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大数据的处理技能培训:大数据处理技术学习入门

作者:张老师 浏览次数: 2020-06-22 17:38
面对不断新增的海量大数据,企业都在争相开始想要挖掘其中的价值,争取站在行业风口,赢得发展先机。而面对这样规模的大数据,大数据处理技术成为关键性的核心工具,掌握大数据处理技术,才能实现价值挖掘。今天大数据的处理技能培训分享,我们来聊聊大数据处理技术学习入门。

大数据处理,需要完成数据采集、预处理、存储管理、分析挖掘等多个环节的任务,而这些环节当中,各个环节所要求的技术都是有一定要求的。

大数据的处理技能培训

一、大数据采集技术

大数据采集,其实就是数据获取的阶段,从不同的数据源,去采集需要的数据,然后整合到大数据系统平台,进行进一步的处理。

大数据采集,在硬件上需要满足智能识别、感知、适配、传输、接入等方面的要求;在软件上,需要攻克分布式虚拟存储技术,大数据获取、存储、组织、分析和决策操作的可视化接口技术,大数据的网络传输与压缩技术,大数据隐私保护技术等。

二、大数据预处理技术

所谓数据预处理,就是对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作。

抽取:将复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型,以达到快速分析处理的目的。

清洗:对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

三、大数据存储及管理技术

大数据存储管理,则是要用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。

大数据存储管理,尤其涉及到数据库技术,数据库分为关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统。其中,非关系型数据库主要指的是NoSQL数据库,分为:键值数据库、列存数据库、图存数据库以及文档数据库等类型。关系型数据库包含了传统关系数据库系统以及NOSQL数据库。

四、大数据分析及挖掘技术

大数据分析挖掘,就是从海量的数据当中,通过分析挖掘去提取出价值线索。数据挖掘涉及的技术方法很多,有多种分类法。

根据挖掘任务可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

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