大数据交通案例
案例介绍：高速公路ETC交易数据，数据采集时间段为201X年一个季度的数据
技能涉及：1.所有的数据都导入到大数据平台上，使用hive进行数据的分布式存储 2.使用spark程序统计出每天的交易金额 3.分析每天交易金额的变化 4.综合考虑入口、出口、车型等综合因素，编写spark程序,使用漏斗模型统计分析出某日数据增加的原因 5.以每天的数据为单位，将每天收费的环比增长率作为因变量，每个入口环比增长率为自变
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01、数据库简介；02、MySQL 增删改语句；03、MySQL select查询语句；04、MySQL综合案例；
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01、Power Query基本功能介绍 ；02、Power Query进行数据导入；03、Power Query横向合并与纵向合并数据；04、Power Query M函数与数据预处理；
05、Power Pivot数据导入功能；06、Power Pivot搭建多维数据集与多维数据透视 ；07、Power Pivot创建层次结构及KPI
01、Tableau公司和产品介绍；02、使用Tableau连接多源数据；03、Tableau可视化界面介绍；
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01、python基础语法；02、python基本数据类型；03、python的运算符：python字符串、列表、元组等；
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CDA LEVEL II大数据分析师等级考试命题组组长，曾就职于电子科技大学大数据中心，从事医疗大数据分析相关工作，拥有丰富的海量数据分析经验、算法研发经验、省级数据平台搭建经验，拥有算法专利若干，主要研究方向为机器学习和深度学习。
CDA数据分析研究院讲师
北京邮电大学管理科学与工程硕士现就职于北京电信规划设计院，从事移动、联通集团及各省分公司市场、业务、财务规划、经济评价及运营咨询。重点研究方向包括离网用户挖掘、市场细分与精准营销、移动网络价值区域分析、潜在价值客户挖掘等。
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案**终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软件。
Hadoop架构基于java程序设计，因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚，而且**快的进入了这个行业，成为了**先的大数据分析师。但IT人士的宿命就在于他们太IT了，他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计，而忽略了大数据分析的本意，为企业带来商业价值，因此他们只能是大数据分析工程师，而正真的大数据分析师应当了解和熟悉hadoop技术架构和算法设计，但不必成为一个优秀的JAVA程序员。
参加《CDA大数据分析师》证书每年6月和12月考试，过关者即可获得；培训后申请工信部《数据分析师》证书。
想要学好大数据不是那么的容易的，首先大数据就包含了很多的技能，就拿Hadoop来说，Hadoop是大数据开发人员在工作当中需要熟练掌握的，因为现在的企业大数据平台，大部分都是基于Hadoop平台来搭建的，掌握Hadoop开发技术，是企业对大数据开发人员的基本要求。
Hadoop开发的学习，要遵从由简入难，逐步深入的原则
首先小编建议先打好Hadoop学习的基础，包括要掌握一定的Java基础，因为Hadoop平台是使用Java语言编程的，其次要掌握Linux命令，因为Hadoop集群主要是在Linux系统上来运行的。
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