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    大數(shù)據(jù)是什么?怎么學?

    大數(shù)據(jù) 115已閱讀 2020-04-29 10:52:31
    導讀 隨著科技的發(fā)展,目前已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)的時代,很多社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)公司也非常關注大數(shù)據(jù)這一行業(yè),轉行大數(shù)據(jù)的人也有很多,那么對于大數(shù)據(jù)而言,需要了解哪些相關的事情呢?小編為大家找來了具體的內(nèi)容介紹,一起來了解下吧。

    大數(shù)據(jù)是什么?怎么學?

    大數(shù)據(jù)是什么?怎么學?
    1、大數(shù)據(jù)是什么

    簡單地說,大數(shù)據(jù)指的是通過計算分析大數(shù)據(jù)集,以揭示與數(shù)據(jù)某一方面相關的模式或趨勢。對于大數(shù)據(jù)而言,數(shù)據(jù)量沒有一定的要求,只要足夠得出可靠的結論即可。

    M-brain從以下八個“V”方面說明大數(shù)據(jù):

    VOLUME:能夠發(fā)現(xiàn)自己想要的信息嗎

    VALUE:當你最需要它的時候你能發(fā)現(xiàn)它嗎

    VERACITY:處理的是有用信息還是虛假信息

    VISUALISATION:一眼就能看明白嗎它能促進決定嗎

    VARIETY:一張圖比一千個詞更有價值嗎獲得的信息均衡嗎

    VELOCITY:從信息獲得動力,危機和機遇同時存在,未來的前景會如何

    VISCOSITY:是否受到困擾需要采取進一步行動嗎

    VIRALITY:它是否傳達了一個可以粘貼到演示文檔中的信息

    2、如何能夠接觸大數(shù)據(jù)

    數(shù)據(jù)在現(xiàn)實生活中無處不在,而且隨著時間的推移會積累的越來越多。通過谷歌搜索就可以使你幾乎能夠找到所有的數(shù)據(jù)庫。很多人不知道那些已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)可供訪問和分析,如果你不知道的話,可以在KD Nuggets網(wǎng)站上找到可供訪問和挖掘的數(shù)據(jù)列表。如何訪問和使用這些數(shù)據(jù)主要分為以下六個方面:

    ?數(shù)據(jù)提取

    在進行任何事情之前,都需要使用一些數(shù)據(jù)?,F(xiàn)實中可以通過多種方式獲得所需要的數(shù)據(jù),但通常的做法是通過API調(diào)用公司的web服務獲得相關數(shù)據(jù)。

    ?數(shù)據(jù)存儲

    大數(shù)據(jù)面臨的主要難題之一是如何存儲并管理它,這完全取決于負責建立數(shù)據(jù)存儲的預算和個人具備的專業(yè)知識,因為對于大多數(shù)數(shù)據(jù)管理者來說,都需要具備一些編程方面的知識。良好設計的數(shù)據(jù)庫允許用戶安全地、直接地存儲和查詢數(shù)據(jù)。

    ?數(shù)據(jù)清洗

    不管你喜歡與否,數(shù)據(jù)集有各種各樣的形式和大小。在考慮如何存儲數(shù)據(jù)之前,需要確保它是干凈的,且轉化成能夠被接受的格式。

    ?數(shù)據(jù)挖掘

    數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中洞察一些信息的過程,這樣做的目的是根據(jù)當前持有的數(shù)據(jù)提供預測并作出決定。

    ?數(shù)據(jù)分析

    一旦收集了所有的數(shù)據(jù)后,就需要對其進行相關任務的分析、尋找有趣的模型或趨勢。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會發(fā)現(xiàn)一些不同尋常的東西或其他人之前沒有發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容。

    ?數(shù)據(jù)可視化

    對于數(shù)據(jù)處理而言,對其最重要的可能是數(shù)據(jù)可視化??梢暬窃谕瓿伤泄ぷ骱筝敵鲆粋€能被任何人理解的可視化載體,這可以通過使用編程語言(如Plot.ly、d3.js)或軟件(如Tableau)實現(xiàn)。

    3、與大數(shù)據(jù)相關的職業(yè)

    隨著市場對大數(shù)據(jù)相關需求的增加,與之相關的職業(yè)需求數(shù)量也在上升。根據(jù)相關機構的統(tǒng)計研究,一個大數(shù)據(jù)工程師每年的平均工資是150000美元。

    根據(jù)相關研究報道,超過80%的數(shù)據(jù)科學家有碩士學位,使得他們能夠從事這個領域的任何工作。

    4、新興行業(yè)

    簡而言之,大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個正在快速成長的行業(yè)。很多公司和個人都對大數(shù)據(jù)非常關注,下圖是谷歌趨勢圖。從下圖中可以看到,搜索詞“大數(shù)據(jù)”從2004年到現(xiàn)在的流行程度增長迅猛。

    根據(jù)IDC提供的數(shù)據(jù),“大數(shù)據(jù)和業(yè)務分析(BDA)”在2017年的全球收入達到150.8億美元,比2016年同比增長12.4%。估計到2020年底,大數(shù)據(jù)的全球收入可能達到210億美元。

    5、如何學習

    大數(shù)據(jù)是一個寬泛的主題,因此所需要學習的內(nèi)容涵蓋多方面的知識。想要從事該領域工作的人們需要具備一系列的特定技能,包括以下技能中的一個或多個:

    ?掌握一種與數(shù)據(jù)分析有關的編程語言,比如R、Python、SAS和SQL語言等

    ?對數(shù)學和統(tǒng)計學有很好的理解與掌握

    ?具備網(wǎng)頁爬蟲經(jīng)驗

    ?基本的Excel技能

    一些網(wǎng)站提供在線大數(shù)據(jù)課程,比如Coursera、Simpli Learn等。如果你正在尋找一個大學在線課程,可以從Masters Portal列出的全英國95個數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)碩士課程中選擇一個適合自己的課程,典型的教學大綱可能包括以下幾個方面:

    ?與大數(shù)據(jù)相關的數(shù)學知識

    ?Python腳本

    ?大數(shù)據(jù)的商業(yè)和科學應用

    ?大型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫,包括MongoDb、Cassandra和Neo4j

    ?數(shù)據(jù)分析、機器學習和使用Weka、R和Scikit-Learn可視化數(shù)據(jù)

    ?大問題的優(yōu)化和探索

    ?使用hadoop、Spark、Hive和MapReduce集群計算
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