大數據對人才能力的

① 大數據時代,主要需要什麼類型的人才

1、大數據系統研發工程師

負責大數據系統的研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等。

2、大數據應用開發工程師

負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。

3、大數據分析師

從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，並推動數據解決方案的不斷更新。

4、數據可視化工程師

負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，將其可視化，幫助用戶更好地進行大數據應用開發。

5、數據安全研發人才

負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。

關於大數據時代,主要需要什麼類型的人才，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代,主要需要什麼類型的人才?的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

② 大數據人才發展與就業前景，你了解多少

2019年，教育部再次公布關於2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果，兩百多所高校新增備案「數據科學與大數據技術」專業。這是從16年教育部公布15年新增備案開始，大數據類專業持續新增獲批的第四年，截至目前，全國已有四百多所高校獲批並爭相開設大數據類專業，其次是人工智慧類專業：機器人工程、智能科學與技術、智能製造工程，及網路空間安全等專業。

市場對人才需求迫切

大數據與人工智慧不僅在互聯網公司的戰略規劃中頻繁出現，同時在我國國務院和其他國家的政府報告中多次被提及。大數據、物聯網、人工智慧、網路安全等新領域人才雖是剛性需求，但供給仍嚴重不足。

據職業社交平台LinkedIn發布的《2018年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營、數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。

根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。

大數據的應用范圍廣泛，將近50%的企業將大數據運用在企業工商信息管理方面，社會保障占據33.9%、勞動就業占據32.7%、市政管理占據29.4%、教育科研方面分別占據29%，發展形勢一片大好，在各行業都有應用。

大數據行業方向學習

一

數據存儲和管理

大數據都是從數據存儲開始。這意味著從大數據框架Hadoop開始。它是由ApacheFoundation開發的開源軟體框架，用在計算機集群上分布式存儲非常大的數據集。

顯然，存儲對於大數據所需的大量信息至關重要。但更重要的是，需要有一種方式來將所有這些數據集中到某種形成/管理結構中，以產生洞察力。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎，而沒有這樣的分析平台是行不通的。在某些情況下，這些解決方案包括員工培訓。

二

數據清理

在企業真正處理大量數據以獲取洞察信息之前，先需要對其進行清理、轉換並將其轉變為可遠程檢索的內容。大數據往往是非結構化和無組織的，因此需要進行某種清理或轉換。

在這個時代，數據的清理變得更加必要，因為數據可以來自任何地方：移動網路、物聯網、社交媒體。並不是所有這些數據都容易被「清理」，以產生其見解，因此一個良好的數據清理工具可以改變所有的差異。事實上，在未來的幾年中，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。

三

數據挖掘

一旦數據被清理並准備好進行檢查，就可以經由數據挖掘開始搜索過程。這就是企業進行實際發現、決策和預測的過程。

數據挖掘在很多方面都是大數據流程的真正核心。數據挖掘解決方案通常非常復雜，但力求提供一個令人關注和用戶友好的用戶界面，這說起來容易做起來難。數據挖掘工具面臨的另一個挑戰是：它們的確需要工作人員開發查詢，所以數據挖掘工具的能力並不比使用它的專業人員強。

四

數據可視化

數據可視化是企業的數據以可讀的格式顯示的方式。這是企業查看圖表和圖形以及將數據放入透視圖中的方法。

數據的可視化與科學一樣，是一種藝術形式。而大數據公司將擁有越來越多的數據科學家和高級管理人員，很重要的一點是可以為員工提供更加廣泛的可視化服務。銷售代表、IT支持、中層管理等這些團隊中的每一個成員都需要理解它，因此重點在於可用性。但是，易於閱讀的可視化有時與深度特徵集的讀取不一致，這成為了數據可視化工具的一個主要挑戰。

大數據的就業前景了解

由於大數據所創造的價值非常大，也將讓企業更加願意為相關的人才付出更高的薪資。目前，具備一年工作經驗的從業者月薪已經達到15k左右。具備3-5年經驗的從業者年薪已經達到30-50萬左右。大數據的就業前景非常值得期待，入行大數據也需要趁早。

大數據的就業方向有許多，主要可分為三大類：

1.大數據開發方向：大數據工程師，大數據開發工程師，大數據維護工程師，大數據研發工程師，大數據架構師等

2.數據挖掘，數據分析和機器學習方向：大數據分析師，大數據高級工程師，大數據分析師專家，大數據挖掘師，大數據演算法師等

3.大數據運維和雲計算方向：大數據運維工程師等

當下正是金九銀十的求職季，作為高薪的大數據行業，以下就業崗位與相對薪酬可作為有意願從事大數據行業人員的從業參考。

1、ETL研發

ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來描述將數據從來源端經過萃取（extract）、轉置（transform）、載入（load）至目的端的過程。ETL一詞較常用在數據倉庫，但其對象並不限於數據倉庫。

所需技能：ETL工程師是從事系統編程、資料庫編程與設計，要掌握各種常用的編程語言的專業技術人員。因此從事ETL研發首先一定要具有優秀的編程能力，其次要熟悉主流資料庫技術，如oracle、Sqlserver、PostgeSQL等。並且得會數據etl開發工具，如Datastage,Congos,Kettle等。

2、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量數據的存儲，MapRece提供了對數據的計算。Hadoop開發人員利用Hadoop來對數據進行必要的處理。

③ 大數據這個行業人才需求量在不斷擴大，大數據行業人才真的供大於求了嗎

隨著社會的發展 ，整個社會需求的人才越來越高端 ，但凡沒點實際能力 ，都不能好好的立足於社會 ，日子沒那麼安逸了 !大數據對人才的需求越來越大 ，但實際上，大數據人才供並非大於求 ，一下我就帶你們進入角色 ，一起了解大數據的人才市場吧 !

在這個現代化社會里 ，管怎麼說還是至少要掌握一些網路技術的，或許認認真真的學習大數據專業 ，你就能在這個領域里閃閃發光 ，成為大數據領域的璀璨星光 ，大數據市場永遠需要你 ，你做好准備了嗎 ?

④ 數字化人才應具備哪幾個能力

大數據人才需要具備的能力一般較高，尤其是綜合技術能力。比如拿大數據工程師來說，其需要具備以下幾方面的技能：

信息挖掘能力
每天都有數以萬計的數據信息產生，這些數據中不乏有很多無用的信息，那到底什麼樣的信息可以被重新利用？這就考驗了數據工程師對於數據靈敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息進行分析，這是對工程師最基本的考量。

信息處理能力
無論是在哪個行業，對事態的處理都是考驗能力最好的辦法，在大數據行業也不例外。在高級分析技術方面，工程師獨具的自主思考能力是無可替代的。大數據在處理時所運用的工具和技術具備很大的優勢，工程師根據企業不同的業務性質做出不同的判斷，造成不同數據分析所達到的不同目的。

計算機編碼能力
作為大數據工程師，許多數據都是從人們的點擊、瀏覽中生成的文字、語音、圖像或者更為復雜的其他數據信息，所以這就要求了大數據工程師需要分析各種毫無頭緒的信息。不過大數據分析面向的基本都是商業分析，所以這就需要工程師具備基本的計算機處理能力。

團隊協作能力
大數據開發工程師的工作必然會在一個團隊中完成。團隊成員間的完美對接、無障礙交流對順利完成項目起著至關重要的作用。而部門間的相互配合、有效溝通，也對項目的進度起到了關鍵的作用。邏輯思維能力也是身為一名大數據開發工程師的內在能力。良好的邏輯思維可以讓一名大數據開發工程師在工作中時刻保持著思路清晰，頭腦清醒，效率高。

學習路線建議
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

Java語言和資料庫等就無須贅述了，這是最基礎的基本功。

階段二、 Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架。

階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算。

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解。

階段四、 大數據項目實戰

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用。

階段五、 大數據分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習。

1、Python機器學習；2、圖像識別&神經網路；3、自然語言處理&社交網路處理；4、實戰項目；5、戶外設備識別分析。

⑤ 以下選項中，不屬於大數據對人才能力的要求是

邏輯思維能力，，，，

⑥ 大數據帶來人才管理升級

大數據帶來人才管理升級

大數據作為一種方法論，對於傳統的社會科學研究可能帶來重大突破。舉個例子，你知道美國哪個月份死於汽車事故的人最多嗎？大數據說天氣炎熱的月份多，而且越是炎熱死者越多。再比如，就天氣較熱的月份而論，一天之內的什麼時間段事故最多？大數據告訴人們晚上6到9點。再比如，汽車事故與刮風下雨的相關性大嗎？大數據說，不大。掌握了這樣的信息，顯然有助於有關部門做好社會交通管理工作，特別是找到管理的重點和規律。

由此可見，大數據肯定也能夠幫助人們提升對整個社會的管理水平。對於人才管理領域來說，更是一個可以大幅度提升管理水平的良好契機。

提升教育質量

人才管理包含不同的內容，首先是人才育成。美國已經利用大數據方法建立了富有個性的「高等教育教學支持系統」。其中有種「學習分析技術」，能夠通過對與學生相關的海量數據進行分析，辨別出每個學生的學習行為和學習模式。教師可以記錄自己學生的學習過程，進行實時的學習情況監控。這就便於在學習的初始階段發現哪些學生面臨學習困難，或者有輟學的危險，從而因勢利導，採取比較准確的幫扶措施。

眾所周知，一般情況下，對於來自教師的「你聽懂了嗎？」的提問，人們極容易跟著大家一起回答「懂了」，其實是礙於面子，不願意回答「不懂」而敷衍過去。但是，藉助於大數據方法，教師就能夠知道，哪一位學習者的習題沒有做對，並沒有弄懂，需要進行有針對性的輔導。

此外，基於雲計算的互聯網教育，已經成為一個開放性的自主學習系統，學習者可以不受時間、地點以及經濟條件的限制，自主選學課程，獲得自我提升。這就為學習潛力較強的學習者提供了更為廣闊的學習空間，能夠形成與眾不同的知識結構、才能結構。

對於教育管理部門來說，如果發現哪個教授教的很多學生做作業總是出錯，而且錯的都在一個地方，那就說明他的教學在某個環節上存在嚴重缺陷，需要改進。斯坦福大學的教授已經利用這種大數據的方法，提升教育質量。可以預見，未來世界的人才育成模式，在大數據平台的支持下，將發生重大變化。

告別「獵腰」「獵腳」的無奈

在沒有大數據的條件下，發現與選拔都很難做到「全信息」搜索。也就是，很可能在被選人員不夠充分的情況下進行人才選拔。大數據能夠幫助人們解決這個問題。從理論上講，凡是符合條件的都可以進入選拔主體的視野。這就解決了少數人從少數人中選人的弊端。國外的獵頭公司之所以能夠幫助國家、企業尋找到合適的人選，就是因為它們掌握了大數據，而我們沒有。因此人家在「獵頭」，我們在「獵腰」「獵腳」。這樣，在國際人才產業的鏈條分工上，我們就不得不屈居「低附加值」的下游。

此外，人才配置的關鍵是「人崗匹配」。就是要把最符合崗位素質要求的人，配置到他最適宜的崗位上。發達國家的人才管理研究者為了做到人盡其才、才盡其用，已經開發出各種各樣的精細化的能力模型。這種模型從多種維度來描述到底什麼樣的人，進入這個崗位才是合適的。有的還繪出了「人才素質模型雷達圖」。如果是職工人數眾多的企業，一個一個地進行人工對比，無疑是一件費時費力的事情，可是，依靠大數據就能夠很快實現「人崗匹配」。這種方法，對於各級各類領導班子人才配置的意義更大。因為領導班子成員配置科學與否，對於企業健康發展的作用更大。

當前，遍布全國的人才市場為實現人才科學配置起到了重要作用。但是，各地人才市場都不同程度地存在著信息不全、信息不及時和信息不對稱的弊端。這些問題，也可以利用大數據方法來加以改進。例如，國內有家利用大數據的人才交流機構發現，市場上來來往往的求職人流中，有萬分之一的屬於在逃犯。如何防止他們危害社會是一個必須引起重視並採取相關措施的問題。

挑戰傳統人才研究方法

大數據的出現，必將沖擊傳統的社會科學研究方法。現在我們常用的「抽樣調查」法，被認為是社會文明得以建立的牢固基石，應用較廣。其實，它只是在技術受到限制的特定時期，解決特定問題的一種無奈方法。現在，憑借大數據我們已經可以收集過去無法收集到的信息，這么一來「樣本就等於全部」。而且這樣做，肯定比使用抽樣調查方法得出的結論要准確得多。

迎接大數據時代，需要形成「大數據思維」。大數據不僅是一種應用性很強的實用工具，而且是一種重要的思維方法。與西方人相比，中國人在思維方面的一個重要特點就是缺少精準性。考慮問題大而化之、重定性輕定量的例子不在少數。故，胡適先生專門寫有《差不多先生傳》，以警戒國人。可是，就算到了今天，我們也很容易發現對當地、本系統的人才數量、質量、結構都不甚了解的人才工作者。胸中無全局，焉來好決策？所以，從這個角度看，重視大數據，也是一次思維方式的變革。每一個人才工作領導者都應該從對大數據的認識中，掌握工作重點，探索工作規律，提升人才工作的自覺性與主動性。

正如任何事情「有其利就有其弊」一樣，大數據也有它的弊端。操作不當有可能侵犯公民的隱私權。國外有人在自己的網頁上亮出極富個性的搞怪照片，結果在找工作時屢次被拒絕聘用，理由是這種打扮的人士是不適宜從事本公司工作的。這種做法到底對不對？可能一時難以得出結論。但是，防止大數據可能帶來的負作用，確實是應該注意的。

大數據的發展趨勢不可阻擋。既然如此，就應未雨綢繆提前研究，尋求對策。可以預見的是，在人才管理領域，十分需要培養一批懂得大數據，收集大數據，並且善於研究大數據，深挖大數據的專家。這種專家不僅具有較高的社會價值，而且能夠承擔起大幅度提升人才管理科學化水平的重任。

以上是小編為大家分享的關於大數據帶來人才管理升級的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

⑦ 大數據需要什麼人才

大數據需要以下六類人才：
一、大數據系統研發工程師。
這一專業人才負責大數據系統研發，包括大規模非結構化數據業務模型構建、大數據存儲、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責數據集群的日常運作和系統的監測等，這一類人才是任何構設大數據系統的機構都必須的。
二、大數據應用開發工程師。
此類人才負責搭建大數據應用平台以及開發分析應用程序，他們必須熟悉工具或演算法、編程、優化以及部署不同的MapRece，他們研發各種基於大數據技術的應用程序及行業解決方案。其中，ETL開發者是很搶手的人才，他們所做的是從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎，為提取各類型的需要數據創造條件。
三、大數據分析師。
此類人才主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。隨著數據集規模不斷增大，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求將持續增長，具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大數據人才，他們所從事的是熱門的分析師工作。
四、數據可視化工程師。
此類人才負責在收集到的高質量數據中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示數據中的復雜信息，幫助用戶更好地進行大數據應用開發，如果能使用新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau，那麼，就成為很受歡迎的人才。
五、數據安全研發人才。
此類人才主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施，而對於數據安全方面的具體技術的人才就更需要了，如果數據安全技術，同時又具有較強的管理經驗，能有效地保證大數據構設和應用單位的數據安全，那就是搶手的人才。
六、數據科學研究人才。
數據科學研究是一個全新的工作，夠將單位、企業的數據和技術轉化為有用的商業價值，隨著大數據時代的到來，越來越多的工作、事務直接涉及或針對數據，這就需要有數據科學方面的研究專家來進行研究，通過研究，他們能將數據分析結果解釋給IT部門和業務部門管理者聽，數據科學專家是聯通海量數據和管理者之間的橋梁，需要有數據專業、分析師能力和管理者的知識，這也是搶手的人才。

⑧ 大數據需要什麼人才

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。
小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。一、計算機編碼能力實際開發能力和大規模的數據處理能力是作為大數據工程師的一些必備要素。舉例來說，現在人們在社交網路上所產生的許多記錄都是非結構化的數據，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中拾取有意義的信息就需要大數據工程師親自挖掘。二、數學及統計學相關的背景國內BAT為代表的大公司，對於大數據工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數據工作者，按照不同的數據模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創新模型，來解決實際問題。三、特定應用領域或行業的知識大數據工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數據只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大數據工程師有很大幫助。

⑨ 數字化人才應具備什麼能力

大數據人才需要具備的能力一般較高，尤其是綜合技術能力。比如拿大數據工程師來說，其需要具備以下幾方面的技能：

信息挖掘能力
每天都有數以萬計的數據信息產生，這些數據中不乏有很多無用的信息，那到底什麼樣的信息可以被重新利用？這就考驗了數據工程師對於數據靈敏的挖掘能力，挖掘出想要的有用的信息進行分析，這是對工程師最基本的考量。

信息處理能力
無論是在哪個行業，對事態的處理都是考驗能力最好的辦法，在大數據行業也不例外。在高級分析技術方面，工程師獨具的自主思考能力是無可替代的。大數據在處理時所運用的工具和技術具備很大的優勢，工程師根據企業不同的業務性質做出不同的判斷，造成不同數據分析所達到的不同目的。

計算機編碼能力
作為大數據工程師，許多數據都是從人們的點擊、瀏覽中生成的文字、語音、圖像或者更為復雜的其他數據信息，所以這就要求了大數據工程師需要分析各種毫無頭緒的信息。不過大數據分析面向的基本都是商業分析，所以這就需要工程師具備基本的計算機處理能力。

團隊協作能力
大數據開發工程師的工作必然會在一個團隊中完成。團隊成員間的完美對接、無障礙交流對順利完成項目起著至關重要的作用。而部門間的相互配合、有效溝通，也對項目的進度起到了關鍵的作用。邏輯思維能力也是身為一名大數據開發工程師的內在能力。良好的邏輯思維可以讓一名大數據開發工程師在工作中時刻保持著思路清晰，頭腦清醒，效率高。

學習路線建議
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

Java語言和資料庫等就無須贅述了，這是最基礎的基本功。

階段二、 Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架。

階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算。

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解。

階段四、 大數據項目實戰

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用。

階段五、 大數據分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習。

1、Python機器學習；2、圖像識別&神經網路；3、自然語言處理&社交網路處理；4、實戰項目；5、戶外設備識別分析。