想要高薪职位?你要先学会大数据技术

加米谷大数据学员平均就业薪资达11k

大数据分析应用

随着大数据的发展,大数据分析广泛应用在各行各业,其中金融与零售行业 应用较为广泛

大数据分析薪资待遇高

以北京为例,大数据可视化分析工程师平均年薪达10万-35万元

平均年薪 ¥151,640-¥351,670

加米谷
大数据

大数据人才缺口大

据不完全统计,随着大数据的发展,各行各业都充斥着大数据产品与大数据 服务,越来越多的企业与产品都需要大数据分析技术来展现提升数据价值

大数据分析发展空间巨大

通常,工作2年后的大数据分析工程师会成为月薪15K以上的高级工程师或项目 经理。其薪资增幅会很大,以北京为例,2年后平均薪资可达16850元。

你可以...

数据科学家
数据分析师
咨询顾问
实施顾问
职业
规划

你还可以...

可视化
工程师
数据
分析师
实施
工程师
数据
挖掘师
......

专业的职场规划

  • 大数据应用开发方向

    大数据开发工程师

    薪资:20K-30K

    技能:1、掌握Python、Java、Scala等开发语言,能够按照需求开发大数据平台组件应用

    高级开发工程师

    薪资:25K-45K

    技能:1、具备良好的Hadoop生态系统的技术基础,熟悉业务和数据,根据不同业务特性设计架构,对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善;

    2、熟悉数据中心安全策略;

    组件代码提交者

    薪资:45K+

    技能:1、成为Hadoop生态系统组件代码提交者(Commitor),对组件的发展方向具有影响

  • 大数据运维工程师

    大数据运维工程师

    薪资:20K-30K

    技能:1、掌握Python、Java、Scala等开发语言,能够按照需求开发大数据平台组件应用

    高级开发工程师

    薪资:25K-45K

    技能:1、具备良好的Hadoop生态系统的技术基础,熟悉业务和数据,根据不同业务特性设计架构,对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善;

    2、熟悉数据中心安全策略;

    组件代码提交者

    薪资:45K+

    技能:1、成为Hadoop生态系统组件代码提交者(Commitor),对组件的发展方向具有影响

  • 大数据架构师

    大数据架构师

    薪资:20K-30K

    技能:1、掌握Python、Java、Scala等开发语言,能够按照需求开发大数据平台组件应用

    高级开发工程师

    薪资:25K-45K

    技能:1、具备良好的Hadoop生态系统的技术基础,熟悉业务和数据,根据不同业务特性设计架构,对整个公司的数据中心架构进行审视和优化改善;

    2、熟悉数据中心安全策略;

    组件代码提交者

    薪资:45K+

    技能:1、成为Hadoop生态系统组件代码提交者(Commitor),对组件的发展方向具有影响

为什么选择加米谷大数据学习?

高薪企业就业保障

入学即签订“就业保障协议”,通过学习考核和就业指导后,推荐200+人才培养合作企业中匹配学员意愿和能力的工作岗位, 实现精准就业,快速切换至大数据前沿领域

入学即签订“就业保障协议”,毕业即就业

为保障学员顺利就业,加米谷大数据与200+行业内大数据企业达成人才培养及定向输送战略合作协议,用海量优质高薪大数据岗位保障学员顺利就业。

学员在入学加米谷大数据之前签订就业保障协议,只要学员按要求正常入学、上课、考勤、参加阶段考试并通过,按时完成作业及实战项目等,均可保障学员顺利就业!

理论+代码+实战+实操的独有课程体系
加米谷大数据开发课程体系包括5个板块、9个阶段、200+模块以及4个真实项目实战。
第一阶段 Python基础 学习内容:Python基础 学习目标:基本语法、数据结构、算法及函数、文件系统 ... 等 学习效果:掌握Python基本知识,能熟练运用到项目 加米谷Python基础
第二阶段 关系型数据库MySQL 学习内容:关系型数据库MySQL 学习目标:数据库设计、数据库范式及ACID特性、视图及索引 学习效果:掌握关系型数据库MySQL的用法,能熟练运用到项目 关系型数据库MySQL
第三阶段 文档数据库MongoDB 学习内容:文档数据库MongoDB 学习目标:Mongodb初识与部署、基本与高级操作、运维、编程 学习效果:掌握文档数据库MongoDB的用法,能熟练运用到项目 文档数据库MongoDB
第四阶段 内存数据库Redis 学习内容:内存数据库Redis 学习目标:Redis基础、Redis操作、Redis编程 学习效果:掌握内存数据库Redis的用法,能熟练运用到项目 内存数据库Redis
第五阶段 网络爬虫 学习内容:网络爬虫 学习目标:urllib.lib库、requests库、Scrapy分布式爬虫... 等 学习效果:掌握网络爬虫相关知识点及开发技术 网络爬虫
第六阶段 数据分析 学习内容:数据分析 学习目标:数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库... 等 学习效果:掌握数据分析相关知识点,能灵活在项目中运用 数据分析
第七阶段 数据处理 学习内容:数据处理 学习目标:数据清洗和准备、数据合并和重塑、数据汇总和组操作 学习效果:掌握数据处理相关知识点,能灵活在项目中运用 数据处理
第八阶段 数据分析处理进阶 学习内容:数据分析处理进阶 学习目标:Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习... 等 学习效果:掌握数据分析处理高阶知识点,能灵活在项目中运用 数据分析处理进阶
第九阶段 项目实战 学习内容:项目实战 学习目标:4个数据分析与挖掘项目的实战 学习效果:通过项目实战串联所学知识点,深化理解,熟练掌握 项目实战

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数据分析与挖掘课程明细
从理论到实训代码到云端实操环境到项目实战,手把手教您从0掌握数据分析与挖掘技术,带您走进数据时代。

第一阶段(人生苦短,我用Python)

python基础 1、Python版本特性介绍 2、Python应用场景及趋势发展 3、Python开发环境搭建 4、Python开发工具及运行环境 5、标识符与关键字,注释

Python入门 1、Python在各系统中的安装 2、应用场景及数据存储设计 3、Python程序开发基础指南 4、如何运行python代码

python基本语法 1、Python选择与循环 2、Python字符串处理 3、可视化python编程 4、数据及类型操作 5、Python对象、数字、序列 6、Python映射和集合类型 7、Python条件和循环 8、Python文件和输入输出 9、python错误和异常

python高级语法 1、函数和函数式编程 2、Python面向对象编程 3、Python正则表达式 4、Python函数编程 5、Python多线程编程 6、Python图形界面编程 7、Python数据库编程创建 8、Python扩展

第二阶段(数据库)

数据库设计 1、数据库设计及运行管理 2、数据库设计过程讲解 3、概念结构设计与ER图 4、逻辑结构设计与ER转换规则 5、数据流图与数据字典 6、数据库设计物理模型 7、数据库事务与隔离级别 8、数据库范式及ACID特性 9、MySQL安装与登录 10、数据库创建与删除

数据库基础 1、表结构创建,查看 2、字段类型与数据类型 3、字段增加,重命名,删除 4、记录的增加,修改,删除 5、表查询 6、条件查询 7、模糊查询 8、视图创建与操作 9、索引创建与操作

MongDB 1、Mongodb初识 2、Mongodb快速部署 3、Mongodb数据库操作 Mongodb collection操作 4、Mongodb MapReduce 5、Mongodb数据导入/导出/备份/恢复 6、Mongodb安全 7、Mongodb权限控制 7、Mongodb Python API

内存数据库Redis 1、REDIS分布式缓存介绍 2、REDIS网络模型与内存管理 3、REDIS的数据一致性问题 4、REDIS支持的KEY类型 5、REDIS水平动态扩展 6、REDIS数据淘汰策略 7、REDIS访问工具 8、REDIS shell api 9、REDIS包引入 10、REDIS Python API

第三阶段(高阶应用)

urllib.lib库 1、Python urllib认识 2、urllib库的基本操作 3、urllib基本get请求 4、urllib基本post请求 5、超时配置与会话对象 6、代理与API

requests库 1、Response对象与文件上传 2、Cookies与会话对象 3、超时与异常 4、综合应用案例 5、CSS选择器与bs4 6、BeautifulSoup基本介绍 7、BeautifulSoup安装 8、BeautifulSoup基本语法 9、BeautifulSoup的基本运算符 10、BeautifulSoup语法定位

css选择器与Xpath 1、CSS选择器基本使用 2、Xpath基本介绍 3、Xpath基本语法 4、XPath 轴与表达式 5、Xpath的基本运算符 6、Xpath语法定位 7、常用的反爬虫技术 8、多线程与多进程爬虫 9、代理设置与Cookie操作 10、动态网页内容的抓取

Scrapy分布式爬虫 1、Selenium与PhantomJS 2、模拟表单登录 3、创建项目与定义Item 4、命令行工具 5、Spiders参数与选择器 6、Scrapy的Feed输出 7、数据收集与终端输出 8、Scrapy爬虫常见问题 9、vvScrapy爬虫调试

第四阶段(进军数据分析)

数据分析 1、数据分析工具讲解 2、数值计算包学习 3、数据处理包Pandas 4、Pandas与数据库 5、读取文本文件 6、函数解析 7、利用DataFrame 8、关系型数据库驱动 9、非关系型数据库驱动 10、Web API操作网络资源

数据处理 1、数据清洗原理 2、缺失数据处理 3、合并数据集 4、数据DataFrame合并 5、数据轴向连接 6、数据样本分位数 7、数据聚合运算 8、面向列的多函数应用 9、定义不同列的函数 10、通过函数进行分组

Matplotlib 1、Matplotlib基本介绍 2、Matplotlib可视化包认识 3、2D与3D图表图表使用 4、Matplotlib图像显示 5、Matplotlib应用 6、从文件加载数据 7、从网络加载数据 8、绘图与可视化 9、统计学基础 10、时间序列分析基础

SPSS、SK-LEARN 1、序列分析周期算法与应用 2、机器学习知识 3、spss软件介绍 4、spss使用算法简单讲解 5、sk-learn算法讲解 6、sk-learn安装 7、sk-learn算法调用 8、pandas接入模型 9、statsmodels使用 10、线性模型估计

第五阶段(数据分析与项目实战)

个人用户信用评估 针对脱敏的几十个维度的用户数据,以及银行提供的黑名单,建立个人用户的信用评估模型;在建模过程中涉及到用户数据缺失值处理,特征筛选,特征量化,类别不平衡策略,模型参数调优;涉及到SPSS数据分析,pandas,sklearn工具的使用;通过该项目的学习,完整掌握各类数据分析软件,分析流程以及相关算法。

运营商数据统计分析 对运营商用户真实浏览记录,利用浏览数据分类,以及爬虫抓取数据扩充标签,统计用户浏览行为,给用户贴上对应标签,针对个人用户以及群体用户的特征,进行相关数据推荐;涉及到数据全量与增量统计,实时计算,协同过滤等技术与算法,分布式爬虫部署,以及反爬虫策略;通过该项目学习,完整掌握数据抓取技术,海量数据实时计算,以及主流用户推荐算法。

电商网站评价情感分析 针对某互联网电商平台上的商品数据,抓取其评论数据,进行情感分析,并抽取评论关键词,分析用户最关心的商品问题;涉及到爬虫知识,数据筛选,清洗,去重以及贝叶斯,LDA算法等;通过该项目的学习,加深对数据处理流程的理解以及对自然语言处理知识的认识。

股票数据拟合与推荐 针对网上获取的实时股票数据,利用多种方法对数据进行短期拟合,评估拟合效果,并在拟合多支股票的基础上,进行有价值股票的推荐;涉及到时间序列数据拟合,预警等技术;通过该项目的学习,加深对时间序列分析与理解。

真实项目贯穿整个学习流程
  • 个人用户信用评估
  • 运营商数据统计分析
  • 股票数据拟合与推荐
个人用户信用评估
项目名称:个人用户信用评估

项目简述:针对脱敏的几十个维度的用户数据,以及银行提供的黑名单,建立个人用户的信用评估模型;在建模过程中涉及到用户数据缺失值处理,特征筛选,特征量化,类别不平衡策略,模型参数调优,SPSS,pandas,sklearn工具的使用;通过该项目的学习,完整掌握各类数据分析软件,分析流程以及相关算法。

运营商数据统计分析
项目名称:运营商数据统计分析

项目简述: 针对某运营商用户真实的浏览记录,利用浏览数据的分类,以及爬虫抓取的数据扩充标签,统计用户的浏览行为,给用户贴上对应标签,针对个人用户以及群体用户的特征,进行相关数据的推荐;涉及到数据全量与增量统计,实时计算,协同过滤等技术与算法,分布式爬虫部署,以及反爬虫策略;通过该项目的学习,完整掌握数据抓取技术,海量数据实时计算,以及主流用户推荐算法。

股票数据拟合与推荐
项目名称:股票数据拟合与推荐

项目简述:针针对网上获取的实时股票数据,利用多种方法对数据进行短期拟合,评估拟合效果,并在拟合多支股票的基础上,进行有价值股票的推荐;涉及到时间序列数据拟合,预警等技术;通过该项目的学习,加深对时间序列分析与理解。

他们都选择了加米谷大数据,在加米谷你能获得一份高薪offer

姓名:彭同学

入职:九仞科技

11K

姓名:张同学

入职:勤智数码科技

13.5K

姓名:王同学

入职:西藏佳斯特信息

9K

姓名:刘同学

入职:融兴恒资本科技

15.8K

姓名:李同学

入职:成都妈妈团网络科技

12.5K

姓名:谯同学

入职:华泰科技

9.8K

姓名:路同学

入职:智盛港科技

13K

姓名:罗同学

入职:华泰科技

9K

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