南宁大数据培训课程哪家好

1.分析可视化(视觉分析)

数据可视化是数据分析工具对数据分析专家和普通用户最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2.数据挖掘算法(数据挖掘算法)

可视化是为了人，数据挖掘是为了机器。聚类、分割、离群点分析和其他算法使我们能够深入挖掘数据并挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据的速度。

3.预测分析能力(预测分析能力)

数据挖掘可以帮助分析师更好地理解数据，而预测分析可以帮助分析师基于可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4.语义引擎

由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要设计成智能地从“文档”中提取信息。

5.数据质量和主数据管理(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理**实践。通过标准化流程和工具处理数据可以保证预定义的高质量分析结果。

误区:大数据的增长会降低对数据工程师的需求

如果你的公司大数据计划的目标是最大限度地减少对数据科学家的需求，你可能会得到不愉快的惊喜。根据2017年罗伯特·哈夫(Robert Half)技术薪酬指南(Technical Pair Guide)，数据工程师的平均年薪跃升至13万至19.6万美元之间，而数据科学家的平均薪酬在11.6万至16.3万美元之间，而商业智能分析师的平均薪酬在11.8万至13.875万美元之间。

误区:员工和一线经理会张开双臂拥抱大数据

新优势合作伙伴的一项调查发现，85.5%的公司致力于创造“数据驱动的文化”。然而，新数据计划的整体成功率仅为37.1%。这些公司最常提到的三个障碍是缺乏组织一致性(42.6%)、中层管理人员缺乏采纳和理解(41%)以及业务阻力或缺乏理解(41%)。

未来可能属于大数据，但要获得这项技术的好处，需要大量针对多样化人类的老式艰苦工作。

1.懂业务。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是一个过线的风筝，没什么使用价值。

2.懂管理。一方面是建立数据分析框架的要求。比如要用市场营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很困难。另一个作用是根据数据分析结论提出指导性的分析建议。

3.懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,以便有效地开展数据分析。基本的分析方法有: 对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有:相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4.懂工具。指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论,而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具,面对越来越庞大的数据, 我们不能依靠计算器进行分析,必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5.懂设计。懂设计是指运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。