大数据工程技术人员培训内容有哪些?课程着重系统讲解主流大数据应用发展现状、行业落地型大数据解决方案的应用场景、完整的大数据分析流程和常用工具操作方法，帮助掌握数据分析、挖掘思路、积累方法、结合大量企业分析业务数据，挖掘客户行为特征，提高学生综合数据分析能力。

　　大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、管理、挖掘等技术研究，以及使用、管理、维护和服务的工程技术人员。专业技能分为初级、中级和高级三个等级。初级和中级分为三个职业方向：大数据处理、大数据分析、大数据管理;高级水平与职业方向无关：

　　一、大数据工程技术人员应具备的通用技能

　　1、具备良好的客户沟通能力，及时反馈客户需求;

　　2、具有数据采集、清洗、分析、管理、挖掘能力，熟练使用相关软件;

　　3、具有良好的协调能力，协调整个项目组的工作;

　　4、具备相应的时间观念。

　　2、对大数据工程技术人员的硬性要求

　　精通java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL及一些主流软件开发IED，如VS、Eclipse;精通软件架构设计和数据库架构设计;

　　数据分析师角色/任务：收集、处理和执行统计数据分析;

　　所需语言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等;

　　技能特长：电子表格工具(如Excel)、数据库系统(基于SQL和NOSQL)、通信可视化、数学、统计学、计算机、机器学习等。

　　3、大数据工程技术人员软实力

　　1、懂业务

　　从事数据分析工作的前提是懂业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，最好有自己独到的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析就没有太大的使用价值。

　　2.懂管理

　　一方面是搭建数据分析框架的需求。比如确定分析思路，需要借助营销、管理等理论知识来指导。如果不熟悉管理理论，搭建数据分析框架会很困难，后续的数据分析也会很困难。; 另一方面是为数据分析结论提供有指导意义的分析建议。

　　3. 懂分析

　　是指掌握数据分析的基本原理和一些行之有效的数据分析方法，并能灵活运用到实际工作中，以有效地进行数据分析。基本分析方法有：比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法有：相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

　　4.了解工具

　　指掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是一种理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越庞大的数据，我们不能依赖计算器进行分析。我们必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析工作。

　　5. 理解设计

　　理解设计是指利用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是一门大课，图形的选择、版面设计、色彩搭配等，都需要掌握一定的设计原则。

　　4.大数据工程技术人员岗位胜任力水平

　　1.初级：具备大数据技术基础知识，可以算是大数据认证的初级或入门级。

　　2.高级：大数据认证高级或精通级别，表明人才具备大数据某一专业方向的基础知识和技能。

　　3、专家：拥有行业认可的大数据技术专业知识和丰富的工作经验。

　　随着智能制造、大数据、区块链等新技术与各行业发展的深度融合，推动了传统产业的高端化、智能化、数字化，催生了一批增长引擎对于新兴产业。智能制造工程技术人员、大数据工程技术人员、区块链工程技术人员等新职业应运而生。

　　大数据工程技术人员培训内容有哪些就说到这，新职业发布以来，市场对相关从业人员的需求存在较大缺口，但人才培养和评价体系尚未形成。国家层面亟待规范引导，加快培养新职业专业技术人才，改善人才供给质量和结构。支持新兴产业创新升级，为促进数字经济与实体经济深度融合、推动经济社会高质量发展提供人才支撑。

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