大数据要具备哪些能力啊啊?

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数据架构设计 ,数据存储,数据清洗,数据挖掘,数据可视化。数据架构设计 有:滴滴,淘宝。数据存储就包括mongdb,hbase,hadoop等等。数据清洗包括语议分析,流媒体格式化等等。数据挖掘包括关联分析,相似度分析,距离分析,聚类分析等等。数据可视化为什么在么在让数据的可视化展现了

旧识

炖虾酒辣

inzaghi1984

冬天的白菜

暗夜828

数据处理关键哈

童良知

大数据要具备有哪些能力啊啊?

1974160 60 7878315

李八郎

算法+数据库

goingmyway

就让把大数据换做烹饪,来问烹饪都都可不还可以 有哪些能力,没人有无作饭 炒菜好就烹饪能力好?烘焙、面点、西餐等有无属于烹饪能力?有谁见过哪个饭店厨师长样样都搞得很好,是具体领域的翘楚?

一些一些大数据能力,虽然有一些一些方向,都都可不还可以 先找到我本人的方向,技术、业务为什么在么在让两大方向,全部都是说技术和业务非此即彼,为什么在么在让两者有所侧重。

技术则又分为搭建大数据的基础平台(大数据平台型)、利用大数据平台能力构建大数据的应用(大数据产品型)、利用大数据的平台处理现实中的基础问题报告 (大数据项目型)。这后面 的岗位又有运维、运营、产品、开发、测试等等。

业务的又分为甲方、乙方,甲方都可不还可以认为有大数据,都都可不还可以 去处理我本人的实际问题报告 ,乙方都可不还可以认为承建甲方的大数据系统或直接承解甲方的具体业务问题报告 ,做出合适的业务指导或系统建设。

后面 有有哪些还是纯应用方向的描述,而应用都都可不还可以 有理论支撑,软件要有硬件支撑,一些一些大数据范围又都可不还可以扩大。一些一些,先找好我本人的方向,确定 要走的路,为什么在么在让问具体的小点。

云栖社区 2016-08-31 20:34:41

阿夜zgga

算法

nothingfinal

都都可不还可以 的除了亲戚亲戚朋友都说的各种语言、工具以外,还都都可不还可以 行业专家学者们的各种维度分析,还都都可不还可以 对吃瓜群众得话讲明通俗易懂的半调侃的阐释,另有另1个 的大数据才会应用最广最有价值。

苍鹫2018

不一足

感觉主为什么在么在让能抓住对数据的需求吧,现在一些都好说,关键为什么在么在让需求,何如去满足去实现顾客的需求这种有点要了

水灵儿

从技术就让硬件层面,最重要的四点

1、数据处理能力:一些没人标准化数据,还都都可不还可以 完成相关数据定义的实现,数据清洗,SQL(针对中型企业,掌握python和R中的数据处理能力)

2、数据建模:分为常用的数据建模,等等

3、算法

4、数据可视化(结论实时呈现、可视化易读性等)

从业务层面就让软件层面,目前感觉是这有另1个 方面

1、需求挖掘

2、业务解读

3、应用部署

在实际的业务应用中,全部都是所有的业务负责人会提出我本人的需求,这就需求大数据团队村里人 都都都可不还可以成功挖掘需求,而都都都可不还可以提出需求的业务负责人何必 时会将它转化为数据需求语言,一些一些要团队人员都都都可不还可以将其转化为数据需求文档,还有为什么在么在让应用部署,目前还没比较好的结果产出。

大数据存储,大数据分析,大数据挖掘,大数据处理

激酶

gaowei001

细心,负责,始终考虑处理速度。

xuhongxing

江山如畵

获取数据,存储数据,查询数据,分析数据

我认为人工智能符号学派是人工智能继续发展的未来,现在的机器学习与深度图学习相似于仿生学,但人类区别于动物的真正的智能是对语言的使用,以及用语言来协调组织社会行动,并用语言与文字给出行动蓝图和社会组织蓝图。

心慧剑

10年以上骨灰级系统程序员的专享吧

就就让没人编程基础和计算机基础,建议你看

1,机器学习,数据挖掘理论

2,法学会一门数据处理的语言

1、数据架构设计 :ETL工具负责将分布的、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后面 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。

2、数据存取:RDBMS、NOSQL。

3、数据处理:自然语言处理,处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,一些一些自然语言处理又叫做自然语言理解,也称为计算语言学(Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的有另1个 分支,我本人面它是人工智能(AI, Artificial Intelligence)的核心课题之一。

4、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、聚类分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)等。

5、数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化(Description and Visualization)、冗杂数据类型挖掘(Text,Web ,图形图像,视频,音频等)

6、模型预测:预测模型、机器学习。

编程:python,java,php,数据可视化(echarts,highcharts等各种charts工具)。

架构设计 :flume,hadoop生态环境的sqoop,开源或免费的ETL工具何必 多,针对我本人业务做开发,开发成本也并全部都是很高。

队列:kafka,rabbitmq等等吧。

离线:hadoop,zookeeper,hbase,hive,oozie(并全部都是很好用),可视化管理工具CDH,Hue,apache开源的Ambari。

实时:主流的有storm,spark。

数据库:mysql,Cassandra等等

进阶:数据挖掘,各种算法,机器学习,Mahout,最近成为话题的TensorFlow。

这种问题报告 比较宽泛,要回答好没人。若您是一位大数据的从业者就让研究者,建议您关注三点:1、大数据的业务思维,即数据为什么在么在来处理业务问题报告 ,为什么在么在通过数据进行业务创新 2、大数据的基础技能,如:数据加工能力、数据分析能力、数据挖掘能力 3、在具备前两者的基础上,多关注前沿技术领域的发展,如:AI,多点人工智能背景对您处理业务问题报告 会带来一些一些新的视角;阿里云大数据技术体系就让开源社区的大数据技术体系,如:实二十四时析技术、实时数据流处理技术等,技术的革命往往会驱动业务领域的拓展和创新。

数据架构设计 ,分析,存储,形成某个方面的知识。

各个阶段都都都可不还可以 相关的技术。大数据分析侧重于后半要素,从原始数据中清洗出都都可不还可以 的数据,应用统计分析,人工智能,深度图学习,形成专家系统。一些一些,1数学基础要好,2熟悉业务,3机器学习的知识。各个领域都都可不还可以发展我本人的大数据分析的,加油干吧。

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