北京大数据培训多少钱，打听下？
全部答案（共3个回答）
Java就业培训市场发展前景广阔现在人们愈发相信，在今后的十年、二十年之内，Java都将是IT行业最炙手可热的技术，Java软件工程师将持续成为最热门的岗位之一，历史也不断的证明，JAVA的发展越来越好。这不但被广大的程序员和计算机人士看到，许多的培训机构也早已尝到了Java培训的甜头，在过去的7年终，一个又一个IT培训机构靠Java培训发家致富，一个又一个Java培训讲师走到台前，被广大的大学生们及java新手所熟知。时至今日，Java培训仍然是IT培训中最火的培训之一。不过，儿童级别打打闹闹的初级培训已经不再具备市场，从近2年及今后若干年，Java培训的发展前景将依靠于就业培训，只有以实实在在就业为导向的培训才能经得起市场的考验。
大数据概念应用到IT操作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。大数据非结构化或者结构数据都代表了‘所有用户的行为、服务级别、安全、风险、欺诈行为等更多操作’的记录。大数据分析的产生旨在于IT管理，企业可以将实时数据流分析和历史相关数据相结合，然后大数据分析并发现它们所需的模型。反过来，帮助预测和预防未来运行中断和性能问题。进一步来讲，他们可以利用大数据了解使用模型以及地理趋势，进而加深大数据对重要用户的洞察力。 他们也可以追踪和记录网络行为，大数据轻松地识别业务影响;随着对服务利用的深刻理解加快利润增长;同时跨多系统收集数据发展IT服务目录。大数据分析的想法，尤其在IT操作方面，大数据对于我们发明并没有什么作用，但是我们一直在其中。Gartner已经关注这个话题很多年了，基本上他们已经强调，如果IT正在引进新鲜灵感，他们将会扔掉大数据老式方法开发一个新的IT操作分析平台。
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北京大数据培训_靠大数据赚钱的10个例子
& & 北京大数据培训:靠大数据赚钱的10个例子,从 2012 年到 2015 年，大数据持续发威，IDC 市场调查机构预测 2017 年大数据市场将价值 324 亿，拥有这样“Big Data、Big Deal”远见的人，正在利用大数据激荡出最有创意的构想，用数据的力量来创造出大量的价值。从让资料搜寻分析平台，到利用大数据帮助癌症治疗，大数据新创公司这几年内如雨后春笋般出现，2015 年这些“Big Data Startups”也会持续挖掘大数据的价值、微调其企业策略，期盼在市场中展露头角。以下几家新创公司都已经各自获得好几轮金额可观的融资，在大数据市场中十分有潜力，值得我们关注并参考，从中瞭解大数据的应用方向及潜能。
SumAll 是一家位于纽约的新创公司，成立于 2011 年，主要为中小型企业提供即时数据分析服务。SumAll 的线上分析平台收集社交媒体及电子商务上的数据，并进行分析后，把可视化的分析结果展示在互动介面上供企业客户参考。例如社交页面上的网页流量、ebay 上的销售量等数据，生成每星期、每个月的分析报导，让企业客户追踪且分析使用者/消费者。
这家公司还有一个很酷的地方：他们分了百分之十的股份给旗下的 SumAll.org —— 一家旨在用资料分析增加社会福利的非盈利组织。
大数据赚钱
Luminoso 成立于 2010 年，原本是麻省理工大学媒体实验室的一个研究项目，后来发展成利用人工智慧进行文本分析的新创公司。从通讯工具里的讯息、网络上的评论等数据来源，利用自然语言处理和机器学习技术，帮助企业分析消费者在各种通讯渠道中讨论的话题。
举例来说，Luminoso 提供的服务可以帮助企业追踪时下发生的热门讨论，还可以根据需求迅速回应，如果消费者对于某产品的缺陷在网上进行了投诉或者抱怨，企业可以及时进行补救。
Flatiron Health
同样发源于纽约的 Flatiron Health 成立于 2012 年，是大数据应用界中是十分有名的“医疗大数据技术”新创公司，主要专注于癌症数据分析1。
Flatiron Health 透过各种管道收集病患的临床纪录、医师诊断纪录、患者治疗结果、基因数据及缴费纪录等数据，透过分析整合后提交给肿瘤学家，透过分析过往的治疗方法跟纪录，帮助医生做出更好的临床诊断跟医治手段。全美现在有约 1000 名肿瘤学家在使用 Flatiron Health 的数据。
Flatiron 的分析平台 OncologyClound 百分之百致力于分析肿瘤学数据，不过 Flatiron 公司也表示，现在全美只有 4% 的癌症病人参与临床试验，另外 96% 无法取得的癌症病人数据则成为大数据分析中的缺口。
Domo 成立于 2010 年，总部位于犹他州盐湖城，是一家为企业决策层提供商业智慧(BI)的初创公司。2014 年就累积了约有 500 多家签约客户，其中包括了 National Geographic、eBay、Ogio 及 GoodWill 等。
Domo 的商业智慧云端平台可以即时分析多方资料，将多方来源提供的结构化及非结构化数据以即时、视觉化的方式呈现出来，不但帮助企业做决策，也是一个业务管理平台。
Tamr 成立于 2013 年，其技术来自于麻省理工的电脑与人工智慧实验室，由麻省理工学院教授兼数据专家 Michael Stonebraker 跟种子投资家 Andy Palmer 共同创办，在 2014 年正式营运。
大数据的其中一个问题就是资料量太大了，而且资料来源剧增又不断变换，Tamr 的机器学习演算法跟软件能有效而大规模地广泛整合和管理现有和未来的多种数据来源，大量降低数据来源的搜集与连结所用的时间，同时辨别资料来源及之间的关联。
Alpine Data Labs
Alpine Data Labs 成立于 2010 年，总部位于旧金山，算是十分有名的大数据分析挖掘软件新创公司，该公司总裁兼首席执行长 Joe Otto 和首席产品长 Steven Hillion 都来自于被云端储存服务提供商 EMC 收购的 Greenplum 公司。
大部份的大数据新创公司都在做“资料可视化(Data Visualization)”，Alpine 则是提供大数据及 Hadoop 的预测性分析功能，且号称是全球第一个针对大数据的团队合作分析解决方案。
DataStax 成立于 2010 年，总部位于加州，在去年 9 月曾获得惊人的 1 亿 600 万美元 E 轮融资。
DataStax 主要业务是开发和销售开源分布式数据库 Apache Cassandra 的商业化版本。Apache Cassandra 是高扩展性、高容错的 NoSQL 数据库，比传统的关系式数据库多了许多优势，其设计不仅兼顾了扩展性和开发灵活性，而且搜寻效率也相当不错，特别适合大数据的储存，像是 Cisco、eBay 等大公司都在使用这种数据库。
Hadoop 在这几年内被公认成为大数据的主流技术，而 Hadoop 也是 Altiscale 这家新创公司能够迅速成长茁壮的原因。
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Altiscale 成立于 2012 年，总部在加州 Palo Alto，其 CEO 兼创办人是曾在 Yahoo 任职首席技术长(Chief Technology Officer)的 Raymie Stata ，其高层还有同样来自 Yahoo 曾担任首席架构师(Chief Architect)的 David Chaiken。相信大家都知道 Yahoo 就是 Hadoop 的发源地，那这家由 Yahoo 前任高管们所创立的大数据公司主打“Hadoop-as-a-Service”也就一点都不奇怪了。
Altiscale 的服务是解决 Hadoop 的抽象性与复杂度，为工程师搭建一个完整的 Hadoop 环境，并且对其进行维护与管理，让使用者可以更专注于数据和应用。
WibiData 位于旧金山的创业公司，成立于 2010 年，联合创始人 Christophe Bisciglia 为企业数据管理分析公司Cloudera 的联合创始人之一，WibiData 的另一名联合创始人 Aaron Kimball 则是 Cloudera 聘用的第一个工程师2。
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这家公司所开发的 WibiEnterprise 平台是由一系列的开源Apache 技术建构而成，其中包含了 Hadoop、HBase 和 Cassandra，以及用于即时收集、分析、服务数据的 Kiji 开源框架，其平台的功能是为消费者即时打造客制化的推荐内容及相关搜寻结果，和电子商务龙头 Amazon 所做的类似。
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大数据培训班学出来的就业前景？
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（点击一键加群）哪些大学可报考大数据专业？2017年大数据专业就业前景
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哪些大学可报考大数据专业？2017年大数据专业就业前景
来源：36大数据&
　　十二年寒窗苦读，一朝踏上高考路，一举成名天下知。
　　高考，对于每一个学子都是一场无烟的战场，十几年的努力拼搏，只为这一刻能够走进自己梦想的校园。高考就像是鲤鱼跃龙门中的龙门一样，跃过去的学子就可以欢欢喜喜进入梦想大学校园，开启人生新的篇章，用知识改变命运。在距离2017年高考时间还剩下不到48小时的时间里，学院君想和你谈谈目前炙手可热的专业以及与高考相关的大数据。
　　据教育部数据显示，目前，全国已有35所高等院校开通了大数据专业。也就是说，高考报志愿可直接报大数据专业的学校了。那么，哪些大学可以报考大数据专业呢?大数据专业的就业前景如何呢?
　　全国有哪些高校开通了大数据专业呢?
　　从统计表可以看出，开通了大数据专业的学校主要分布在一线城市(北京、上海、广州)以及云南、贵州和四川三个西南地区。
　　高校填报志愿，过来人的建议，通常情况下：城市比学校更重要，学校比专业更重要。当然，考生也可以根据自己的实际情况(所在地、分数)来进行选择。
　　专业介绍
　　计算机科学与技术(数据科学与大数据技术方向)主要培养大数据科学与工程领域的复合型高级技术人才。毕业生具有信息科学、管理科学和数据科学基础知识与基本技能，掌握大数据科学与技术所需要的计算机、网络、数据编码、数据处理等相关学科的基本理论和基本知识，熟练掌握大数据采集、存储、处理与分析、传输与应用等技术，具备大数据工程项目的系统集成能力、应用软件设计和开发能力，具有一定的大数据科学研究能力及数据科学家岗位的基本能力与素质。毕业后能从事各行业大数据分析、处理、服务、开发和利用工作，大数据系统集成与管理维护等各方面工作，亦可从事大数据研究、咨询、教育培训工作。
　　专业名称：计算机科学与技术专业(数据科学与大数据技术方向)，本科四年制;
　　2017年大数据专业就业前景
　　大数据人才稀缺
　　据数联寻英发布《大数据人才报告》显示,目前全国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。
　　据职业社交平台LinkedIn发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是当下中国互联网行业需求最旺盛的六类人才职位。其中研发工程师需求量最大，而数据分析人才最为稀缺。领英报告表明，数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05，属于高度稀缺。数据分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。
　　根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。
　　大数据专业就业三大方向
　　大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才和大数据分析类人才。
　　在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和数据分析师。
　　大数据专业人才就业薪资
　　1、基础人才-数据分析师
　　北京数据分析平均工资：& 10630/月，取自 15526 份样本，较 2016 年，增长 9.4%。
　　数据分析师岗位职责
　　业务类别:技术
　　业务方向:数据分析
　　工作职责:
　　1. 根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，建设征信分析模型并优化，为公司征信运营决策、产品设计等方面提供数据支持;
　　2. 负责项目的需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型等，通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测;
　　3. 参与数据挖掘模型的构建、维护、部署和评估;
　　4. 整理编写商业数据分析报告，及时发现和分析其中变化和问题，为业务发展提供决策支持;
　　5. 独立完成项目需求管理、方案设计、实施管理和项目成果质量的把控;
　　6. 参与编写项目相关文档。
　　教育背景:
　　学历：本科其它：
　　经验要求:工作经验：3-5年
　　任职要求:
　　1. 统计学、数学或计算机、数理统计或数据挖掘专业方向相关专业本科或以上学历;有扎实的数据统计和数据挖掘专业知识;
　　2. 熟练使用数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件(SAS、R、Python等的一种或多种)，能熟练使用SQL读取数据;
　　3. 使用过 逻辑回归、神经网络、决策树、聚类 等的一种或多种建模方法;
　　4. 3年以上数据分析工作经验，征信从业背景人员优先;
　　5. 具有金融行业项目经验的相关经验者优先考虑;
　　6. 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
　　能力素养:
　　良好的分析、归纳和总结能力，善于分析、解决实际问题; 主动性强，有较强的责任心，积极向上的工作态度，有团队协作精神。
　　2、大数据开发工程师
　　北京大数据开发平均工资：& 30230/月。
　　大数据开发工程师/专家 岗位指责(引自 滴滴出行)：
　　职位描述：
　　1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;
　　2、服务各种业务需求，服务日益增长的业务和数据量;
　　3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献;
　　岗位要求：
　　1、计算机或相关专业本科以上学历(3年以上工作经验);
　　2、精通C++/Java/Scala程序开发(至少一种)，熟悉Linux/Unix开发环境;
　　3、熟悉常用开源分布式系统，精通Hadoop/Hive/Spark/Storm/Flink/HBase之一源代码;
　　4、有大规模分布式系统开发、维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力;
　　5、具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神;
　　6、对Kudu、Kylin、Impala、ElasticSearch，github等系统有深入使用和底层研究者加分;
　　3、Hadoop开发工程师
　　北京hadoop平均工资：& 20130/月，取自 1734 份样本。
　　Hadoop开发工程师岗位职责(引自新浪网)：
　　职位描述：
　　1.参与优化改进新浪集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化;
　　2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、Word2Vec及DNN等);
　　3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。
　　任职要求：
　　1.计算机或相关专业本科以上学历;
　　2.熟悉Linux环境下开发，熟练掌握C++/Java/Scala等一种以上编程语言;
　　3.熟悉Hadoop生态系统相关项目，精通以下项目之一的源码(Hadoop/Spark/Kafka/HBase/Flume/ElasticSearch/Druid/Kylin);
　　4.具备良好的学习能力、分析能力和解决问题的能力。
　　4、数据挖掘工程师
　　北京数据挖掘平均工资：& 21740/月，取自 3449 份样本，较 2016 年，增长 20.3%;
　　数据挖掘工程师招聘要求(引自蚂蚁金服集团技术部)：
　　工作职责：
　　1、在分布式系统上进行数据计算、挖掘、和实现算法;
　　2、数据仓库模型设计和建立;
　　3、数据梳理流程的实现和维护;
　　4、物流场景下的地址文本、空间属性研究和分析。
　　任职资格：
　　1、本科以上学历，有扎实的统计学，数据挖掘，机器学习，自然语言识别理论基础，一种或几种以上的实际使用经验。
　　2、熟悉聚类、分类、回归等机器学习算法和实现，对常见的核心算法和数据挖掘方法有透彻的理解和实际经验。
　　3、深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Hive、Spark、Storm等大规模数据存储于运算平台有实践经验。
　　4、有扎实的计算机理论基础，至少熟悉一种编程语言，Java优先。
　　5、有三年以上互联网公司或者海量数据处理工作经验，大数据挖掘、分析、建模经验
　　5、算法工程师
　　北京算法工程师平均工资：& 22640/月，取自 10176 份样本。
　　算法工程师 招聘要求(引自美团点评数据平台部)：
　　职位描述：
　　互联网公司背景优先
　　A、广告算法
　　岗位职责：
　　1.负责点击率预估等主要广告算法的技术选型;
　　2.负责核心算法的开发;
　　3.负责广告大数据处理流程的建设及相关工具的研发;
　　4.负责广告技术研究项目的推进与管理;
　　职位需求：
　　1.计算机或相关专业本科以上学历，3年以上相关工作经验;
　　2.熟练掌握一门开发语言;
　　3.有机器学习、数据挖掘相关知识;
　　4.在广告、搜索、推荐等相关领域之一有技术研究工作经验;
　　5.有较强的沟通协调能力;
　　B、推荐算法
　　职位描述：
　　1. 参与各个产品线的个性化推荐系统的研发;
　　2. 分析用户行为数据，并设计合理的推荐算法模型及策略，并优化推荐排序;
　　3. 通过对用户行为数据的挖掘，对用户进行建模，精准刻画用户各种属性;
　　职位要求：
　　1. 全日制本科及以上学历，计算机相关专业;
　　2. 熟练掌握各类个性化推荐算法，并有开发个性化推荐系统的实际项目经验;熟练掌握各类回归及排序算法，能够利用相关算法进行推荐排序的优化;
　　3. 熟练掌握分类、聚类、回归、降维等经典机器学习算法和技术，能够根据实际问题选择合适的模型和算法并进行相应的开发;
　　4. 有较强的工程架构和开发能力，能够实现支撑千万级用户和TB级用户行为数据的推荐系统或算法;
　　5. 掌握python、matlab等脚本语言，熟悉各类数据挖掘工具(如weka、Mahout)，能够快速建立模型并进行验证;
　　C、算法工程师
　　岗位职责:
　　1、开发和优化用户行为数据挖掘，文本分类和语义理解，社交网络分析，网页搜索，推荐系统等领域的特定算法
　　2、能够很快学习和利用state-of-the-art的算法解决实际产品问题，提升产品用户体验
　　任职资格:
　　1、有一定的研究、实验的能力，优秀的分析问题和解决问题的能力
　　2、理解自然语言处理、机器学习、网页搜索，推荐系统，用户数据分析和建模的基本概念和常用方法，有相关领域的实际项目研发或者实习经历者优先。
　　3、熟悉C++, Java或Python，熟悉Linux或类Unix系统开发,有较强的编程能力。 能独立实现线上算法模块者优先。
　　4、对大数据处理平台和工具有一定经验者优先, 包括： Hadoop, Hive, Pig, Spark 等
　　最后一个问题，哪些公司需求大数据人才?
　　答：所有的公司。大到世界500强，BAT这样的公司，小到创业公司，他们都需求数据人才。
　　马云爸爸说&我们已从IT时代进入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视机、电冰箱等将全部装上操作系统，并进行数据集成，数据将会让机器更&聪明&。DT时代，数据将成为主要的能源，离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳。&
　　数据，未来的一切。
　　本文转载自：36大数据
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