專業(yè)大數據分析培訓內容
時間：2022-05-13 17:51:02 | 來源：行業(yè)動態(tài)
時間：2022-05-13 17:51:02 來源：行業(yè)動態(tài)
大數據得到越來越多企業(yè)認可，這跟大數據的廣泛用途有關，利用大數據可以做好運營決策，提升效率，這是現在市場上更常見的應用場景，除此之外還可以做推薦、做智能化搜索、讓業(yè)務自動化智能化，大數據正在改變人們的生活。
試想一下，既然大數據已經融入各行各業(yè)，如果自己能以大數據分析師身份出現在各行各業(yè)中都會因為專業(yè)知識而獲得高認可度、獲得一定的發(fā)展，不是嗎?不妨找一個專門機構學習一下知識體系，能讓你未來有一個提升可能。
大數據分析培訓內容：
第一階段，數據收集，常見的數據收集方式有1依托第三方開放數據集、2業(yè)務數據、3服務日志、4行為上報數據?，F在，爬取第三方開放數據的方式,得到了逐步認可，許多企業(yè)都愿意從互聯網開放數據中獲取原始數據，爬蟲已形成單獨體系。業(yè)務數據一般在傳統(tǒng)路子中更得認可。如果是數據上報形式得弄懂上報流程，也就是埋點、收集上報的細節(jié)。
專業(yè)大數據分析培訓內容 第二階段，數據的傳輸。傳輸不建議在數據獲得后馬上執(zhí)行，如果直接落地有大可能會導致系統(tǒng)宕機。關于數據的傳輸比較有名的是kafka與flume的組合，除了它之外，還有像ActiveMQ、阿里的RocketMQ等消息列隊方式。
第三階段，數據的存儲，在整個生態(tài)中，最核心的存儲方式就是hdfs了，這是支撐hadoop做大數據處理的基礎，它不但便捷，且具有很強的橫向擴展能力。除了常見的外，像hive、sql等也有一定受推崇度。值得一說的是，不同儲存方式對應的適合場景不同，大家需要針對性選擇，如hive它常見于傳統(tǒng)sql查詢，雖然效率不高，但是對數據的支撐性較高，hbase則偏向于即席查詢，它有更高響應效率，但是在復雜數據的支撐上弱不少。
第四階段，數據再加工，一到三階段都屬于數據搬運過程，第四個階段需要基于hadoop的框架進行處理。要知道，不管是數據的轉換亦或是加工、都是離不開框架作為支撐，這個過程要對雜亂數據進行標準化處理、就殘缺數據進行補償。
第五階段，數據應用價值輸出，前四個階段已經做好了數據的運輸、建模、再加工，后期需對有用的數據進行詳細分析、得出結論。
摘自：專業(yè)大數據分析培訓內容 https://www.aaa-cg.com.cn/data/3470.html?seo1
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