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　　课程直切企业需求 培养数据分析人才

　　数据库编程

　　数据分析基础编程；数据分析宏语言；数据分析SQL；数据分析编程

　　统计分析

　　多元统计:因子分析，聚类分析；统计基础与假设检验，T检验与方差分析；线性回归与模型修正，逻辑回归；统计基础与实践序列

　　数据挖掘

　　数据挖掘前期处理与决策树；逻辑回归与神经网络；聚类模型、关联分类；常见数据挖掘工具要点分析

　　Python爬虫

　　Python的基本语法；基于Python的爬虫实现；Scrapy、PySpider等爬虫框架；利用Python爬虫获取数据

　　数据可视化

　　利用Echars等Web前端技术；利用相关数据可视化工具；数据可视化解决方案分享；业务评估系统BI设计与实现

　　数据分析+Hadoop

　　Hadoop平台使用；其他分析工具与大数据应用讲解；数据分析数据库管理平台接口课程

　　你适不适合从事大数据行业？只需要看看这4个因素

　　作为普普通通的人，我们的愿望无非就是稳定的工作。所以当我们在一个行业待得时间过于长久尝不到甜头，亦或是对自己人生有了新的规划的时候，也会开始深思熟虑要不要转行。其实想要转行的人在之前可能都会有这样那样的疑问，担心甚至于大过于期待，但系自己不适合这个行业，担心自己学不会，担心会有年龄的限制，担心找不到工作。犹豫跟害怕是我们在做任何一个重大决定前的一个常态，但是这样说也绝不是让你盲目转行，而是当你一旦确定想要转行，就不要犹犹豫豫，而是认真的做出规划，查看行业动态以及查看各大APP，增加自身的底气。

　　那么应该如何去确定自己应不应该转行大数据行业呢？这里有一份衡量标准，但它不是的衡量标准，只能作为一个参考。到底该不该转行？又到底该不该进入大数据行业？

　　一．年龄因素

　　当然这个对于我们来说算得上是一个比较重要的因素，因为怎么说呢，一个人的25岁和35岁做决定的心态一定是不一样的，所以这里把年龄放在位是因为是否转行大数据行业来讲这是一个很重要的参考因素。但是在这里并不是说35岁就不可以不能，毕竟学不在晚，但是年纪太大才进入这个行业，即使学会了，找工作的时候也会遇到重重阻碍。所以如果你还年轻，并且目前的生活以及行业并不能让你感到满意，更或者说薪资水平不能满足你的生活需求，这种情况你可以早日做出规划，来决定自己是否要从事大数据行业。

　　二．爱好因素

　　这一点来讲也是比较重要的一个点，支撑我们从事一份工作的原因除了薪资水平那就是爱好了。如果你对这行足够热爱足够向往，并且有一个粗浅接触之后觉得它能带给你快乐让你有所收获，从金钱从能力从爱好，那么你便适合转行大数据，工作都是枯燥的，并不是时时都是惊心动魄，但是当你爱好它并且足够热爱的时候，你就会发现你很适合大数据行业。但是如果你是从主观上就很排斥电脑工作、排斥代码，那真的不适合，不能勉强的。

　　三． 性格因素

　　这点需要讲明的是并不是说喜静的人就比爱动的人学的好以及会更适合这个行业。学大数据这个行业也是会有几个必备的性格因素的，但是较重要的就是你要足够勤奋能吃苦，如果你想在大数据这一行大展拳脚，想要学的好发展好，有几个性格是必备的，比如说你“不服输”、“不嫌烦”、“有好奇心”、“胆大心细”，以及较重要的“主动解决问题的能力”。

　　四．条件因素

　　这里讲的条件，并不是说金钱或者其他外在的一些条件。而是当你决定转行的那一刻开始你就应该知道，你要做的无论是自学还是培训，它都有一个过程，并且这个过程是漫长而又枯燥的。可能很长时间没有成效会但是当你做好足够的准备，努力付出，在大数据这一行来讲一定是有高回报的。

　　无论你是否决定转行大数据行业，无论你是决定参与培训或者自学转行大数据，只能说这个行业值得，值得你付出，因为从未来发展前景来看，它不会辜负你的付出。