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大数据分析是什么?
指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据分析指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理,因此不用考虑数据的分布状态(抽样数据是需要考虑样本分布是否有偏,是否与总体一致)也不用考虑假设检验,这点也是大数据分析与一般数据分析的一个区别。
大数据分析师的要求:
理论要求:统计学、概率论和数据库、数据挖掘、JAVA基础、Linux基础。
工具要求:必要: SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark可选:RHadoop、Hbase、ZooKeeper等
分析方法要求:熟练掌握hadoop集群搭建;熟悉nosql数据库的原理及特征,并会运用在相关的场景;熟练运用mahout、spark提供的进行大数据分析的数据挖掘算法,包括聚类(kmeans算法、canopy算法)、分类(贝叶斯算法、随机森林算法)、主题推荐(基于物品的推荐、基于用户的推荐)等算法的原理和使用范围。
业务分析能力:熟悉hadoop+hive+spark进行大数据分析的架构设计,并能针对不同的业务提出大数据架构的解决思路。掌握hadoop+hive+ Spark+tableau平台上Spark MLlib、SparkSQL的功能与应用场景,根据不同的数据业务需求选择合适的组件进行分析与处理。并对基于Spark框架提出的模型进行对比分析与完善。
结果展现能力:报告能体现大数据分析的优势,能清楚地阐述数据采集、大数据处理过程及较终结果的解读,同时提出模型的优化和改进之处,以利于提升大数据分析的商业价值。
大数据工程师--南京大数据开发培训班
简述大数据工程师是在Linux系统下搭建Hadoop生态系统(cloudera是*大的输出者类似于Linux的红帽),把用户的交易或行为信息通过HDFS(分布式文件系统)等存储用户数据文件,然后通过Hbase(类似于NoSQL)等存储数据,再通过Mapreduce(并行计算框架)等计算数据,然后通过hiv或pig(数据分析平台)等分析数据,后按照用户需要重现出数据的工程师。
而是因为多少人不会
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大数据工程师培训的误区
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