大学生、在职提升、转行或待业人员

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分布式集群架构
14-01大数据行业前沿应用与知识介绍
14-02Linux入门基础
14-03Hadoop入门介绍
14-04Hadoop单机环境搭建
14-05Hadoop伪分布式集群搭建
14-06Hadoop完全分布式集群搭建
分布式文件存储系统HDFS
15-01HDFS简介
15-02HDFS编程入门
15-03HDFS读写文件
15-04HDFS架构原理及常用指令
ETL工具Sqoop基本原理和常用指令
16-01Sqoop介绍
16-02Sqoop原理
16-03Sqoop部署
16-04关系型数据库导入Hadoop
16-05Hadoop导入关系型数据库
16-06Sqoop job应用
大数据仓库知识应用
17-01Hive架构原理和技术方向
17-02HiveQL数据查询、函数（聚合函数、窗口函数、UDF）
17-03Hbase表设计及数据查询
17-04商业应用案例—宽表设计与用户画像
17-05商业应用案例—网站流量分析与页面运营
Spark架构原理和核心组件
18-01Spark介绍
18-02Spark数据结构及编程语言接口
18-03Spark与分布式数据库和分布式数据仓库的集成方法
PySpark编程指南与Spark RDD相关操作
19-01PySpark开发环境搭建
19-02PySpark编程入门：Spark基本数据结构
19-03PySpark编程入门：PySpark常用语句
19-04采用PySpark读取分布式数据库中数据
19-05PySpark数据清洗案例

能讲简单的故事
为什么需要成为一个不错的讲故事的人?因为数据需要有人去澄清和简化它，而一个“好”的数据分析师必须能够做到这一点。清晰而自信地交流，或者表达他们认为听众可以很容易理解的主题，也能帮助决策者做出正确的决定，花更少的时间了解数据背后的意义。
对细节的关注
一个“合格”的数据分析师应该注意细节，这可以帮助他们在任何数据分析项目中质疑或管理可疑事件，从而避免出现代价高昂的错误。俗话说，“细节决定成败”。
商业的头脑
一个“合格”的数据分析师必须对业务操作有深刻的理解。在任何企业中，分析师都必须在商业上理解客户、自己团队中的人员、不同的部门和业务线，并且必须识别和区分他们的分析真实影响以及它如何影响企业的业务决策。
熟悉数据
熟练使用数据和通过数据分析解决公司问题的人才是一个好的数据分析师能力的体现，这些能力可以帮助分析师发现事物或数据中的错误。
重要的是能够看到思想或行动的分离，看到普通人会忽略的模式，并将那些不太明显的模式转化为商业意义。我们很少看到天生具有这种技能的人，但它是可以发展的。
良好的人际关系
一个“合格”的数据分析师必须善于与不同行业的每一个人沟通。一个“合格”数据分析师应该经常建立关系，因为他们将成为人与业务之间的中间人，需要增强与他人的交互，从而容易理解业务需求并交付优秀的数据分析项目。