大数据建站教程:想自学大数据,要从哪方面入手呢?(自学大数据该怎么入手)

这是一个非常好的问题大数据建站教程,也是很多人比较关心的问题之一,作为一名IT从业者,我来回答一下。

大数据建站教程:想自学大数据,要从哪方面入手呢?(自学大数据该怎么入手)

首先,大数据的知识体系还是比较庞大的,学习的初期是完全可以自学的,但是在入门之后,要想深入学习大数据,往往还需要场景的支撑,此时结合岗位任务来进行提升是更好的选择,也是比较现实的选择大数据建站教程。

从技术体系结构来看,当前大数据的技术体系结构已经比较成熟了,初学者按照三个阶段来制定学习计划,其一是学习编程语言等基础知识,其二是学习大数据平台知识,其三是根据主攻方向来选择学习内容,比如大数据分析、大数据开发、大数据运维等等。

编程语言是学习大数据的基础,目前Python、Java、Scala、R等编程语言在大数据领域都有比较广泛的应用,在学习编程语言的过程中,也会同时学习操作系、网络和数据库等内容,掌握这些内容对于下一步的学习会有比较直接的影响。如果从就业的角度出发,当前可以重点考虑一下Java语言,虽然Python语言的上升趋势比较明显,但是在IT互联网行业内,Java语言的应用依然非常普遍。

大数据平台是一个重要的学习内容,初学者可以从开源大数据平台开始学起,比如Hadoop、Spark就是不错的选择,一方面这两个大数据平台的生态体系比较健全,不少商业大数据平台就是基于这两个平台构建的,另一方面是这两个平台的学习资料比较多,可以参考的学习案例也比较多。

最后,要根据自身的知识结构选择一个主攻方向,如果数学基础比较好,可以主攻大数据分析方向,此时可以继续学习机器学习知识,如果自身的开发能力比较强,可以主攻大数据开发方向,当前大数据开发岗位的人才招聘数量还是比较大的。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

如何搭建大数据分析平台?

随着各个企业的不断发展,企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大,利用数据分析平台来增加企业的竞争力,已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析,我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的,但是通过各种数据计算和分析,可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来,创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢?我认为应从一下几个方面:

1.分析价值:明确数据分析的价值,通过大数据的分析,能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势,从而帮助企业及时做出正确的决策,从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。

2.数据源头:有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中,在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据,也有可能是来源于其他接口的数据等等。

3.数据处理:从数据源中采集各种符合企业需求的数据,经过验证、清洗、并转化为所需格式后,储存到一个合适的持久化储存层中。

4.数据展现:将各个不同分析算法处理过的结果进行可视化展示。将数据从预先计算汇总的结果数据中读取出来,并用一种友好界面或者表格的形式展示出来,这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。

大数据时代,如何构建企业数据仓库?

大数据是我的主要研究方向之一,目前也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。

大数据建站教程:想自学大数据,要从哪方面入手呢?(自学大数据该怎么入手)

首先,数据仓库对于企业来说是比较传统的数据管理方案,具有一定规模的企业通过建立数据仓库能够解决一定的“数据孤岛”问题,从而能够让企业的数据有一个更加合理的利用,同时也能够让多个系统通过数据仓库完成互联互通。

但是在大数据时代,企业的数据仓库无论从规模、数据类型、响应速度还是部署架构上来看,都将面临较大的调整,这些调整主要体现在以下几个方面:

第一:数据仓库将以云计算为基础进行构建。云计算的出现从某种程度上来说改变了整个IT行业对于技术资源和存储资源使用的理解,云计算弹性的服务模式和廉价的使用策略让更多的企业愿意采用云计算服务,同时云计算也能够提供一站式解决方案,为企业进行信息化升级降低了门槛。把数据仓库搭建在云计算平台上,是目前云计算能够解决的一个重要问题之一。

第二:数据仓库的存储结构由Sql向NoSql转换。虽然目前大量企业的数据仓库依然以结构化数据为主,但是随着物联网的发展,未来数据仓库中必然会出现大量的非结构化数据和半结构化数据,在这种情况下,数据仓库必然要跟着进行调整,数据库类型必将从Sql型数据库向NoSql型数据库转换,未来将出现Sql数据库和NoSql数据库并行的情况。

第三:数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下,未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展,基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案,从而提升数据仓库的价值。

最后,这一系列的改变自然离不开人才结构的升级。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

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