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大数据工程技术人员培训哪些内容?课程以系统讲解主流大数据应用发展现状、行业落地型大数据解决方案适用情景、完整的大数据分析过程及常用工具操作方法为重点,帮助掌握数据分析,挖掘思路、累积方法,并结合大量企业经营数据进行分析、挖掘客户行为特点,提升学员数据综合分析能力。
大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究,并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。专业技术等级共设三个等级,分别为初级、中级、高级。初级、中级分为三个职业方向:大数据处理、大数据分析、大数据管理;高级不分职业方向:
一、大数据工程技术人员应具备的通用技能
1、具备与客户良好的沟通能力,将客户的需求及时进行反馈;
2、具有对数据采集、清洗、分析、治理、挖掘;等,能熟练使用相关软件;
3、具备良好的协调能力,协调整个项目小组的工作;
4、具备相应的时间观念。
二、大数据工程技术人员硬性要求
熟练掌握java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL以及一些主流的软件开发IED,如VS、Eclipse;对软件架构设计、数据库架构设计能够熟练掌握;
数据分析师角色/任务:收集,处理和执行统计数据分析;
必备语言:java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等;
技能和特长:电子表格工具(例如Excel),数据库系统(SQL和基于NOSQL),通信可视化,数学,统计,计算机,机器学习等
三、大数据工程技术人员软实力
1、懂业务
从事数据分析工作的前提就会需要懂业务,即熟悉行业知识、公司业务及流程,最好有自己独到的见解,若脱离行业认知和公司业务背景,分析就没有太大的使用价值。
2、懂管理
一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导,如果不熟悉管理理论,就很难搭建数据分析的框架,后续的数据分析也很难进行;另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。
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,以便有效的开展数据分析。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,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
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。
四、大数据工程技术人员岗位能力级别
1. 初级:具备基本的大数据技术的基础知识,可以将其视为大数据认证的初学或者入门等级。
2. 高级:大数据认证的高级或者熟练等级,表明该人才具备大数据某一专业方向的基本知识和熟练技能。
3. 专家:具有业界公认的专业大数据技术知识和丰富工作经验。
随着智能制造、大数据、区块链等新技术与各产业发展深入融合,推动了传统产业高端化、智能化、数字化,催生了一批新兴产业增长引擎,智能制造工程技术人员、大数据工程技术人员、区块链工程技术人员等新职业应运而生。
新职业发布以来,市场对相关从业人员需求缺口较大,但人才培养培训和评价体系尚未形成,亟需从国家层面统一规范引导,加快新职业专业技术人员培养培训,改善人才供给质量和结构,支持新兴产业创新升级,为促进数字经济和实体经济深度融合、推动经济社会高质量发展提供人才支撑。
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