规律性信息并生成模型，应用于各种不同的场景，例如推荐系统、金融风险评估和医学诊断等。

　　  数据科学家：

　　  数据科学家是综合了上述三种角色的职位，他们会参与到整个数据处理过程中，从数据采集、清洗、分析到可视化等步骤，还可能涉及到算法开发、数据产品开发等领域。

　　  距离非相关专业的转行人，可以时间接触到的就是商业数据分析师。

　　  商业分析更侧重的是业务能力，重视分析思维，需要一定的运营和产品能力。而数据挖掘是往技术路线走，重视算法、数学及编程能力。

　　  相对来说，商业数据分析更容易入门，而数据挖掘门槛较高，对于学工科的人来说会更合适些，比如学统计学、数学或计算机相关专毕业的。

　　  商业数据师分析主要是通过使用各种数据分析工具和技术，处理和解释商业数据，为企业的决策制定提供支持和指导。商业数据师分析可以帮助企业了解其运营的趋势、弱点和优势，并且能够给出有关未来趋势和机会的见解。

　　  商业数据师分析通常需要完成以下任务：

　　  收集和整理数据：商业数据师需要从不同的来源收集和整理数据，以便于进行分析。

　　  数据清洗和预处理：商业数据师需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的质量和准确性。

　　  数据分析：商业数据师使用各种数据分析技术，如统计分析、机器学习等，来发现数据中的模式和趋势，并根据这些发现提供建议和指导。

　　  生成可视化报告：商业数据师需要将分析结果转化为易于理解和处理的图表、表格、报告等形式。

　　  提供决策支持：商业数据师需要将分析结果与业务需求紧密结合，为企业提供商业建议。