京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是什么_数据分析师培训
目前,大多数人对大数据的概念还停留在:就是海量的数据,PB(1PB=1024TB)级别的,甚至是 EB、ZB 以上的数据,通过对这些数据进行深入分析,就能得出非常有价值的结论,指引企业做出最佳决策。
其实,现在的大数据指的并不仅仅是海量数据,更准确而言是对大数据分析的方法。传统的数据分析,是通过提出假设然后获得相应数据,最后通过数据分析来验证假设。而大数据不是这样的,大数据是从收集的海量数据中,通过算法将这些来自不同渠道、格式的数据进行直接分析,从中寻找到数据之间的相关性。简单而言,大数据更偏重于发现,以及猜测/印证的循环逼近过程。
而大数据的价值体现在对它的分析利用上。一直以来,大数据的瓶颈并不是数据规模巨大导致的存储、运算等问题,而是在前端数据的收集途径,以及对数据进行结构化处理,进而引导后期的商业决策中的模型和算法问题。
各个行业都在产生数据,现代社会的数据量正持续地以前所未有的速度增加着。这些不同类型的数据和数据型,极其复杂,包括结构化、半结构化和非结构化的数据。企业需要整合并分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据,包括企业内部和外部的数据。随着传感器、智能设备和社会协同技术的爆炸性增长,数据的类型变得难以计数,包括文本、微博、传感器数据、音频、视频等。
在当前数据驱动的时代,企业面临着前所未有的数据增长和多样性挑战。传统的分析方法已难以满足快速变化的市场需求。大数据不仅仅是海量信息的堆积,更是通过先进的算法和工具,从复杂的数据中提取有价值的洞察,辅助企业做出明智决策的过程。这要求数据分析师具备从数据收集、处理、分析到可视化的全方位能力。
为帮助您系统掌握这些关键技能,CDA推出了全面的数据分析课程体系,涵盖从基础到高级的各个层级,适合不同背景和需求的学习者。
专为初学者设计,课程内容包括:
通过实用案例教学,帮助学员快速掌握数据分析的基本工具和方法。
适合希望深入学习的学员,课程内容包括:
统计学基础与数据分析理论
高级Excel与Power BI应用
SQL数据库高级操作
实际业务场景的数据分析项目
课程强调理论与实践相结合,提升学员在实际工作中的数据分析能力。
针对希望转型为数据分析师的职场人士,课程内容包括:
课程由专职教研团队设计,适合零基础学员,帮助学员从入门到就业实现全面转型。
系统全面:课程涵盖数据分析所需的各个方面,从基础工具到高级技术,满足不同学习阶段的需求。
实战导向:通过丰富的案例教学和项目实践,提升学员解决实际问题的能力。
权威认证:完成课程并通过考试后,可获得CDA数据分析师认证,提升职业竞争力。
就业支持:提供职业规划、简历优化、面试指导等全方位就业服务,助力学员顺利进入数据分析领域。
立即行动,开启数据分析职业之路!
无论您是刚刚接触数据分析,还是希望在职业生涯中实现转型,CDA网校都能为您提供专业的课程和支持。点击下方链接,了解更多课程详情,开始您的学习之旅:
掌握数据分析技能,拥抱未来职业发展的无限可能!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12