因此現(xiàn)在參加大數(shù)據(jù)培訓(xùn)，將來(lái)的職業(yè)發(fā)展會(huì)非常不錯(cuò)。市場(chǎng)巨大，許多企業(yè)（無(wú)論是互聯(lián)網(wǎng)的新銳還是傳統(tǒng)的企業(yè)）都在討論這個(gè)。目前對(duì)數(shù)據(jù)需求最強(qiáng)烈的行業(yè)依此是：金融機(jī)構(gòu)（從基金到銀行到保險(xiǎn)公司到P2P公司），以廣告投放及電商為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等。

　　用大白話(huà)說(shuō)，就是利用數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生深層次有價(jià)值的理解。基于以上各種方式獲得的數(shù)據(jù)，我們可以做最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析、用戶(hù)及品牌理解、用戶(hù)畫(huà)像、各品牌或各產(chǎn)品型號(hào)之間的關(guān)系等等，了解現(xiàn)在和歷史并爭(zhēng)取預(yù)測(cè)未來(lái)。

　　常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)、稍微復(fù)雜一些的Machine Learning、現(xiàn)在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。

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