學校課程講師擁有豐富的開發(fā)和教學經(jīng)驗，課程采用理論與實踐相結合的教學模式，培養(yǎng)符合行業(yè)要求的IT人才。開設課程有：大數(shù)據(jù)分析、Python、Linux、云計算、Java、軟件測試、嵌入式開發(fā)、網(wǎng)絡運維、C語言、鴻蒙開發(fā)、短視頻剪輯制作培訓、影視后期制作培訓、PR、AE、C4D、PS、NUKE合成、web前端開發(fā)、平面設計、UI設計、創(chuàng)意廣告設計培訓、AIGC創(chuàng)意輔助設計等課程，歡迎感興趣的前來咨詢。

大數(shù)據(jù)分析作為一個新興的交叉學科，它綜合應用了數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、統(tǒng)計學等多門學科的知識。要成為一名優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師，就需要在理論和實踐兩方面進行全面的學習。

大數(shù)據(jù)分析需要學什么？

1、數(shù)據(jù)挖掘技術

數(shù)據(jù)挖掘從大數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。要學習各種數(shù)據(jù)挖掘方法，如關聯(lián)規(guī)則分析、頻繁模式挖掘等。數(shù)據(jù)挖掘將機器學習運用于實際場景中。

2、數(shù)據(jù)可視化

大數(shù)據(jù)分析必須具備數(shù)據(jù)可視化能力，使用各類可視化庫對數(shù)據(jù)進行直觀的展示。數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律并解釋模型。常用的可視化庫有等。

3、分布式計算框架

要處理海量數(shù)據(jù)就需要Spark、Hadoop等分布式計算框架。學習使用這些框架進行分布式數(shù)據(jù)處理。這是實際工程中的必備技能。

4、機器學習算法

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，機器學習算法大放異彩。需要掌握分類、回歸、聚類等經(jīng)典機器學習算法的原理，這是進行大數(shù)據(jù)建模的關鍵。還要學習神經(jīng)網(wǎng)絡等前沿的深度學習算法。

5、數(shù)學統(tǒng)計知識

數(shù)學是大數(shù)據(jù)分析的理論基礎。需要學習數(shù)學分析、線性代數(shù)等基礎數(shù)學知識，并深入理解回歸分析、假設檢驗等統(tǒng)計學理論。