推薦大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)名時(shí)間和報(bào)名入口 速度快 在這個(gè)萬物互聯(lián)的的時(shí)代,每時(shí)每刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)需要被及時(shí)處理掉,因?yàn)榇鎯?chǔ)價(jià)值密度較小的歷史數(shù)據(jù)需要花費(fèi)很大的存儲(chǔ)成本,非常不劃算,一般平臺(tái)保存的歷史數(shù)據(jù)只有幾天或者一個(gè)月,再遠(yuǎn)的就要清理掉,所以數(shù)據(jù)處理的速度也必須跟上,誰家處理速度更快,誰家就更具競(jìng)爭(zhēng)力。
大數(shù)據(jù)工程師的發(fā)展前景 近年來,隨著信息化和數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,社會(huì)上對(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的人才需求量上升,但是國內(nèi)真正的大數(shù)據(jù)方面的專業(yè)人才數(shù)量非常少,這樣的供需不平衡就會(huì)數(shù)據(jù)行業(yè)產(chǎn)生一個(gè)較大的人才缺口,大數(shù)據(jù)工程師將迎來廣闊的就業(yè)前景,大數(shù)據(jù)和IT類似,都是越老越吃香,你的實(shí)踐越豐富,你可以發(fā)展的職業(yè)生涯也就越長,自我價(jià)值也就越大。
數(shù)據(jù)提取,大數(shù)據(jù)分析師首先需要具備數(shù)據(jù)提取能力。層是從單張數(shù)據(jù)庫中按條件提取數(shù)據(jù)的能力;第二層是跨庫表提取數(shù)據(jù)的能力;第三層是SQL語句,通過嵌套、篩選的邏輯層次和遍歷等,個(gè)人時(shí)間浪費(fèi)和資源消耗。
數(shù)據(jù)挖掘: 在這個(gè)階段,大數(shù)據(jù)分析師要,一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)基本原理和常識(shí);二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具,Python或R都是可選項(xiàng);三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及每種算法的應(yīng)用和優(yōu)劣差異點(diǎn)。 推薦大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)名時(shí)間和報(bào)名入口
首先,大數(shù)據(jù)分析師需要具備扎實(shí)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ) 數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)是大數(shù)據(jù)分析的基石,它們提供了數(shù)據(jù)分析的和。分析師應(yīng)該熟悉概率論、線性代數(shù)、微積分等數(shù)學(xué)概念,并了解統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念和,如假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析、回歸分析等。這些內(nèi)容可以幫助分析師理解數(shù)據(jù)背后的和規(guī)律。
推薦大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)名時(shí)間和報(bào)名入口, 其實(shí),"大數(shù)據(jù)"概念早在上世紀(jì)80年代就已經(jīng)被人提出,不過彼時(shí)"大數(shù)據(jù)"只是形容數(shù)據(jù)集很大的一個(gè)詞。直到計(jì)算機(jī)硬件升級(jí)和"云計(jì)算"技術(shù)出現(xiàn)之后,"大量數(shù)據(jù)和應(yīng)用算法"逐漸展現(xiàn)出隱藏的秘密。從本質(zhì)來說,大數(shù)據(jù)是指"無處不在的數(shù)據(jù)",而隨著人們對(duì)數(shù)據(jù)重要性的認(rèn)識(shí)深入,人們對(duì)數(shù)據(jù)挖掘和也在快速發(fā)展。
