大数据相关的岗位,这两年可以说是逆势而上,在市场下行的大背景下,大数据仍然保持着强大的生命力,是企业招聘当中的重点职位。在自身的岗位之上,叠加大数据技能,也能够极大地提高自身的竞争力。今天我们就从大数据在职培训的角度,来分享一些大数据处理入门概念。
数据驱动策略,正在成为行业发展的新动力,尤其是进入大数据时代,与日俱增的海量数据,其中蕴含的价值,有待进一步的发掘,然后应用到实际业务当中。
目前来说,参加大数据在职培训的小伙伴,不少都是希望通过学习大数据,增加自己的竞争实力,实现逐步的转行,这一方面需要对大数据有清晰的认识,另一方面也需要结合自身的能力水平来考量。
大数据处理入门,首先从大数据技术的不同层面和功能开始讲起。
(1)数据采集:利用ETL工具将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等,抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础;或者也可以把实时采集的数据作为流计算系统的输入,进行实时处理分析。
(2)数据存储和管理:利用分布式文件系统、数据仓库、关系数据库、NoSQL数据库、云数据库等,实现对结构化、半结构化和非结构化海量数据的存储和管理。
(3)数据处理与分析:利用分布式并行编程模型和计算框架,结合机器学习和数据挖掘算法,实现对海量数据的处理和分析;对分析结果进行可视化呈现,帮助人们更好地理解数据、分析数据。
(4)数据隐私和安全:在从大数据中挖掘潜在的巨大商业价值和学术价值的同时,构建隐私数据保护体系和数据安全体系,有效保护个人隐私和数据安全。
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