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为什么要学习数据分析？
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目前在大数据领域，主流的服务器操作系统、主流的软件开发环境和主流的互联网应用都是基于Linux系统。
大数据运用于各行各业，包括教育、医疗等行业，促进着相关业务的发展。
虽然国内大数据人才需求达200万以上，人才缺口大，但是仍然面对招聘难的问题。究其原因，这主要是大数据相关专业的毕业生动手能力不足、实战经验缺乏，与企业招聘岗位要求不匹配。
人工智能训练工程师是具备数据分析、模型构建、算法应用与业务落地能力的专业AI人才，能够胜任多模态数据处理、深度学习框架应用、模型性能优化等关键任务，为企业AI产品提供高质量训练支持。
等框架实现大模型的训练、微调及性能优化
2、场景化应用设计：将大模型能力与金融、医疗、制造等行业需求结合，设计智能解决方案
3、工程化部署：解决模型压缩、分布式推理、AIGC内容安全等落地难题
4、全流程管理：把控数据清洗
机构选择：选择行业信用高的机构进行认证和培训，确保能够顺利并快速完成认证。
提交材料：通常包括身份证、学历证明、工作证明、近期免冠照片等，具体以机构要求为准。
基础篇内容包括数据挖掘的概述、基本流程、常用工具、开发环境，Python数据挖掘的编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；
实战篇内容包括8个案例，分别为财政收入影响因素分析及预测
大数据开发分两类，编写Hadoop、Spark的应用程序和对大数据处理系统本身进行开发。
大数据现已成为时代发展的趋势，很多人纷纷学习大数据或者转行大数据。大数据包含的体系常识较大，学习大数据也需要具备特定的条件。
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