最近几年，大数据火了起来,吸引着越来越多的人加入到学习大数据的队伍之中,其中0基础的小白也有不少，甚至有的连编程语言不太了解,所以说有些同学就对自己失去了信心，认为自己学习不了大数据，那么这肯定是错误的。那么在这里，我简单的带领大家去了解一下大数据到底应该如何学习。

课程介绍：大数据实时处理–基于Spark的大数据实时处理及应用技术

课程中结合实例，介绍图工具GraphX如何发现社交网络中的人际关系，大数据挖掘工具MLlib如何进行商品聚类和电影推荐，以及Streaming流挖掘工具,并探讨了Spark与Docker等云环境下新技术的结合，分析了其应用前景。

本课程教学过程中还提供了案例分析来帮助学员了解如何用Spark实时大数据工具来解决业界的问题，并介绍了Spark生产环境搭建的相关知识。

第一讲 Spark大数据实时处理技术

第二讲 Spark安装配置及监控

第三讲 Scala编程语言使用概述

第四讲 Spark分布式计算框架

第五讲 Spark内部工作机制详解

第六讲 Spark数据读取与存储

第七讲 Spark通信模块和容错机制

第八讲 SQL On Spark

第九讲 Spark流数据处理工具Streaming

第十讲 Spark中的大数据挖掘工具MLlib

第十一讲 Spark大规模图处理工具GraphX

第十二讲 Spark与其他大数据技术的融合与应用

10年营销推广经验 6年教学经验

工作经历

曾任职于百度公司，高级

运营顾问、百度客户经理、

百度商学院讲师等岗位。

课程研发，对接岗位需求

      天琥课程由专门课程研发团队自主研发，课程设计紧跟互联网潮流，将前沿的设计融入课程中，并且每年持续精进课程内容和教学建设。《平面设计精英课程》《网页设计精英课程》《室内设计精英课程》《电商网页设计精英课程》等课程先后获得国家著作权保护。

测量投资回报率

令人惊讶的是，很多营销人员实际上并不知道如何衡量投资回报率。根据一些调查，一半的B2B营销主管认为很难将营销活动直接归因于收入结果，以作为预算合理化的一种手段。采用大数据消除了这个问题：它考虑到所有营销渠道，活动和投资，并对每个元素进行成本效益分析。这样可以使企业的营销活动和相应的预算得到回报。

　数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

　　作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门，至少能用Acess等进行数据库开发，至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建，至少掌握一门编程语言。总之，一个优秀的数据分析师，应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。