在365行現(xiàn)在人人都在提大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)可以說(shuō)是一個(gè)讓人很熟悉又很陌生的概念,熟悉是因?yàn)樗纳娅C面廣,哪怕自己沒(méi)有接觸過(guò)、沒(méi)有做過(guò)大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位也至少聽(tīng)過(guò),陌生是因?yàn)樗膶I(yè)度比較高,如果沒(méi)有接受系統(tǒng)培訓(xùn)學(xué)習(xí)未必能了解大數(shù)據(jù)到底是做什么的。
據(jù)悉,大多數(shù)人對(duì)大數(shù)據(jù)分析崗位的理解僅僅停留在大數(shù)據(jù)薪酬高、未來(lái)發(fā)展?jié)摿?、社?huì)地位高且自帶神秘這幾個(gè)方面上,只要報(bào)名參加一個(gè)專業(yè)課程培訓(xùn)班、掌握跟大數(shù)據(jù)分析相關(guān)理論內(nèi)容并且簡(jiǎn)單模擬操作幾次就能讀懂大數(shù)據(jù),它將不再神秘。
大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)班課程內(nèi)容介紹:
第一階段,linux系統(tǒng),之所以需要學(xué)它主要是因?yàn)榇蠖鄶?shù)跟大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的軟件其實(shí)都是在linux系統(tǒng)上運(yùn)行的,該系統(tǒng)的學(xué)習(xí)要扎實(shí)一些,學(xué)會(huì)了linux系統(tǒng)能為后期理解hadoop、spark等軟件運(yùn)行有積極幫助,能少踩坑,學(xué)會(huì)shell就能夠看懂腳本,能更快配置大數(shù)據(jù)集群。
第二階段,hadoop等軟件的學(xué)習(xí),hadoop里面包括了幾個(gè)不同的組件,比如說(shuō)hdfs它是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方,就像電腦的硬盤(pán)、u盤(pán)等一樣,將軟件文件存儲(chǔ)在MapReduce上面上是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的,它的主要特色體現(xiàn)在哪怕是再大數(shù)據(jù)只要能給予足夠的時(shí)間就能將數(shù)據(jù)跑完,所以它被稱為數(shù)據(jù)批處理的優(yōu)選。又比如說(shuō)spark,它其實(shí)是用來(lái)彌補(bǔ)MapReduce協(xié)議處理速度上比較慢缺點(diǎn)的,它的特點(diǎn)是能直接將數(shù)據(jù)加載內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算,而不是慢慢的讀,特別是算法流們?cè)谔岬絊park的時(shí)候恨不得將它捧在手心上。
第三階段,大數(shù)據(jù)的從業(yè)實(shí)操,了解系統(tǒng)軟件其實(shí)主要是為了幫助大家更好展開(kāi)整個(gè)分析流程,如果說(shuō)系統(tǒng)和軟件是工具,那么從業(yè)流就是關(guān)鍵,你只有先學(xué)會(huì)工具并且將工具融入到流程中才能將它們的價(jià)值發(fā)揮出來(lái),大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流大概是這樣的,先就數(shù)據(jù)量在10tb以上的數(shù)據(jù)集做清洗,之后將它放在各個(gè)系統(tǒng)軟件中進(jìn)行分析、分層建模,建模之后再反向測(cè)算到底所建模型是否跟數(shù)據(jù)一致,如此就能排除其他錯(cuò)誤可能得到最后結(jié)論。
乍聽(tīng)好像大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)挺簡(jiǎn)單的,內(nèi)容也不復(fù)雜,不過(guò)是學(xué)一下軟件、學(xué)一下整個(gè)從業(yè)流程,其實(shí)并非如此,將以上內(nèi)容掌握起來(lái)還無(wú)法成為一個(gè)合格的大數(shù)據(jù)分析師,得確保自己有形成多維思考分析能力,同樣的數(shù)據(jù)為什么不同人分析出來(lái)的結(jié)果不一樣?主要是因?yàn)榍腥氲慕嵌炔煌?,有的人切入角度很多元而且反?fù)嘗試、不厭其煩、錯(cuò)了就換一個(gè)角度重新開(kāi)始,所以他們分析出來(lái)的結(jié)果往往是跟真實(shí)靠近的,形成多元化分析思維是成為優(yōu)秀大數(shù)據(jù)分析師的必備條件,但難度很大,需要多花一些時(shí)間去接觸實(shí)際案例才行。
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