老师教学生玩转大数据分析

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简述信息一览：

• 1、大数据学习一般都学什么
• 2、会计管理五大必备技能,你get了吗?
• 3、如何像Google一样玩转大数据?
• 4、大数据分析师要学什么?
• 5、IT数据分析师
• 6、大数据与教育的结合,体现在哪些方面?

大数据学习一般都学什么

我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+前沿科技专业。

数据结构与算法：学习数据的组织和管理方式，以及常用的算法和数据处理技术，为后续的数据分析和处理打下基础。 数据库原理与应用：介绍数据库的基本概念、原理和设计方法，学习SQL语言和数据库管理系统的使用，了解数据的存储和检索技术。

数据分析基础 统计学：统计学是数据分析的基础，学习统计学可以帮助理解数据的特征、分布以及变异性。数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。编程基础：掌握至少一种编程语言，如Python或R，用于数据处理、可视化和建模等。

这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。

大学大数据专业学习数据存储与管理、数据处理与分析、大数据平台和工具、数据科学导论、数据结构等。数据存储与管理：学习各种数据存储技术，包括关系型数据库（MySQL、Oracle）、分布式文件系统（Hadoop HDFS）和NoSQL数据库（MongoDB、Cassandra），以及数据管理和数据仓库技术。

会计管理五大必备技能,你get了吗?

1、各部门、各项目的梳理，需要耐心如丝，才能坐得住、算得清。数字敏感会计与数字相伴，对数字的敏感是日常。快速读位、过目不忘，每一个数字背后都有其故事，你准备好了吗？分析判断经济数据、法规条款，都需要我们会计人的敏锐分析和判断。为企业的决策提供有力支持，是我们的使命。

2、成本核算管理 - 从基础设置到流程梳理，如货龄计算与LCM管理，构建核算的坚实框架。 SPA管理会计培训 - 从产品成本到物料分类账，详解产品成本的***与控制。 成本核算方法体系 - 掌握产品成本计算的原理、程序和原则，为核算提供准则。

3、会计证书是会计从业人员必备的资格证书，也是提升职业竞争力的重要途径。本文将为你全面解读会计证书，包括会计丛业资格证、职称证和其他资格证书，帮助你更好地了解会计职业发展的路径。会计丛业资格证会计丛业资格证是会计从业人员的入门通行证，但有些企业可能不看重这个证书。

如何像Google一样玩转大数据?

如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，这个也是看自己未来的需求的。大数据是需要一定的编程基础的，但具体学习哪一门编程，自己可以选择的。其实只要学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下的。

掌握数据可视化：数据可视化是大数据应用的重要环节。学习如何使用工具（如Tableau、PowerBI、Djs）将数据转化为直观的图表和报告。学习云服务和大数据服务：了解云计算服务（如AWS、Azure、Google Cloud）提供的大数据服务和工具。学习如何在云环境中部署和管理大数据解决方案。

大数据技术已经渗透到我们生活的方方面面。比如，当我们打开淘宝，搜索“毛衣”，在下一次登陆时，会发现众多毛衣款式已经为我们推荐。这一切都离不开大数据技术的魔力。

SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。

大数据分析师要学什么?

1、数据分析师需要学习统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具等内容，还要熟练使用Excel，至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言，具备撰写报告的能力，还要具备扎实的SQL基础。数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。

2、大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。

3、会一些SPSS modeler基础应用，这部分技能对应数据建模分析师。（3）使用R语言进行数据集的创建和数据的管理等工作；会使用R语言数据可视化操作，让学员学会如何用R语言作图，如条形图、折线图和组合图等等；是R语言数据挖掘，本部分数据挖掘工程师。

IT数据分析师

企业对于大数据技术的旺盛需求已经在相关IT职位的薪酬水平上得到体现。在《2014薪酬调查指南》中，Robert Half Techology（简称RHT）汇总出数据及数据管理领域的十大IT职位。其中收入水平最高的是数据仓库经理，职位起薪在11万5250美元到15万4250美元之间。

包括***表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。

数据分析师的就业前景是广阔的。人才缺口大，IT时代逐渐被DT时代取代，用理性的数据分析代人工的经验分析成为主流，数据分析人才的供给指数仅为0.05，属于高度稀缺。

大数据与教育的结合,体现在哪些方面?

1、如果说问大数据与教育的结合，那么更多的就是体现在数据分析方面。像我们机构在用的什么书，什么云，染什么的，还是染书什么的。

2、个性化教育。通过运用大数据技术，教师可以关注学生个体的多方位的表现，可以通过对学生及时性的行为进行记录，使得数据有效整合，为教师提供真实个性的学生特点数据。

3、智能化教育：大数据与人工智能的结合使得教育变得更加智能化。通过智能推荐系统，可以根据学生的学习数据和偏好，为其推荐适合的学习资源和课程。同时，智能辅导系统也可以根据学生的学习情况，为其提供个性化的辅导和反馈。然而，随着大数据在教育领域的广泛应用，也需要注意数据安全和隐私保护的问题。

4、一是建立教师管理信息化体系。以教师系统为支撑，逐步实现教师系统与相关教育管理服务平台的互通、衔接，建立健全覆盖各级教育行政部门、各级各类学校及广大教师的互联互通、安全可靠的教师管理信息化体系，为加快推进教师治理体系和治理能力现代化奠定坚实基础。二是形成教师队伍大数据。

5、在大数据时代背景下，教育的特点和发展趋势主要体现在以下几个方面：个性化教育：大数据技术可以对学生的学习数据进行分析，根据不同学生的学习情况和学习特点，实现个性化的教学方案和资源推荐，帮助学生更好地发挥自己的潜力。

6、大数据能帮助提***品或服务的企业进行精准的营销，可以发现学习者的特征，以便开发出更符合学习者的学习模式或者学习软件，是教育技术变得更加具有智能性，我把它称之为自适应技术。

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