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如何学习大数据分析?

    /    2018-05-02

  大数据分析是对规模巨大的数据进行分析的过程,通过数据分析,可以从数据中挖掘出更有价值的信息,对决策提供依据。

  大数据分析主要包括可视化分析、数据挖局算法、预测性分析、语义引擎、数据质量和数据管理以及数据仓储等六个方面。

  1. 可视化分析

  数据可视化是数据分析基本要求,可视化分析可以直观的展示数据,主要借助于图形化手段,清晰有效的传达与沟通信息,数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关。

  2. 数据挖掘算法

  数据可视化是给人看的,数据挖掘是给机器看的,集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部,挖掘价值,这些算法不仅处理大数据的量,也要处理大数据的速度。

  3. 预测性分析

  预测性分析采用各种统计学技术,包括利用预测模型、机器学习、数据挖掘等技术来分析当前及历史数据,从而对未来,或其他不确定的事件进行预测分析,被广泛应用于保险精算科学、营销、金融服务、保险、电信、零售、旅行、保健、制药、能力规划及其他领域。

  4. 语义引擎

  非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战,需要一系列的工具去解析、提取、分析数据,语义引擎被设计成能够从文档中智能提取信息。

  5. 数据质量和数据管理

  数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践,通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

  6. 数据仓储

  数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合,它是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建,为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。

  大数据分析具有很强的实用价值,受到社会各界的重视和使用,也是大数据从业者优选职位,那么,想学习大数据需要如何学呢?

  对于大数据分析的学习,推荐报班学习,老男孩教育大数据培训课程包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafla、Scala、Spark、azkaban、Python与数据分析等内容,跟随讲师认真学完该课程,可以轻松获得高薪大数据分析工作!

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