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大数据
大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
想学大数据
可以的,大数据分析的目的是收集和提炼数据背后隐藏的信息,总结研究对象的内部规律,帮助管理者做出有效的判断和决策。一般来说,大数据分析在企业日常业务分析中起着重要的作用。
大数据需要学习哪些
大数据需要学习哪些?大数据这行业,目前鱼龙混杂,啥人都有,本质上是因为它是一个在旧行业基础上硬长出来的新行业。CPDA说它旧是因为:数据分析、人工智能这些概念,几十年前就有了,只是碍于运算能力一直跟不上,所以行业发展缓慢。像是数据分析,从Oracle这公司80年代创造出商用SQL后就出现了,数据库和仪表板甚至机器学习(以前叫作:数据挖掘 Data Mining),也都不是很新的概念了,现在职场中不少都有相当长久的类似经验。
数据分析要学哪些内容
数据分析要学的内容有: 数据结构和算法 (Python入门) 数据和统计基础(R入门+统计学和微积分、线性代数恶补) 数据库基础(SQL入门) 统计学和计量经济学(计量经济学恶补) 较优化和决策模型(运筹学优化模型入门) 机器学习(决策树、KNN等机器学习算法入门) 网络科学(图论入门和用Python捣鼓网络Gephi,Gurobi啥的入门) 商业分析(商业瞎吹入门) 可视化(可视化工具(Tableau, Python)和视觉设计理论入门)
学了大数据,就业的方向有哪些?
您好,欢迎您咨询成都大数据培训机构。 大数据作为一门交叉复合型的,大数据技术学习内容庞杂。不同就业方向,学习内容不同,所以在教授大家学习方法之前,首先给初学者普及一下大数据就业方向。 大数据系统研发领域:研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。 大数据开发师:围绕大数据平台系统级的研发人员,能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作;运维工程师:需要熟悉各种大数据平台的部署方式,负责平台的配置、调优、更新、故障处理、安全管理与日常维护;大数据架构师:负责大数据平台的架构设计、技术选型和方案实施,需要对hadoop生态、实时计算框架非常熟悉,具备集群搭建、维护、监控能力。 大数据应用开发领域:大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作,需要具备扎实的机器学习/数据挖掘基础,对商业BI、用户画像、可视化呈现等需要了解。 数据分析领域:数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测,帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。目前互联网行业、市场咨询公司、金融证券行业、电信行业对数据分析师存在着大量需求。想浏览更多内容可以继续浏览学校页面或者咨询我们在线咨询,对您的疑问给予您满意的答复。
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