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大数据分析学到了什么
时间:2021-08-17来源:www.aaa-cg.com.cn点击量:作者:admin
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        大数据分析对许多人而言熟悉又陌生,熟悉是因为经常在报刊杂志上看到“根据大数据分析结果显示”这样的说法,陌生是因为不知道到底是怎么分析的,是如何完成数据清晰、都用哪些算法和分析思维建模、怎样反向验证模型的正确性、结论怎么实现可视化,这些对于非科班出身人士都属于知识盲点。

       大数据分析是一个高大上的词汇,大数据分析被应用于各行各业,它被运用于医疗、城市管理、零售等行业,为企业发展指明方向。优秀的大数据分析师乃是诸多企业争相抢夺的香饽饽,薪酬高、企业地位高、发展潜力巨大,这也是为什么许多人哪怕0基础也想朝大数据分析岗位发展的原因所在。
       大数据分析培训学什么?
      1、数据收集,针对数据收集的方式有以下这几种,第三方开放数据集、业务数据、服务日志、行为上报数据,大家比较常见的还是爬虫方式,它属于第三方公开数据其中之一,现在爬虫已经成为了一个单独的体系,越来越多的企业都十分认可。
      2、数据处理,所谓的大数据指的是量在10TB以上的数据集,在如此大量的数据中肯定会有一些无效数据,如何剔除无效数据、保留有效数据是这个阶段的学习重点,在进行数据化统一处理的时候需要用到数据迁移,就是从传统数据存储介质中迁移诸如hadoop生态系统,像sqoop、sql以及linux、python等都需要懂,只有系统掌握才能做好数据分析。
      3、数据传输,获得的数据大家一般都不会立刻落地,毕竟涉及的效率不同,如果在峰值波动的情况下立马落地会导致严重的宕机,所以要利用各种软件工具(如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等)完成传输。
      4、数据存储,在存储生态中最核心的为HDFA,它能支撑hadoop进行大批量数据的基础处理,具备很好的横向扩展能力,此外像hive、HBase、ES、Solr也属于必学内容。
      5、数据再加工,基于hadoop的mr框架、spark做数据的分布式框架处理。
      6、数据应用价值输出,前面的所有环节都是为了最后的价值输出做铺垫的,收集、传输、存储只是手段,目的是为了得到可视化分析结果。如基于统计分析、数据预测做决策以此提升运营效率,利用数据做画像体系,基于数据化、智能化做搜索等等。
       以上所说都是大数据分析课程涉及的内容,掌握知识点形成体系就能助力自己转行数据分析师。另外,数据分析师的逻辑思维能力很强,对日常生活决策的处理也是有帮助的。

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