计算模式方向
由于大数据处理的多样性需要,现在出现了Hive等大数据查询分析计算、HadoopMapReduce等批处理计算、Storm等流计算、HaLoop等迭代计算、图计算等典型的计算模型,这些计算模型的混合计算模式,将成为满足多样化大数据处理和应用需求的有效手段。
来源:教育联展网 编辑:andy 发布时间:2021-05-07
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所谓“以市场为主导决定供求关系”,预计2020年中国大型数据行业的人才需求将达到210万人,今后5年间将维持30%-40%的增长率,需求总量将在2000万人左右。
因此,国内大学新设立了大数据和相关专业,但大数据人才的输出还没有形成规模,企业必须更加重视员工的实践能力而不是学历。
在这样的大背景下,企业为了寻找合适的大数据和数据分析人才,必须依靠行业内长期稳定形成的高含量证书。
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分布式集群技术 | Linux、网络、集群、负载均衡、高可靠 | 咨询课程 |
Hadoop离线计算 | Hadoop、HDFS、Mapreduce、YARN、Hive、Hbase、Sqoop | 咨询课程 |
Storm实时计算 | Storm、Kafka、Redis | 咨询课程 |
商品实战 | 大型实战项目一 | 咨询课程 |
Scala函数式编程 | Scala编程、Scala综合实战 | 咨询课程 |
Spark内存计算 | Spark、Spark SQL、Spark Streaming | 咨询课程 |
Spark机器学习 | Spark MLlib机器学习常用算法 | 咨询课程 |
数据挖掘实战 | 大型实战项目二 | 咨询课程 |
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远程授课期间,各课程安排相关的课后作业,使同学上课能进行适当的练习,提高同学的实时参与感,保证当天的学习效果。除作业外,服务小组还组织学生进行阶段性测试,以考试性质为主,主要考察学生本阶段知识掌握的程度。
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随着数据量的快速膨胀,深入的数据分析和挖掘,需要越来越多的自动化分析,越来越多的大规模数据分析工具和产品应运而生。例如用于大数据挖掘的RHadoop,一种基于MapReduce开发的数据挖掘算法。
数据分析师基于数学知识的统计。他们的基础知识包括数学、线性代数、统计学等,也是决定数据分析职业发展的基础。
对于初级数据分析师来说,学会描述与统计相关的内容和公式就足够了。需要进一步掌握统计算法,甚至机器学习算法等知识,深入研究与算法相关的工作需要高数的知识。
为了清理嫌疑人的数据,数学家们收集数据来解决这个问题……从各种迹象来看,业务之外的纯数据分析毫无意义,没有行业背景的技术看起来就像空中楼阁。
不要陷入死胡同。要想成为一名优秀的数据分析师,并发展自己的数据分析思维,首先必须熟悉业务。在熟悉业务后获得必要的数据,对业务数据进行分析,制定合适的计划是王道。
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