大数据培训机构哪个好

2024-05-07

大数据培训机构哪个好（精选8篇）

篇1：大数据培训机构哪个好

大数据会计和会计的区别：

1、时间不同，大数据会计和会计相比，大数据会计出现要晚一些，先有大数据后才有相关的会计需求。

2、接触不同，会计负责结账核算已经完成的`资金活动，并描述资金账目，而财务则负责分析资金运转，并对未来资金做预算，而大数据会计对于数据接触比较多。

3、方式不同，大数据、人工智能、云计算、移动互联和物联网技术的迅猛发展，让传统会计的工具得到了发展，从而变成大数据会计。

篇2：大数据培训机构哪个好

成都大数据培训机构哪家好？学大数据就业怎么样？

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程序员艰巨的任务跟编写代码没有多少关系。编码是逻辑思路的一种实践，这跟程序员日常工作中的其它任务比起来相对简单。如果你认为自己还是一个水平一般的程序员，在你真正的能进入到高手行列前，请确保你已经克服了下列晋级的障碍。1.解释你在干什么

解释软件开发过程是一个很困难的事情。那些非程序员职业的人也许知道很多关于编程的事情，但很显然，他们不会编程。对于他们来说，我们的生活就是在一间黑暗的屋子里趴在键盘前消耗着咖啡。你会在你的朋友、家人和同事中遇到这样的人，他会认为编码不是一个正确的职业。2.形象地说出软件解决方案

根据一些简短的需求——通常是一知半解的，你需要设计出数据结构，软件架构，代码算法，通信协议，以及其它所有针对商业问题的解决方案各种组成部分。然后你需要用一种外行人听的懂的术语将它们表达出来，并需要在规定的时间里提交给客户。

四川是旅游的天堂，无法拒绝她火辣辣的美食，无法拒绝她惊艳的自然风光，更无法拒绝她的古蜀文化。很多高考失利的学生认为没考上大学自己的前途就暗淡了，其实不然，高薪和舒适的工作并不是大学生的专属，21世纪是一个看重技术的时代，现在很多大学生找不到合适的工作，所以要想高薪就业就要选择一个发展前景好的行业，掌握一门技术。那么，适合高中生学的专业是什么？什么行业发展前景好呢？

各种各样的IT培训相关信息，难免让大家眼花缭乱，但是没关系，经过小编的整理，希望大家能够对其认识更深一步！说了这么多，是不是觉得了解一下IT培训还是很有必要的呢~那接下来让我来看看相关信息吧~ 国信安教育基地

据《大数据人才报告》显示，目前全国的大数据人才仅46万，未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。科多大数据带你了解2017年大数据行业就业前景怎么样：

据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网热门职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求较旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量非常大，而数据分析人才也是非常稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也很快，平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，6成以上都在招大数据人才。

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。数据分析师岗位职责工作职责：国信安教育基地

1.根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持；

2.负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测； 3.参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估；

4.整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持；

5.独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控； 6.参与编写项目相关文档。

北京大数据开发平均工资：30230元/月。

大数据开发工程师/专家岗位指责（引自滴滴出行）：职位描述：

1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统；

2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量；

3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献；

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篇3：大数据培训机构哪个好

(一)征信行业定义

征信是依法收集、整理、保存、加工自然人、法人及其他组织的信用信息,并对外提供信用报告、信用评估、信用信息咨询等服务,帮助客户判断、控制信用风险,进行信用管理的活动。

(二)征信机构分布

当前,我国征信机构主要分为两大类:一类是政府主导的公共信用机构,一类是根据市场需求自发建立的社会征信机构。

公共信用机构是指由政府或其所属部门设立,采集各类政务及其他征信信息,并向政府部门、企业和社会公众提供征信信息服务的法人或者团体。目前,我国公共信用机构约20 家。

社会信用机构在政府干预机制的主导下,发展规模相对较小。但其业务范围较传统的公共信用机构要广泛,已扩展至信用登记、信用调查等。而且由于其应运市场需求而生,经营相对灵活,能及时根据市场需求的变化,提供多样化的产品。据统计,截至2014 年底,我国社会征信机构约50 家。2015 年1 月,中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》,要求芝麻信用、腾讯征信等8 家机构做好开展个人征信业务的准备工作,标志着国内个人征信行业将步入高速发展期。

本文所指第三方征信机构仅指社会征信机构。

(三)第三方征信机构发展现状

就征信行业的市场环境而言,政府主导型的征信机构占据绝对优势。第三方征信机构发展受到的限制较大。

目前,第三方征信机构发展存在三个不平衡:第一,地域分布不平衡。机构分布与区域经济发展程度正相关,经济较为发达的东部地区,社会征信机构设立较多,中西部地区社会征信机构相对较少,甚至为零。第二,业务范围发展不平衡。当前,我国社会信用机构主要以从事企业征信业务为主,从事个人征信业务的机构较少,征信业务收入和人员主要集中在几家大的征信机构上。第三,不同资本性质的第三方征信机构发展不平衡。外商独资型第三方征信机构服务对象主要为外商,盈利能力较强,但是由于其服务对象的限制,市场规模较小;中外合资的第三方征信机构,一方面拥有资金优势,另一方面,可直接获得国外合作伙伴的征信经验,同时,还能分享国外合作伙伴的客户渠道和国内广阔的客户空间,发展势头较快;本土化第三方征信机构起步较晚,征信数据积累有限,品牌能力不足,征信产品信服度较低,很难打开市场。

二、大数据时代对第三方征信机构发展的影响

(一)“大数据”定义及特点

1.“大数据”定义

目前,国际上对“大数据”尚无一个准确的定义。一般认为大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为服务于经营决策的资讯。

2.“大数据时代”特点

(1)大量化和多样化。传统的数据库通常以MB和GB为基本的处理单位,但是大数据通常以TB甚至PB为基本的处理单位。传统的数据库以结构化数据为主,而大数据涉及的元素较多,类型呈现多样化,包含着结构化、半结构化以及非结构化的数据。

(2)高速性和真实性。互联网时代,对数据和信息传播的极速性倒逼大数据必须以极快的速度对海量的数据进行传递、分析和处理,这样才能保证数据的时效性。同时,大数据来源于市场主体交易数据和社交交互数据,客观反映了市场主体在经济、社会活动中的真实情况,可靠性较高。

(3)价值性。海量的数据不经过清洗,只能是单独的毫无价值的数据个体。但是大数据拥有独特的技术算法,通过技术清洗后的数据,不仅在规模上十分可观,而且在数据价值上有很高的参考性和认可度。

(二)大数据时代对第三方征信机构发展的影响

第三方征信机构发展面临瓶颈,需要寻找新的突破口。大数据时代独有的特征,将为第三方征信机构的发展,打破尴尬局面,带来新的机遇。

1.大数据时代为第三方征信机构提供日益精准的数据

第三方征信机构在大数据时代背景下,将突破传统征信收集数据的模式,不再局限于信息主体的基本信息、财务信息等静态信息,还将借助大数据平台及时跟踪和收集信息主体的行为信息等多层次的动态信息,将更能立体客观地定位信息主体的征信坐标。

2.大数据时代为第三方征信机构提供多样化的数据采集渠道和采集方式

大数据时代的到来,让第三方征信机构的数据来源跳出政府部门、金融机构等实体机构的限制,开始利用互联网从虚拟世界中获得征信信息,及时掌握信息主体交易动态、交易习惯等信息。并通过多样化的技术算法将数据分类到结构化、半结构化、非结构化的存储仓库中。

3.第三方征信机构的产品层次和服务水平将凭借大数据得到明显提升

大数据平台可以提供多样化的细分数据分析,满足不同客户的不同需求。现在国际上很多大的征信机构已经向数据分析转型,利用数据分析方法,挖掘和萃取具体客户的规律性信息,并根据数据显示内容准确预测其行为。

三、大数据时代下第三方征信机构发展风险及对策

(一)大数据时代下的第三方征信机构发展风险

我国第三方征信机构的发展正遇上大数据时代的崛起,二者碰撞的结果,国际、国内毫无历史经验可以借鉴。这一方面对第三方征信机构的发展提供了机遇,但同时风险共存。

1.行业发展风险

征信行业是一个投入大、见效慢、数据收集流程较长的行业,第三方征信机构要想成长起来需要一个较长的建设周期。尤其是大数据平台的建设,需要较大的研发和技术投入。而且,我国征信环境发展并不健全,政府扶持的公共征信机构占据半壁江山,整个第三方征信机构尚处在市场培育的起步阶段,短期内要想实现盈利很困难。

2.企业运营风险

一方面,第三方征信机构前期投入将会很大,而且短期内盈利有限,这有可能造成企业资金链断裂,被迫退出市场。另一方面,现行第三方征信机构除出具记录事实型征信报告外,还采用信用评分的模式,针对不同的维度,对客户进行评价,最终形成综合性的评价报告。但这种评分模型有待进一步验证。一是征信报告的有效性来源于大数据的完整性和数据模型的准确性,但大数据是没有边际的,一旦某一维度的数据未采集到,则评价报告就有失偏颇;二是建立有效的信用判断数据模型困难极大。要判断征信主体的征信状况,数据模型需要将每一个维度的数据串联起来,这需要每一个元素都得到模型的验证,需要成千上万数据模型的支持。数据模型庞大最容易产生的问题就是模型的泄漏,将导致第三方征信机构的核心竞争力丧失。

3.法律风险

第三方征信机构作为市场主体,利润是其追求的终极目标,而其盈利点就在于将数据以各种形式出让。这就涉及到泄漏个人隐私,侵犯相关市场主体的利益。2013年颁布实施的《征信业管理条例》,明确规定“采集个人信息应当经信息主体本人同意,未经本人同意不得采集。但是,依照法律、行政法规规定公开的信息除外”。但大数据时代下,信息过于庞杂,每个个体无法监控到自己所有隐私不被采集并被用来获利。同时,企业也不希望自身的负面信息被公之于众,并被不断地传播,而且企业不会主动授权任何一家征信机构去采集自身的负面信息,即第三方征信机构无权采集并发布相关主体的负面数据。当个人或者企业认为自身的权利受到第三方征信机构的侵犯的时候,他们可能会诉诸法律,那么第三方征信机构将面临法律风险。

(二)大数据时代下的第三方征信机构发展对策

1.建立适应大数据时代征信发展的法律制度和业务规范

我国征信行业尚处于起步阶段,各种法律制度尚不健全。目前征信行业的各种法律规定,一方面是针对传统征信行业,需要修订和完善;另一方面,大数据时代下,新生事物不断涌现,第三方征信机构也处在市场培育期,并没有比较完善的法律制度进行规范和引导。这就需要我们一方面不断修订和完善现有的法律规定,同时,要不断根据大数据时代征信市场的需求,制定新的符合行业发展的法律条文。

2.加强对第三方征信机构的监管

第三方征信机构尚处在市场培育期,对我国而言属于新生事物,监管部门首先要不断加强自身学习,跟随大数据的步伐,不断提升自业务素养;其次,可以考虑跨部门合作监管。征信是一个涉及面极广的行业,如果单凭一个部门进行监管,可能会出现监管不到位的局面,造成不必要的信用风险;再次,要发动全社会、全行业进行监督,可以成立第三方征信机构行业协会,一方面可以抱团获得发展机遇,另一方面可以进行行业自律与监管。

3.减少政府干预,逐步实现征信市场自由竞争

当前,有政府背景的征信机构占据主要国内市场,第三方征信机构举步维艰。征信行业健康发展需要政府部门有效监管,但是政府部门应逐步退出对市场的干预,实现所有机构自主经营、自负盈亏。凭借市场的优胜劣汰,实现第三方征信机构有效的进入和退出机制。

4.创新技术模式,确保隐私安全

确保信息主体的隐私权除了利用法律手段,不断完善相关法律制度外,主要还需要第三方征信机构自身对信息主体隐私权的保护。目前,中国人民银行采用技术手段———黑盒平台系统,将信息主体的识别信息变为无意义的代码,然后进行相关数据的处理,达到对信息主体隐私权的保护。这一做法值得第三方征信机构参考借鉴。

参考文献

[1]中国征信业发展报告(2003-2013)[R].北京:中国人民银行,2014

[2]葛志苏.互联网金融背景下征信业市场化发展研究[J].武汉金融,2014(12)

[3]王梦达.“互联网+”环境下第三方征信业的风险识别及防控[J].福建金融,2015(10)

[4]芮晓武,刘烈宏.中国互联网金融发展报告[M].北京:社会科学文献出版社,2013

篇4：大数据工程师好做吗？

这群人在国外被叫做数据科学家（Data Scientist），这个头衔最早由D.J.Pati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。

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。

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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。

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。”

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17.5万美元，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。

篇5：大数据培训机构哪个好

成都大数据培训班哪家好？学习大数据正是时候

成都国信安大数据培训由副教学总监，优秀讲师带队并亲自授课，秉承成都国信安一贯的专业品质态度，在课程质量，学生素质，就业服务上相当严格要求，并以学业满意就业为目标，打造国内优秀大数据培训班，感兴趣的同学不妨关注国信安教育基地了解一下

在入门阶段对计算机水平的要求并不算高，比如有人建议你学这学那，于是新手们又开始学习这种语言，搞到最后，什么语言都没搞懂，时间大把大把的流失，热情消耗殆尽。要解决这个问题，首先要明白一个根本问题，怎样挑选适合入门的编程语言？

首先，这门语言必须简单易学，有趣，而且要有一定的热度，有热度才能有更多的人一起交流讨论。不仅要想学，还要会学、学好IT技术。未来随着人工智能等一大批新兴行业的兴起势必会引起行业的快速发展。

现在是大数据时代，信息化社会。有人说，掌握大数据，就是掌握着机遇。现在网上的信息技术，程序也好，大数据也好，这些都是编程的各种语言衍生出来的结果，那么初学编程到底该选哪门语言学习呢，下面小编给你说道说道，希望对想要学习编程语言的新人有所帮助。

不同的领域有不同的应用语言，作为初学编程语言的新人该如何选择自己喜欢的编程语言呢？

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。随着IT培训的飞速发展以及人们生活水平的提高，IT培训已成为很多80后、90后、00后学技术的首选。但是，没有基础能不能学会成了很多学生和家长担心的首要问题。为此，小编前往学校教学一线，与众多实操大师一起探讨并分析了四川国信安职业培训学校的教学模式以及能否学会等诸多问题。

IT培训这点事，外行看热闹，内行看门道。对于一些相关经验，还是听老师傅的~好了，废话少说，下面来看看小编为大家带来的IT培训相关资讯吧～国信安教育基地

近年来，我国大数据产业发展进入爆发期，由于成熟的人才培训体系尚未建立，直接导致人才短缺的问题日益突出。“我们面临的很严重的问题就是应用场景和人才的问题，应用场景的问题是需要时间，人才问题是我这么多年来碰到的最严峻的问题。” 人才不足限制了大数据产业创新发展的成效。清华大学计算机系教授武永卫透露的数据显示，未来3至5年，中国需要180万数据人才，截至目前，中国大数据从业人员只有约30万人。LinkedIn（领英）发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》则显示，数据分析是当下中国互联网行业需求旺盛的6类人才职位之一。

同时，大数据行业选才的标准也不断变化。初期，大数据人才的需求主要集中在ETL研发、系统架构开发、数据仓库研究等偏硬件领域，以IT、计算机背景的人才居多。随着大数据往各垂直领域的延伸发展，对统计学、数学专业的人才，主要从事数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大。在高端人才稀缺的现实情况下，企业多选择从海外和传统行业挖掘跨界人才，但仍然无法满足国内市场的大量需求。针对大数据人才供应不足的现象，各种培训机构和各大高校也开始强化大数据人才的培养。但培养大数据人才需要时间，在短期内对于大数据领域的高端人才仍然会呈现出供不应求的现象。值得注意的是，今年3月份，教育部公布了第二批获准开设“数据科学与大数据技术”的高校名单，加上第一批获批的北京大学、对外经济贸易大学、中南大学，一共35所高校获批开设该专业。今年开始，部分院校将招收第一届大数据专业本科生。国信安教育基地

对于大数据人才建设，潘文表示，要建立适应大数据发展需求的人才培养和评价机制，并建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系。同时，还要完善配套措施，培养大数据领域创新型领军人才，吸引海外大数据高层次人才来华就业、创业。

成都国信安信息产业基地有限公司（简称“国信安”）是中国电子科技集团公司（简称“中国电科”）下属子集团——中国电子科技网络信息安全有限公司（简称“中国网安”）的全资子公司。于2002年由成都市政府倡导发起，依托中国电科、中国网安的行业和产业集团资源，形成了以信息化和软件技术为核心的教育培训、检测评测、产业促进服务的三大业务群。建立起了研发、测试、教育、人才培训、就业服务为一体的教育业务，旨在为中国电科集团单位，成都乃至西部地区电子信息、信息安全、服务外包等产业领域的发展提供源源不断的人才储备和输送。截至目前，成都国信安已经培养了上千万名学员，学员毕业之后的薪资远远超过其他IT技能培训。独立研发大数据教材，开设的大数据工程师课程、大数据分析课程、大数据可视化课程以及大数据运维课程，等都受到了广大学员的欢迎！

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篇6：大数据培训机构哪个好

成都大数据技术培训学校哪家好？学大数据就业前景怎么样

为什么越来越多的90后偏爱互联网行业呢？他们的择业观与80后有哪些区别呢？

有诱人的福利

90后对于“软福利”的重视程度已经超过了“硬福利”。在90后受访者看来，五险一金的硬福利应该属于公司的“标准配置”，因此并不算关键的竞争力因素，能够提供弹性工作时间、额外带薪年假、配备固定班车等“软福利”更容易获得90后的青睐。创新文化的氛围

Google内部将午餐时间看作同事间宝贵的交流机会，和美国大多数互联网公司一样，Google的员工中午普遍不睡午觉，通过协同工具来实现“约饭”的流程化，而只要是员工，制度上是可以实现任何级别之间的会餐，这也是其公司扁平化文化的一个体现。符合自己兴趣的发展空间

90后普遍认为工作不只是满足生计这么简单，能够满足兴趣、实现人生意义更重要。有62%的90后表示择业时更看重是否有符合自己兴趣的发展空间，仅有38%的受访者在择业时优先考虑薪资待遇。

四川地处中国大西南，肥沃的土地，丰富的自然资源，悠久的历史和绚烂多彩的少数民族文化，构成了多样性的自然和文化旅游资源。“只有高中学历，做个保安、服务员、挣的不多、干活还累，在酒店后厨大勺一挥，弄出几个菜，就能月薪上万，我有机会成为他们吗”，这是众多高中毕业生共同的心声。2017年高考已经结束，毕业后学什么好呢？选择哪个学校呢？

我们正身处信息爆炸的时代，网上各类信息充斥着我们的生活，要想找到准确实用的信息更是难上加难，不过没关系，经过小编的收集整理，马上让您免除烦恼！好了，废话少说，下面来看看小编为大家带来的IT培训相关资讯吧～国信安教育基地

近年来，高不成低不就、先就业再择业、与企业需求脱节等大学生就业问题日益凸显，甚至可以说已经成为了严重的社会问题。据悉，2013年全国普通高校毕业生总人数将达到699万人，而相关数据显示2013年应届毕业生签约率不足3成。如何突破瓶颈，顺利实现就业？不仅是学生要思考的问题，更是社会需要迫切解决的难题。对此，成都国信安认为，实现顺利就业，大学生需要回归到职业发展的原点——职业规划。为什么要做职业规划

不可否认的是，无论是何种职业，都需要完整的知识架构体系作支撑，而知识架构体系的构建需要长时间的积累。理论上，现阶段的高校教育虽然在培养完全符合企业需求的人才方面存在一定困难，但其课程体系可以使学生具备企业需求的基本能力素质。而现实中我们发现，很多大学生显然没有具备这一能力。

之所以这样，一个重要原因是很多大学生缺乏准确的自我定位。在高校中，一个普遍的现象是学生自身爱好与所学专业存在严重错位。这类学生在学习过程中往往是抱着“六十分万岁”的心态，学习效果可想而知。同时由于缺乏自我规划，这类学生也很难系统掌握自身爱好所属的知识架构体系，因此在毕业时就容易遭遇本专业能力缺失、业余爱好能力不强的窘境。自身素质能力与企业需求不匹配也就不难理解。何时做职业规划

正如上面所讲，知识架构体系的构建需要长时间的积累，因此对大学生而言，大一期间就需要进行职业规划并不断完善。笔者了解到，虽然像中软卓越这样的培训机构会对每一位参加培训的学员进行人才测评，根据其特点进行就业指导，但这样的就业指导应该是锦上添花而非雪中送炭。可喜的是，现在很多高校都在开设就业指导的选修课，也会邀请一些知名公司或机构的管理人员给学生做职业规划的讲座，这些都是非常有意义的举措。怎样做职业规划

职业规划是一个综合性问题，涉及学生、学校、企业等多个方面。当难以有效国信安教育基地

改变外界因素时，大学生需要更多发挥主观能动性。笔者建议大学生从以下三个方面做出努力：

首先，树立正确的职业规划认知。很多学生认为做职业规划就是要确立未来工作的职位，其实则不然。总体而言，职业规划是对未来职业发展方向的规划，大学生在此过程中需要确立自身的职业方向、系统掌握职业发展所需的基础能力架构。以中软卓越所在的IT培训行业为例，无论是培训开发还是测试，都需要掌握软件工程、开发语言、数据库、数据结构等基础知识。

篇7：大数据培训机构哪个好

我的大数据高端班求学实录

简单直接，先为大家送上入学好程序员大数据高端班一个月以来的培训纪实。

第一周是学习了Java的入门知识，包括环境搭建，基础语法讲解，局部变量和全局变量，函数及函数的重载，数组和两种排序和两种查找。

第二周是主要内容是面向对象的编程思想，static，final关键字，继承（继承的创建与重写），接口，多态，内部类（简单了解），异常（包括异常的处理和自定义异常），设计模式（单例，模板）还有字符串和字符串的功能。

第三周，第四周开始学包装类，Date类，Math类等各种类，接着是集合，泛型，这里容易混淆。线程创建，多线程的同步问题，线程间的通信，单生产者单消费者，多生产者多消费者，最后是I/O流，这里分类较多，需要多花时间在这里。

接下来着重记录下最近所学的知识点，StringBuffer的方法

1.增加StringBuffer str =new StringBuffer(“hello”);str1=str.append(“world”);

2.插入str1.insert(6,“123”)// “hello 123 world” 3.删除StringBuffer str1=new StringBuffer(“hello”);System.out.println(str1.deleteCharAt(1));//hllo 4.Date date=new Date();long time=date.getTime();//把当前时间转换为long类型

Date b=new Date(time);//把long类型的time转换为Date类型

SimpleDateFormat gs=new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd”);Date date=gs.parse(“1999-01-01”);//把字符串转化为Date类型

String riqi=gs.format(date);//把Date转化字符串 5.Arrays的工具类 import java.util.Arrays;BinarySearch()二分查找用法 Arrays.BinarySearch(a,3);Arrays.sort(a);数组排序；

Arrays.toString();//这个方法是是用来将数组转换成String类型输出的，入参的可以是long，float，double，int，boolean，byte，object型的数组。Fill();给定数组为其填充内容int a[]=new int[8];Arrays.fill(a,1,5,8);//[0, 8, 8, 8, 8, 0, 0, 0]。

6.成员内部类，可以使用外部类的属性和方法，也可以修改外部类的属性。内部类的class文件名，外部类名$内部类名.class。内部类创建对象，外部类，内部类，对象名=外部类对象.new 内部类构造方法（）；静态内部类不能使用外部非静态成员。静态内部类只能使用外部类中的静态成员；

篇8：大数据技术在企业培训中的应用

关键词：大数据,培训,指数,兴趣

移动互联网下信息呈现信息爆炸式增长,用户选择多样化。目前很多企业搭建了自己的在线学习平台,或者外包给第三方公司来做企业培训。但培训效果并没有完全达到企业的满意,分析其主要原因有员工的学习兴趣不高,存在挂课等作弊现象[1]。因此在互联网大数据时代学习平台的构建要向以客户为中心转变,提高学员自主学习兴趣,减少强制要求。

搭建学习管理系统平台,通过放入统一化的通用课件和个性化的定制课件,向学员发出开课通知,监督学员参与学习,最后组织在线考试和课程评估完成一次培训。这是大部分企业目前企业实施线上培训常见的标准化流程,由培训管理者发出指令,受训员工接受指令完成每次学习任务。这种被动、自上而下的培训导致员工培训积极性不高,培训效果有限[2]。这对培训业务的发展和学习平台的构建提出了直接挑战。如何建立学员沟通的平台,分析学员数据的相关性,发现学员的真实需求,激发学员的学习兴趣是互联网和移动互联网时代研究的重要课题。弱化学习管理者的指令感、强化学习者的主动学习意愿,学习平台和移动学习平台才能变得积极活跃起来[3]。

大数据从概念的提出到产业的应用已经逐渐完善起来,大数据时代的在线培训使得揭开传统培训的黑匣子成为可能[4]。首先,在线学习使得一切学习行为、学习偏好和学习习惯具有可记录与测量性,给平台建设者提供了更多可描述的具体信息,这是数据分析的前提[5]。第二,在线学习与移动学习中体现了数据的相关性,不同数据之间呈现出的关联性使平台建设者能从中分析出不同的岗位序列、不同层级、不同地域、不同年龄的学员之间的群体性,从而为后续的课程内容规划和相应的学习活动设计提供参考。第三,在线学习可以实现学习工程的数据可实验性,平台建设者可以通过挖掘、分析大数据,在页面设置课程推荐功能和活动置顶功能,提高课程的点击率和活动的参与率,从而提高课程的访问量和学员的自主学习兴趣。

在线学习中课程访问的情况是反映课程受欢迎程度的最直接的指数,学员可以根据课程访问的相关信息作为判断依据来决定自己是否学习该课程,提高学员学习的针对性。业务人员也可以根据课程指数,为新课程的开发和制作提供数据依据[6]。

1数据采集

课程学习的历史数据收集自企业的自有培训平台,每天以日志的形式将数据导入到企业的Hadoop大数据分析平台,大数据分析再将这些数据进行清洗和分析将结果反馈给业务平台。

2指数系统的使用对象

学员利用指数系统可以直观地观察到与自身关系比较密切的课程,根据指数系统的量化数据指导自己更加高效地选择课程,提高自身能力。

业务人员利用指数系统的趋势来对当前存在的课程进行维护,对未来需要开设的课程进行指导。还可以针对指数系统反馈的信息,挖掘一些新的业务。譬如可以将同一岗位一周、一个月、一年的播放次数最高的课程展示出来,时间周期跨度长的课程,可能是很多员工都感兴趣的课程。业务人员根据这些播放趋势可以动态地调整课程,将几乎没人感兴趣的课程逐步撤销掉,而对大家都感兴趣的课程进行更大范围地推广。推广有价值的优质资源,淘汰没有实用价值的资源。

3分析展示的内容

企业课程指数首页以搜索的形式来为学员或者管理员提供服务。学员可以搜索课程(系统已有的课程)。

3.1课程播放趋势

将课程自上线以来每天的访问次数以线图的形式展示出来,课程的播放趋势能动态地反映当前课程在不同的时间段的受欢迎程度,对员工把握当前的市场动态和技术变革有提示作用,如图1所示。

其中横轴代表时间,纵轴代表播放次数,从图上可以动态地观察到随着时间的推移课程的播放趋势。

3.2学员所在地域分布

该指数可以反映不同地域的学员对相同的课程的关注程度,学员可能会更加关注与自己地域相近的地域或者发达地区的学员关注的课程内容,如图2所示。

其中颜色的深浅代表了不同省份学员学习该课程的人数的多少,颜色越深人数越多,颜色越浅人数越少。

3.3人群特征

人群特征从社会的角度多个维度来进行划分,可以了解该课程关注人的性别、年龄、学历、岗位等信息。企业员工可能对和自己岗位相同或者相似的岗位人关注的课程最感兴趣,同时同一岗位看的人多的课程可能对工作帮助也是比较大的课程,人群特征如图3所示。

性别百分比代表学习过这个课程的人男女分别占比例为多少。将学习过这个课程的人划分为几个不同的年龄段,分别标识出不同年龄段的人学习过该课程的人所占百分比。岗位特征,按岗位特征进行了划分,给出不同岗位的人学习过该课程的人所占百分比。

4结语