2、就业前景广阔：金融、电商、医疗、物联网等多个行业都急需数据采集人才。
3、职业发展空间广：可向数据架构师等多个方向发展。
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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、航空公司客户价值分析、商品零售购物篮分析、基于水色图像的水质评价、家用热水器用户行为分析与事件识别、电子商务网站用户行为分析及服务推荐、电商产品评论数据情感分析以及基于开源平台实现的航空公司客户价值分析案例
大数据分析方向：
从企业实际数据分析需求出发，满足数字化转型成功或准备数字化转型的企业需求，覆盖行业包括金融、互联网、交通、电力、医疗、电商等。
2022大数据已经深入人们的生活方方面面，包括：旅游、餐饮、电商、医疗服务、汽车制造等各行各业中。
职业路径：
初级岗位：数据分析专员、运营专员、电商运营助理等。
晋升岗位：数据分析经理、运营主管，或向更高阶的数据科学家、数据咨询顾问方向发展-。
该体系旨在全面衡量从业者在财务数据处理、数据分析建模、智能工具应用及财务业务赋能等方面的核心能力，满足金融、企业财务、税务、电商等多行业对财务大数据专业人才的需求，助力企业以数据驱动财务决策优化、风险管控与业务升级
大数据培训发展趋势
大数据发展迅速，尤其是与云计算和AI技术对接之后，大数据开发的前景更加广阔，而且，伴随着大数据与交通、医疗、电商、餐饮、教育、旅游、制造等行业的结合，大数据的岗位将会成几何式的增长
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、航空公司客户价值分析、商品零售购物篮分析、基于水色图像的水质评价、家用热水器用户行为分析与事件识别、电子商务网站用户行为分析及服务推荐、电商产品评论数据情感分析以及基于开源平台实现的航空公司客户价值分析案例
在大数据分析学习过程中，涉及到的学习项目包括：基于020电商用户行为分析、学生测试案例程序设计、校园供水系统智能管理、浙江省区采购数据分析、京东手机评论爬虫B站弹幕数据采集、汽车投诉数据采集策略与数据分析
适合政府、金融、电信、零售、互联网、 电商、医学等行业数据分析应用资深人员。
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