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扣丁學(xué)堂大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)入門資料及需要學(xué)習(xí)多久整理

2018-06-13 11:35:56 1809瀏覽

隨著人工智能的興起，大數(shù)據(jù)也慢慢進(jìn)入人們的世界。這是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的時代，但也是大數(shù)據(jù)人才十分缺乏的時代。由于大數(shù)據(jù)是近幾年來才不斷被提及，數(shù)據(jù)分析等等不斷被運用到企業(yè)之中，讓企業(yè)對于大數(shù)據(jù)專業(yè)人才的需求量增加。有前景有高薪，使得大數(shù)據(jù)吸引了很多人想要學(xué)習(xí)掌握。在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域里，主要的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)技術(shù)點是數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)、OLAP、數(shù)據(jù)統(tǒng)計這幾個方面，下面我們來具體看一看。

大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是一個大概念，是指用單臺計算機軟硬件設(shè)施難以采集、存儲、管理、分析和使用的超大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模大、種類雜、快速化、價值密度低等特點。大數(shù)據(jù)的“大”是一個相對概念，沒有具體標(biāo)準(zhǔn)，如果一定要給一個標(biāo)準(zhǔn)，那么10-100TB通常稱為大數(shù)據(jù)的門檻。

大數(shù)據(jù)主要就是數(shù)據(jù)分析，我們可以把數(shù)據(jù)分析分為以下5個層次：數(shù)據(jù)統(tǒng)計，OLAP，數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)學(xué)建模、維度分解。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計

數(shù)據(jù)統(tǒng)計是最基本、最傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，自古有之。是指通過統(tǒng)計學(xué)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序、篩選、運算、統(tǒng)計等處理，從而得出一些有意義的結(jié)論。

OLAP

聯(lián)機分析處理(On-LineAnalyticalProcessing，OLAP)是指基于數(shù)據(jù)倉庫的在線多維統(tǒng)計分析。它允許用戶在線地從多個維度觀察某個度量值，從而為決策提供支持。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。

數(shù)字和趨勢

看數(shù)字、看趨勢是最基礎(chǔ)展示數(shù)據(jù)信息的方式。在數(shù)據(jù)分析中，我們可以通過直觀的數(shù)字或趨勢圖表，迅速了解例如市場的走勢、訂單的數(shù)量、業(yè)績完成的情況等等，從而直觀的吸收數(shù)據(jù)信息，有助于決策的準(zhǔn)確性和實時性。

維度分解

當(dāng)單一的數(shù)字或趨勢過于宏觀時，我們需要通過不同的維度對于數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，以獲取更加精細(xì)的數(shù)據(jù)洞察。在選擇維度時，需要仔細(xì)思考其對于分析結(jié)果的影響。

數(shù)學(xué)建模

當(dāng)一個商業(yè)目標(biāo)與多種行為、畫像等信息有關(guān)聯(lián)性時，我們通常會使用數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)挖掘的手段進(jìn)行建模，預(yù)測該商業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生。

大數(shù)據(jù)是屬于科學(xué)研究領(lǐng)域，你想成長大數(shù)據(jù)大牛必須對上面提到的點進(jìn)行實際的項目實施和思維的培養(yǎng)，對數(shù)據(jù)敏感。比較能用的方案:spark+hbase+hvie+hadoop的實用方案。而最基礎(chǔ)的hadoop分布式方案需要5臺機器。如果你本身有相當(dāng)功底，要成為熟手需要3~6個月，如果是工作外嘗試的情況，時間可能要x2，而且缺少實際項目經(jīng)驗。

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