大數(shù)據(jù)分析怎么樣?隨著目前互聯(lián)網(wǎng)的極速發(fā)展,大數(shù)據(jù)分析受到廣大人們的重視,然而大數(shù)據(jù)在企業(yè)中生根發(fā)芽,開(kāi)花結(jié)果。未來(lái)三至五年,市場(chǎng)需要180萬(wàn)數(shù)據(jù)人才,但目前只有約30萬(wàn)人。到2020年,企業(yè)基于大數(shù)據(jù)計(jì)算分析存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,市場(chǎng)大數(shù)據(jù)人才緊缺。因此大數(shù)據(jù)分析前景十分看好。
大數(shù)據(jù)分析怎么做?
大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法,各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn),也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所公認(rèn)的各種統(tǒng)計(jì)方法才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部,挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。另外一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速地處理大數(shù)據(jù),如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論,那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就無(wú)從說(shuō)起了。
數(shù)據(jù)分析過(guò)程的主要活動(dòng)由識(shí)別信息需求、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)、評(píng)價(jià)并改進(jìn)數(shù)據(jù)分析的有效性組成。識(shí)別信息需求是確保數(shù)據(jù)分析過(guò)程有效性的首要條件,可以為收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)提供清晰的目標(biāo)。識(shí)別信息需求是管理者的職責(zé)管理者應(yīng)根據(jù)決策和過(guò)程控制的需求,提出對(duì)信息的需求。就過(guò)程控制而言,管理者應(yīng)識(shí)別需求要利用那些信息支持評(píng)審過(guò)程輸入、過(guò)程輸出、資源配置的合理性、過(guò)程活動(dòng)的優(yōu)化方案和過(guò)程異常變異的發(fā)現(xiàn)。
大數(shù)據(jù)處理的第一步是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取和集成,從中提取出關(guān)系和實(shí)體,經(jīng)過(guò)關(guān)聯(lián)和聚合等操作,按照統(tǒng)一定義的格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心步驟,通過(guò)數(shù)據(jù)抽取和集成環(huán)節(jié),我們已經(jīng)從異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中獲得了用于大數(shù)據(jù)處理的原始數(shù)據(jù),用戶可以根據(jù)自己的需求對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,比如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等,數(shù)據(jù)分析可以用于決策支持、商業(yè)智能、推薦系統(tǒng)、預(yù)測(cè)系統(tǒng)等。通過(guò)數(shù)據(jù)分析能掌握數(shù)據(jù)中的信息。
大數(shù)據(jù)分析平均需求量也是在持續(xù)上漲,可見(jiàn)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師在市場(chǎng)上備受歡迎。大數(shù)據(jù)分析怎么樣?大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)是典型的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù),創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)是其發(fā)展的原動(dòng)力,新興技術(shù)間的融合創(chuàng)新更是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主基調(diào)。所以轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析是不錯(cuò)的選擇。對(duì)大數(shù)據(jù)分析感興趣,想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析的人群,可參加培訓(xùn)班系統(tǒng)的學(xué)習(xí)培訓(xùn)課程,從小白逐步走向大數(shù)據(jù)分析大神。
轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)分析適合的人群
1、Java
Java,以及基于Java的框架,如果你移動(dòng)到過(guò)去的原型制作并需要建立大型系統(tǒng),Java往往是你的較佳選擇。
2、Python
Python往往在大數(shù)據(jù)處理框架中得到支持。
3、R
R語(yǔ)言已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)科學(xué)的寵兒。
4、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些處理工具慢,但它出奇的準(zhǔn)確,因此被廣泛用于后端分析。從技術(shù)層面來(lái)說(shuō),其實(shí)只要有點(diǎn)基礎(chǔ)的程序員轉(zhuǎn)型大數(shù)據(jù)都有天然進(jìn)階優(yōu)勢(shì),即使你沒(méi)有學(xué)過(guò)以上語(yǔ)言上手Hadoop也是可以的。
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