大数据工程技术人员培训哪些内容？

大数据工程技术人员培训哪些内容？课程以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适用情景、完整的大数据分析过程及常用工具操作方法为重点，帮助掌握数据分析，挖掘思路、累积方法，并结合大量企业经营数据进行分析、挖掘客户行为特点，提升学员数据综合分析能力。

大数据工程技术人员是指从事大数据采集、清洗、分析、治理、挖掘等技术研究，并加以利用、管理、维护和服务的工程技术人员。专业技术等级共设三个等级，分别为初级、中级、高级。初级、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；高级不分职业方向：

一、大数据工程技术人员应具备的通用技能

1、具备与客户良好的沟通能力,将客户的需求及时进行反馈;

2、具有对数据采集、清洗、分析、治理、挖掘;等，能熟练使用相关软件；

3、具备良好的协调能力,协调整个项目小组的工作；

4、具备相应的时间观念。

二、大数据工程技术人员硬性要求

熟练掌握java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL以及一些主流的软件开发IED,如VS、Eclipse；对软件架构设计、数据库架构设计能够熟练掌握；

数据分析师角色/任务：收集，处理和执行统计数据分析；

必备语言：java、R、Python、HTML、Javscript、C/C++、SQL等；

技能和特长：电子表格工具(例如Excel)，数据库系统(SQL和基于NOSQL)，通信可视化，数学，统计，计算机，机器学习等

三、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就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若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要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行；另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析

指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。基本的分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉分析法、结构分析法、漏斗图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。高级的分析方法有：相关分析法、回归分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、懂工具

指掌握数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，而数据分析工具就是实现数据分析方法理论的工具，面对越来越庞大的数据，不能依靠计算器进行分析，必须依靠强大的数据分析工具帮我们完成数据分析工作。

5、懂设

懂设计是指运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。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

四、大数据工程技术人员岗位能力级别

1. 初级：具备基本的大数据技术的基础知识，可以将其视为大数据认证的初学或者入门等级。

2. 高级：大数据认证的高级或者熟练等级，表明该人才具备大数据某一专业方向的基本知识和熟练技能。

3. 专家：具有业界公认的专业大数据技术知识和丰富工作经验。

随着智能制造、大数据、区块链等新技术与各产业发展深入融合，推动了传统产业高端化、智能化、数字化，催生了一批新兴产业增长引擎，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。

新职业发布以来，市场对相关从业人员需求缺口较大，但人才培养培训和评价体系尚未形成，亟需从国家层面统一规范引导，加快新职业专业技术人员培养培训，改善人才供给质量和结构，支持新兴产业创新升级，为促进数字经济和实体经济深度融合、推动经济社会高质量发展提供人才支撑。