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大数据分析师有哪些学习人群?

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宠你宠到呕心沥血令我血性也失守。

1、企业单位:

参与企业经营、决策管理、项目投资的职业经理人或高级决策人;

参与企业项目运营环节中涉及的包括市场分析、市场研究、生产、研究、评价、销售等各个环节的工作人员。

2、政府、事业机构:负责项目审核、审批和招商引资、项目评估、项目决策、政策制订等工作的政府机构领导者及相关从业者。

3、金融机构:银行或非银行金融机构、管理咨询公司、风险投资、金融产品研发、信贷等相关工作人员。

4、事务所:项目数据分析师事务所、会计师事务所、资产评估事务所、税务师事务所及律师事务所等工作人员。

5、学校:学习经济学、财务、统计、投资、金融和企业管理等相关专业的在校学生(毕业后才能取证)以及应届毕业生。

大数据分析师考试如何安排?

数据分析师由中国商业联合会数据分析专业委员会统一安排考核,截止2014年8月,考试共有四门《数据分析基础》《量化经营》《量化投资》《战略管理》,每门100分,60分及格制。考试时间每年有4次考试。具体时间请关注CPDA项目数据分析师官网考试通知,大致在每年的3月、6月、9月、12……阅读全文 >>

大数据分析师需要学习什么?

大数据分析师,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、数据整理、数据分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。他们知道如何提出正确的问题,善于数据分析、数据可视化和数据呈现;能够辅助公司商业决策,帮助降低成本,提高收益,改进产品,留住客户,发现新的商业机会等。总的来说,……阅读全文 >>

大数据分析师发展前景如何?

从职位薪水来看,数据分析行业的高薪主要分布在长三角、珠三角和京津地区。北京、上海和深圳的薪水位列第一方阵,均薪在10k+;杭州、宁波和广州位列第二方阵,均薪在9k+;其他沿海及内陆区域中心城市,如南京、重庆、苏州、无锡等位于第三方阵,均薪在8k左右。从职位量来看,北京、上海、深圳……阅读全文 >>

大数据分析师认证什么证书含金量最高?

获得数据分析师认证证书,取得行业敲门金砖,并进而成功拿到心仪企业的Offer,是不少求职者的梦想。市场中的证书较多,有些是含金量高的,而有些是价值低的,大家一定要选择到好的认证。在这里给大家比较下目前市场中的数据分析类证书。一般认证机构是两种类型,一种是国家部门认证,一种是行业性……阅读全文 >>

大数据分析师有哪些学习方式?

(1)面授利用连续三周的周末时间(具体时间请到中国CPDA[2]数据分析师网站查询),为学员安排为期六天的面授课程,具有丰富实践经验的老师将全面讲解项目数据分析知识,讲解与案例教学、互动教学、头脑风暴、深度讨论相结合,使学员深刻理解和掌握所学知识。(2)远程学习时间为一年整,在此……阅读全文 >>

什么是大数据分析师?

大数据分析师对应的是CDA二级大数据分析师考试。他们专注于构建管理数据模型的技术,仔细检查数据,并提供报告和可视化来解释数据隐藏的见解,模型的优化和改进等。你能拿到的薪水:大数据分析师作为架构的搭建者,在编程框架中举足轻重,月薪一般为25k-50k理论基础:统计学、概率论和数据库……阅读全文 >>

大数据分析师薪酬待遇怎么样?

爬取一个月内4600份大数据领域职位需求,生成一份大数据市场需求报告。为了探索这个问题,我从几个主流招聘网站爬取了大数据相关的职位信息,最终生成一份《大数据职位需求报告》,主要从两个方面进行阐述:整体大局概述:主要从大数据领域的技术细分方向、薪酬分布、城市分布、学历分布、经验影响……阅读全文 >>

大数据分析师与数据分析师的根本区别在哪?

大数据分析与数据分析这几年一直都是个高频词,很多人都开始纷纷转行到这个领域,也有不少人开始跃跃欲试,想找准时机进到大数据或数据分析领域。如今大数据分析和数据分析火爆,要说时机,可谓处处都是时机,关键要明了的一点是,大数据分析和数据分析两者的根本区别在哪里,只有真正了解了,才会知晓……阅读全文 >>

大数据分析师到底在干嘛?

为什么数据前面加个大?不加大你不点,不加大不时髦,不加大不够大!先从一个故事讲起,某养猪场厂长告诉A分析尸,我要看几个数据,你提取一下,一周后给我看看。A分析尸列出:猪总数10000、收入500万、净利润180万。猪场老板一看,说:做的不错,A君好好干。同样的问题,猪场老板给了B……阅读全文 >>

大数据分析师技能有什么要求?

熟悉业务流程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,分析的结果只会是脱了线的风筝,没有太大的使用价值。编程技能作为数据分析师,具有编程能力很重要。使用编程的工具,能够做更深入、更高效的分析。Pyth……阅读全文 >>

2019-06-28
大数据分析
大数据分析
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个V,数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、Value(价值)、真实性(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇,随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临,大数据分析也应运而生。
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