澳洲數(shù)據(jù)工程師培訓(xùn)
冰河水心
小于吃飯了
大數(shù)據(jù)是眾多學(xué)科與統(tǒng)計(jì)學(xué)交叉產(chǎn)生的一門新興學(xué)科。大數(shù)據(jù)牽扯的數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算一類的，所以是計(jì)算機(jī)一類的專業(yè)。分布比較廣，應(yīng)用行業(yè)較多。
零售業(yè)：主要集中在客戶營銷分析上，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對客戶的消費(fèi)信息進(jìn)行分析。獲知客戶的消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)方向等，以便商場做好更合理商品、貨架擺放，規(guī)劃市場營銷方案、產(chǎn)品推薦手段等。
金融業(yè)：在金融行業(yè)里頭，數(shù)據(jù)即是生命，其信息系統(tǒng)中積累了大量客戶的交易數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)可以對客戶的行為進(jìn)行分析、防堵詐騙、金融風(fēng)險(xiǎn)分析等。
醫(yī)療業(yè)：通過大數(shù)據(jù)可以輔助分析疫情信息，對應(yīng)做出相應(yīng)的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫(yī)學(xué)研發(fā)和臨床試驗(yàn)中，可提高診斷準(zhǔn)確性和藥物有效性等。
制造業(yè)：該行業(yè)對大數(shù)據(jù)的需求主要體現(xiàn)在產(chǎn)品研發(fā)與設(shè)計(jì)、供應(yīng)鏈管理、生產(chǎn)、售后服務(wù)等。通過數(shù)據(jù)分析，在產(chǎn)品研發(fā)過程中免除掉一些不必要的步驟，并且及時(shí)改善產(chǎn)品的制造與組裝的流程。
安妮寶貝88
培訓(xùn)時(shí)間要根據(jù)每位同學(xué)的吸收情況來看，能力強(qiáng)的會比較快，一般來說3-6個(gè)月。大數(shù)據(jù)挖掘工程師的課程內(nèi)容涉獵很多，包括JavaSE 開發(fā)、JavaEE開發(fā)、并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Linux精講、Hadoop 生態(tài)體系、Python 實(shí)戰(zhàn)開發(fā)、Storm 實(shí)時(shí)開發(fā)、Spark 生態(tài)體系、ElasticSearc、Docker容器引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)、超大集群調(diào)優(yōu)、大數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)等。如果想要全部掌握以上的知識，必須要進(jìn)行系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，建議報(bào)名相關(guān)的專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)行線上或者線下課程的學(xué)習(xí)。同時(shí)，學(xué)成之后大數(shù)據(jù)工程師的就業(yè)前景還是很明朗的，在薪酬待遇也是很有優(yōu)勢的，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)工程師在IT類職業(yè)中比較稀缺的，收入待遇可以說達(dá)到了同類的頂級。國內(nèi)IT、通訊、行業(yè)招聘中，有10％都是和大數(shù)據(jù)相關(guān)的，且比例還在上升。想了解數(shù)據(jù)挖掘工程師的相關(guān)內(nèi)容課程，推薦上CDA數(shù)據(jù)分析師的課程。課程培養(yǎng)學(xué)員硬性的數(shù)據(jù)挖掘理論與Python數(shù)據(jù)挖掘算法技能的同時(shí)，還兼顧培養(yǎng)學(xué)員軟性數(shù)據(jù)治理思維、商業(yè)策略優(yōu)化思維、挖掘經(jīng)營思維、算法思維、預(yù)測分析思維，全方位提升學(xué)員的數(shù)據(jù)洞察力。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。
夜月葉耶也
數(shù)據(jù)分析工程師+培訓(xùn)?結(jié)構(gòu)介紹如下：
了解數(shù)據(jù)采集的意義在于真正了解數(shù)據(jù)的原始面貌，包括數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)間、條件、格式、內(nèi)容、長度、限制條件等。這會幫助數(shù)據(jù)分析師更有針對性的控制數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程，避免由于違反數(shù)據(jù)采集規(guī)則導(dǎo)致的數(shù)據(jù)問題；同時(shí)，對數(shù)據(jù)采集邏輯的認(rèn)識增加了數(shù)據(jù)分析師對數(shù)據(jù)的理解程度，尤其是數(shù)據(jù)中的異常變化。
Omniture中的Prop變量長度只有100個(gè)字符，在數(shù)據(jù)采集部署過程中就不能把含有大量中文描述的文字賦值給Prop變量（超過的字符會被截?cái)啵?/p>
在Webtrekk323之前的Pixel版本，單條信息默認(rèn)最多只能發(fā)送不超過2K的數(shù)據(jù)。當(dāng)頁面含有過多變量或變量長度有超出限定的情況下，在保持?jǐn)?shù)據(jù)收集的需求下，通常的解決方案是采用多個(gè)sendinfo方法分條發(fā)送；而在325之后的Pixel版本，單條信息默認(rèn)最多可以發(fā)送7K數(shù)據(jù)量，非常方便的解決了代碼部署中單條信息過載的問題。
當(dāng)用戶在離線狀態(tài)下使用APP時(shí)，數(shù)據(jù)由于無法聯(lián)網(wǎng)而發(fā)出，導(dǎo)致正常時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析延遲。直到該設(shè)備下次聯(lián)網(wǎng)時(shí)，數(shù)據(jù)才能被發(fā)出并歸入當(dāng)時(shí)的時(shí)間。這就產(chǎn)生了不同時(shí)間看相同歷史時(shí)間的數(shù)據(jù)時(shí)會發(fā)生數(shù)據(jù)有出入。
在數(shù)據(jù)采集階段，數(shù)據(jù)分析師需要更多的了解數(shù)據(jù)生產(chǎn)和采集過程中的異常情況，如此才能更好的追本溯源。另外，這也能很大程度上避免“垃圾數(shù)據(jù)進(jìn)導(dǎo)致垃圾數(shù)據(jù)出”的問題。
我是基里連科
1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會做什么？集群運(yùn)維：安裝、測試、運(yùn)維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開發(fā)：細(xì)分一點(diǎn)的話會有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開發(fā)，比如報(bào)表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實(shí)是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學(xué)什么，以及側(cè)重點(diǎn)。2.集群運(yùn)維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運(yùn)維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動(dòng)手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學(xué)的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開發(fā)我們大部分的價(jià)值最后都會由系統(tǒng)來體現(xiàn)，比如報(bào)表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當(dāng)然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時(shí)和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實(shí)實(shí)學(xué)一下Sql很必要。如何入門？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會用到的技能樹，下面給一個(gè)入門的建議，完全個(gè)人意見。1.了解行業(yè)情況剛開始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說自己要轉(zhuǎn)行，其實(shí)是很不負(fù)責(zé)的。不要總是趕熱點(diǎn)，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠(yuǎn)都是水貨。2.選擇學(xué)習(xí)途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)了，要考慮一下自己的時(shí)間和精力，能拿出來多少時(shí)間，而且在學(xué)習(xí)的時(shí)候最好有人能多指點(diǎn)下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學(xué)習(xí)途徑時(shí)，要慎重一點(diǎn)，有幾個(gè)選擇：自學(xué)報(bào)班找人指點(diǎn)別的不說了，報(bào)班是可以考慮的，不要全指望報(bào)個(gè)輔導(dǎo)班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術(shù)好，主要是可溝通性強(qiáng)。3.學(xué)習(xí)路線學(xué)習(xí)路線，下面是一個(gè)大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎(chǔ)，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫點(diǎn)小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準(zhǔn)備。學(xué)習(xí)Hadoop，學(xué)會搭建單機(jī)版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。接著學(xué)學(xué)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎(chǔ)后，要有一些項(xiàng)目方面的實(shí)踐，這時(shí)候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個(gè)推薦系統(tǒng)，把自己學(xué)到的用起來。第二階段到這里是一個(gè)基本的階段了，大致對數(shù)據(jù)開發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學(xué)。數(shù)據(jù)倉庫體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉庫體系該如何建設(shè)，可以有一些大致的了解。用戶畫像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)。第三階段下面要有一些細(xì)分的領(lǐng)域需要深入進(jìn)行，看工作和興趣來選擇一些來深入進(jìn)行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學(xué)一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學(xué)的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實(shí)現(xiàn)算法，本身就是一個(gè)大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學(xué)習(xí)：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。
蘇州大高中
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識：
有三個(gè)主要部分，分別是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識往往決定了開發(fā)人員未來的成長高度，所以要重視基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。
大數(shù)據(jù)平臺知識：
是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)，在學(xué)習(xí)期間，往往以搭建Hadoop、Spark平臺為主，一方面Hadoop對機(jī)器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺都是基于Hadoop構(gòu)建的。大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價(jià)值化。
大數(shù)據(jù)場景知識：
是目前大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用，這些場景包括很多領(lǐng)域，比如金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、餐飲大數(shù)據(jù)等等，這些場景應(yīng)用的背后也需要對行業(yè)知識有一定的了解。
優(yōu)質(zhì)工程師考試問答知識庫