專業(yè)大數(shù)據(jù)分析培訓內(nèi)容

　　大數(shù)據(jù)得到越來越多企業(yè)認可，這跟大數(shù)據(jù)的廣泛用途有關，利用大數(shù)據(jù)可以做好運營決策，提升效率，這是現(xiàn)在市場上更常見的應用場景，除此之外還可以做推薦、做智能化搜索、讓業(yè)務自動化智能化，大數(shù)據(jù)正在改變?nèi)藗兊纳睢?/p>

　　試想一下，既然大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入各行各業(yè)，如果自己能以大數(shù)據(jù)分析師身份出現(xiàn)在各行各業(yè)中都會因為專業(yè)知識而獲得高認可度、獲得一定的發(fā)展，不是嗎?不妨找一個專門機構學習一下知識體系，能讓你未來有一個提升可能。

　　大數(shù)據(jù)分析培訓內(nèi)容：

　　第一階段，數(shù)據(jù)收集，常見的數(shù)據(jù)收集方式有1依托第三方開放數(shù)據(jù)集、2業(yè)務數(shù)據(jù)、3服務日志、4行為上報數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，爬取第三方開放數(shù)據(jù)的方式,得到了逐步認可，許多企業(yè)都愿意從互聯(lián)網(wǎng)開放數(shù)據(jù)中獲取原始數(shù)據(jù)，爬蟲已形成單獨體系。業(yè)務數(shù)據(jù)一般在傳統(tǒng)路子中更得認可。如果是數(shù)據(jù)上報形式得弄懂上報流程，也就是埋點、收集上報的細節(jié)。
 

　　第二階段，數(shù)據(jù)的傳輸。傳輸不建議在數(shù)據(jù)獲得后馬上執(zhí)行，如果直接落地有大可能會導致系統(tǒng)宕機。關于數(shù)據(jù)的傳輸比較有名的是kafka與flume的組合，除了它之外，還有像ActiveMQ、阿里的RocketMQ等消息列隊方式。

　　第三階段，數(shù)據(jù)的存儲，在整個生態(tài)中，最核心的存儲方式就是hdfs了，這是支撐hadoop做大數(shù)據(jù)處理的基礎，它不但便捷，且具有很強的橫向擴展能力。除了常見的外，像hive、sql等也有一定受推崇度。值得一說的是，不同儲存方式對應的適合場景不同，大家需要針對性選擇，如hive它常見于傳統(tǒng)sql查詢，雖然效率不高，但是對數(shù)據(jù)的支撐性較高，hbase則偏向于即席查詢，它有更高響應效率，但是在復雜數(shù)據(jù)的支撐上弱不少。

　　第四階段，數(shù)據(jù)再加工，一到三階段都屬于數(shù)據(jù)搬運過程，第四個階段需要基于hadoop的框架進行處理。要知道，不管是數(shù)據(jù)的轉換亦或是加工、都是離不開框架作為支撐，這個過程要對雜亂數(shù)據(jù)進行標準化處理、就殘缺數(shù)據(jù)進行補償。

　　第五階段，數(shù)據(jù)應用價值輸出，前四個階段已經(jīng)做好了數(shù)據(jù)的運輸、建模、再加工，后期需對有用的數(shù)據(jù)進行詳細分析、得出結論。

　　上面這些就是在大數(shù)據(jù)分析培訓機構課堂上會涉及到的教學內(nèi)容，如果完全掌握起來且在真實項目中操作幾次，應該就能流暢分析數(shù)據(jù)了。