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大数据是眼下非常时髦的热词，同时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。随着大数据在国内的发展，大数据相关人才却出现了供不应求的状况，大数据分析师更是被媒体称为“未来最具发展潜力的职业之一”。

数据分析师就业前景如何？

　　从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。根据美国劳工部预测，到2018年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

大数据分析师是做什么的?

　　“大数据分析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。”而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。

大数据分析师薪资待遇：

　　有媒体报道，在美国，大数据分析师平均每年薪酬高达17.5万美元，而国内顶尖互联网公司，大数据分析师的薪酬可能要比同一个级别的其他职位高20%至30%，且颇受企业重视。

　　国内某大型招聘平台给出的数据分析师平均薪酬为：9724（取自1139份样本），且北京、上海、广州、深圳、杭州、南京、武汉、成都、长沙为大数据分析师需求量前十的城市。

大数据分析课程大纲

第一部分 《数据分析师基础理论》

　　大纲简介：行业分析，常用方法， 统计基础，Excel数据分析。

　　预期效果：统计概率知识，数据库，SPSS数据分析应用。

第二部分 数据库

　　大纲简介：数据库基础知识知识，了解SQL/ORACLE操作。

　　预期效果：熟悉一款数据库软件，能进行脚本、存储过程编写等。

第三部分 《数据可视化》

　　大纲简介：数据可视化基础 Tableau等数据可视化的利器预期效果：掌握对数据的可视化。

第四部分 《SPSS/SAS数据处理技术》

　　大纲简介：数据的录入、整理、清洗、处理、分析、输出、解读等。

　　预期效果：掌握一门专业数据分析软件， 会使用软件进行数据处理及分析。

第五部分 《数据建模分析》

　　大纲简介： 数据建模，方差、回归、分类、主成份、因子、聚类、多元、时间序列等数据分析模型，数据可视化，结果输出及解读。

　　预期效果：熟悉各模型应用环境，学会自行建模分析，独立完成数据分析工作，并能输出图表解读数据现实意义。

第六部分 《 数据挖掘工具》

　　大纲简介： R语言， Matlab语言等高级语言分析建模。

　　预期效果： 熟练掌握 R语言的应用

第七部分 《大数据Hadoop的应用 》

　　大纲简介： Hadoop的构架，Hadoop与 R语言的结合

第八部分 《案例分析及业务应用》

　　大纲简介： 电信，金融，电商，零售等实际案例分析；BI、文本挖掘、大数据、智慧城市等前沿技术。

　　预期效果： 通过真实案例举一反三， 熟悉整个数据分析流程；了解前沿技术，增强业务与技术对接能力。

第九部分 编程语言

　　预期效果 对其所学过的编程语言进行强化，初步达到企业工作要求。

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