小熊貓球球醬
老男孩教育的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程內(nèi)容包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro與Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、Python與大數(shù)據(jù)分析等
好難瘦小姐
大數(shù)據(jù)是眼下非常時髦的技術(shù)名詞,與此同時自然也催生出了一些與大數(shù)據(jù)處理相關(guān)的職業(yè),通過對數(shù)據(jù)的挖掘分析來影響企業(yè)的商業(yè)決策。這群人在國外被叫做數(shù)據(jù)科學(xué)家(Data Scientist),這個頭銜最早由和Jeff Hammerbacher于2008年提出,他們后來分別成為了領(lǐng)英(LinkedIn)和Facebook數(shù)據(jù)科學(xué)團隊的負責(zé)人。而數(shù)據(jù)科學(xué)家這個職位目前也已經(jīng)在美國傳統(tǒng)的電信、零售、金融、制造、物流、醫(yī)療、教育等行業(yè)里開始創(chuàng)造價值。不過在國內(nèi),大數(shù)據(jù)的應(yīng)用才剛剛萌芽,人才市場還不那么成熟,“你很難期望有一個全才來完成整個鏈條上的所有環(huán)節(jié)。更多公司會根據(jù)自己已有的資源和短板,招聘能和現(xiàn)有團隊互補的人才?!鳖I(lǐng)英(LinkedIn)中國商務(wù)分析及戰(zhàn)略總監(jiān)王昱堯?qū)Α兜谝回斀?jīng)周刊》說。數(shù)據(jù)工程師是做什么的?于是每家公司對大數(shù)據(jù)工作的要求不盡相同:有的強調(diào)數(shù)據(jù)庫編程、有的突出應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)知識、有的則要求有咨詢公司或投行相關(guān)的經(jīng)驗、有些是希望能找到懂得產(chǎn)品和市場的應(yīng)用型人才。正因為如此,很多公司會針對自己的業(yè)務(wù)類型和團隊分工,給這群與大數(shù)據(jù)打交道的人一些新的頭銜和定義:數(shù)據(jù)挖掘工程師、大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)研究員、用戶分析專家等都是經(jīng)常在國內(nèi)公司里出現(xiàn)的Title,我們將其統(tǒng)稱為“大數(shù)據(jù)工程師”。由于國內(nèi)的大數(shù)據(jù)工作還處在一個有待開發(fā)的階段,因此能從其中挖掘出多少價值完全取決于工程師的個人能力。已經(jīng)身處這個行業(yè)的專家給出了一些人才需求的大體框架,包括要有計算機編碼能力、數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)相關(guān)背景,當(dāng)然如果能對一些特定領(lǐng)域或行業(yè)有比較深入的了解,對于其快速判斷并抓準關(guān)鍵因素則更有幫助。雖然對于一些大公司來說,擁有碩博學(xué)歷的公司人是比較好的選擇,不過阿里巴巴集團研究員薛貴榮強調(diào),學(xué)歷并不是最主要的因素,能有大規(guī)模處理數(shù)據(jù)的經(jīng)驗并且有喜歡在數(shù)據(jù)海洋中尋寶的好奇心會更適合這個工作。除此之外,一個優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)工程師要具備一定的邏輯分析能力,并能迅速定位某個商業(yè)問題的關(guān)鍵屬性和決定因素?!八弥朗裁词窍嚓P(guān)的,哪個是重要的,使用什么樣的數(shù)據(jù)是最有價值的,如何快速找到每個業(yè)務(wù)最核心的需求?!甭?lián)合國百度大數(shù)據(jù)聯(lián)合實驗室數(shù)據(jù)科學(xué)家沈志勇說。學(xué)習(xí)能力能幫助大數(shù)據(jù)工程師快速適應(yīng)不同的項目,并在短時間內(nèi)成為這個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)專家;溝通能力則能讓他們的工作開展地更順利,因為大數(shù)據(jù)工程師的工作主要分為兩種方式:由市場部驅(qū)動和由數(shù)據(jù)分析部門驅(qū)動,前者需要常常向產(chǎn)品經(jīng)理了解開發(fā)需求,后者則需要找運營部了解數(shù)據(jù)模型實際轉(zhuǎn)化的情況。你可以將以上這些要求看做是成為大數(shù)據(jù)工程師的努力方向,因為根據(jù)萬寶瑞華管理合伙人顏莉萍(Nicole Yan)的觀察,這是一個很大的人才缺口。目前國內(nèi)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用多集中在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,有超過56%的企業(yè)在籌備發(fā)展大數(shù)據(jù)研究,“未來5年,94%的公司都會需要數(shù)據(jù)科學(xué)家?!鳖伬蚱迹∟icole Yan)說。因此她也建議一些原本從事與數(shù)據(jù)工作相關(guān)的公司人可以考慮轉(zhuǎn)型。用阿里巴巴集團研究員薛貴榮的話來說,大數(shù)據(jù)工程師就是一群“玩數(shù)據(jù)”的人,玩出數(shù)據(jù)的商業(yè)價值,讓數(shù)據(jù)變成生產(chǎn)力。大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的最大區(qū)別在于,它是在線的、實時的,規(guī)模海量且形式不規(guī)整,無章法可循,因此“會玩”這些數(shù)據(jù)的人就很重要。沈志勇認為如果把大數(shù)據(jù)想象成一座不停累積的礦山,那么大數(shù)據(jù)工程師的工作就是,“第一步,定位并抽取信息所在的數(shù)據(jù)集,相當(dāng)于探礦和采礦。第二步,把它變成直接可以做判斷的信息,相當(dāng)于冶煉。最后是應(yīng)用,把數(shù)據(jù)可視化等。”因此分析歷史、預(yù)測未來、優(yōu)化選擇,這是大數(shù)據(jù)工程師在“玩數(shù)據(jù)”時最重要的三大任務(wù)。通過這三個工作方向,他們幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策。1.找出過去事件的特征大數(shù)據(jù)工程師一個很重要的工作,就是通過分析數(shù)據(jù)來找出過去事件的特征。比如,騰訊的數(shù)據(jù)團隊正在搭建一個數(shù)據(jù)倉庫,把公司所有網(wǎng)絡(luò)平臺上數(shù)量龐大、不規(guī)整的數(shù)據(jù)信息進行梳理,總結(jié)出可供查詢的特征,來支持公司各類業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的需求,包括廣告投放、游戲開發(fā)、社交網(wǎng)絡(luò)等。找出過去事件的特征,最大的作用是可以幫助企業(yè)更好地認識消費者。通過分析用戶以往的行為軌跡,就能夠了解這個人,并預(yù)測他的行為?!澳憧梢灾浪鞘裁礃拥娜?、他的年紀、興趣愛好,是不是互聯(lián)網(wǎng)付費用戶、喜歡玩什么類型的游戲,平常喜歡在網(wǎng)上做什么事情?!彬v訊云計算有限公司北京研發(fā)中心總經(jīng)理鄭立峰對《第一財經(jīng)周刊》說。下一步到了業(yè)務(wù)層面,就可以針對各類人群推薦相關(guān)服務(wù),比如手游,或是基于不同特征和需求衍生出新的業(yè)務(wù)模式,比如微信的電影票業(yè)務(wù)。2.預(yù)測未來可能發(fā)生的事情通過引入關(guān)鍵因素,大數(shù)據(jù)工程師可以預(yù)測未來的消費趨勢。在阿里媽媽的營銷平臺上,工程師正試圖通過引入氣象數(shù)據(jù)來幫助淘寶賣家做生意?!氨热缃衲晗奶觳粺?,很可能某些產(chǎn)品就沒有去年暢銷,除了空調(diào)、電扇,背心、游泳衣等都可能會受其影響。那么我們就會建立氣象數(shù)據(jù)和銷售數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,找到與之相關(guān)的品類,提前警示賣家周轉(zhuǎn)庫存?!毖F榮說。在百度,沈志勇支持“百度預(yù)測”部分產(chǎn)品的模型研發(fā),試圖用大數(shù)據(jù)為更廣泛的人群服務(wù)。已經(jīng)上線的包括世界杯預(yù)測、高考預(yù)測、景點預(yù)測等。以百度景點預(yù)測為例,大數(shù)據(jù)工程師需要收集所有可能影響一段時間內(nèi)景點人流量的關(guān)鍵因素進行預(yù)測,并為全國各個景點未來的擁擠度分級—在接下來的若干天時間里,它究竟是暢通、擁擠,還是一般擁擠?3.找出最優(yōu)化的結(jié)果根據(jù)不同企業(yè)的業(yè)務(wù)性質(zhì),大數(shù)據(jù)工程師可以通過數(shù)據(jù)分析來達到不同的目的。以騰訊來說,鄭立峰認為能反映大數(shù)據(jù)工程師工作的最簡單直接的例子就是選項測試(AB Test),即幫助產(chǎn)品經(jīng)理在A、B兩個備選方案中做出選擇。在過去,決策者只能依據(jù)經(jīng)驗進行判斷,但如今大數(shù)據(jù)工程師可以通過大范圍地實時測試—比如,在社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的例子中,讓一半用戶看到A界面,另一半使用B界面,觀察統(tǒng)計一段時間內(nèi)的點擊率和轉(zhuǎn)化率,以此幫助市場部做出最終選擇。作為電商的阿里巴巴,則希望通過大數(shù)據(jù)鎖定精準的人群,幫助賣家做更好的營銷?!拔覀兏诖氖悄隳苷业竭@樣一批人,比起現(xiàn)有的用戶,這些人對產(chǎn)品更感興趣。”薛貴榮說。一個淘寶的實例是,某人參賣家原來推廣的目標人群是產(chǎn)婦,但工程師通過挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性后發(fā)現(xiàn),針對孕婦群體投放的營銷轉(zhuǎn)化率更高。需要具備的能力1.數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)相關(guān)的背景就我們采訪過的BAT三家互聯(lián)網(wǎng)大公司來說,對于大數(shù)據(jù)工程師的要求都是希望是統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)背景的碩士或博士學(xué)歷。沈志勇認為,缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者,更容易進入一個技能上的危險區(qū)域(Danger Zone)—一堆數(shù)字,按照不同的數(shù)據(jù)模型和算法總能捯飭出一些結(jié)果來,但如果你不知道那代表什么,就并不是真正有意義的結(jié)果,并且那樣的結(jié)果還容易誤導(dǎo)你?!爸挥芯邆湟欢ǖ睦碚撝R,才能理解模型、復(fù)用模型甚至創(chuàng)新模型,來解決實際問題?!鄙蛑居抡f。2.計算機編碼能力實際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師的一些必備要素?!耙驗樵S多數(shù)據(jù)的價值來自于挖掘的過程,你必須親自動手才能發(fā)現(xiàn)金子的價值?!编嵙⒎逭f。舉例來說,現(xiàn)在人們在社交網(wǎng)絡(luò)上所產(chǎn)生的許多記錄都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數(shù)據(jù)工程師親自挖掘。即使在某些團隊中,大數(shù)據(jù)工程師的職責(zé)以商業(yè)分析為主,但也要熟悉計算機處理大數(shù)據(jù)的方式。3.對特定應(yīng)用領(lǐng)域或行業(yè)的知識在顏莉萍(Nicole Yan)看來,大數(shù)據(jù)工程師這個角色很重要的一點是,不能脫離市場,因為大數(shù)據(jù)只有和特定領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合起來才能產(chǎn)生價值。所以,在某個或多個垂直行業(yè)的經(jīng)歷能為應(yīng)聘者積累對行業(yè)的認知,對于之后成為大數(shù)據(jù)工程師有很大幫助,因此這也是應(yīng)聘這個崗位時較有說服力的加分項。“他不能只是懂得數(shù)據(jù),還要有商業(yè)頭腦,不論對零售、醫(yī)藥、游戲還是旅游等行業(yè),能就其中某些領(lǐng)域有一定的理解,最好還是與公司的業(yè)務(wù)方向一致的,”就此薛貴榮還打了個比方,“過去我們說一些奢侈品店員勢利,看人一眼就知道買得起買不起,但這群人恰恰是有敏銳度的,我們認為他們是這個行業(yè)的專家。又比如對醫(yī)療行業(yè)了解的人,他在考慮醫(yī)療保險業(yè)務(wù)時,不僅會和人們醫(yī)院看病的記錄相關(guān),也會考慮飲食數(shù)據(jù),這些都是基于對該領(lǐng)域的了解?!甭殬I(yè)發(fā)展1.如何成為大數(shù)據(jù)工程師由于目前大數(shù)據(jù)人才匱乏,對于公司來說,很難招聘到合適的人才—既要有高學(xué)歷,同時最好還有大規(guī)模數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗。因此很多企業(yè)會通過內(nèi)部挖掘。2014年8月,阿里巴巴舉辦了一個大數(shù)據(jù)競賽,把天貓平臺上的數(shù)據(jù)拿出來,去除敏感問題后,放到云計算平臺上交予7000多支隊伍進行比賽,比賽分為內(nèi)部賽和外部賽?!巴ㄟ^這個方式來激勵內(nèi)部員工,同時也發(fā)現(xiàn)外部人才,讓各行業(yè)的大數(shù)據(jù)工程師涌現(xiàn)出來。”顏莉萍(Nicole Yan)建議,目前長期從事數(shù)據(jù)庫管理、挖掘、編程工作的人,包括傳統(tǒng)的量化分析師、Hadoop方面的工程師,以及任何在工作中需要通過數(shù)據(jù)來進行判斷決策的管理者,比如某些領(lǐng)域的運營經(jīng)理等,都可以嘗試該職位,而各個領(lǐng)域的達人只要學(xué)會運用數(shù)據(jù),也可以成為大數(shù)據(jù)工程師。2.薪酬待遇作為IT類職業(yè)中的“大熊貓”,大數(shù)據(jù)工程師的收入待遇可以說達到了同類的頂級。根據(jù)顏莉萍(Nicole Yan)的觀察,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。顏莉萍(Nicole Yan)表示,“大數(shù)據(jù)時代的到來很突然,在國內(nèi)發(fā)展勢頭激進,而人才卻非常有限,現(xiàn)在完全是供不應(yīng)求的狀況?!痹诿绹?,大數(shù)據(jù)工程師平均每年薪酬高達萬美元,而據(jù)了解,在國內(nèi)頂尖互聯(lián)網(wǎng)類公司,同一個級別大數(shù)據(jù)工程師的薪酬可能要比其他職位高20%至30%,且頗受企業(yè)重視。3.職業(yè)發(fā)展路徑由于大數(shù)據(jù)人才數(shù)量較少,因此大多數(shù)公司的數(shù)據(jù)部門一般都是扁平化的層級模式,大致分為數(shù)據(jù)分析師、資深研究員、部門總監(jiān)3個級別。大公司可能按照應(yīng)用領(lǐng)域的維度來劃分不同團隊,而在小公司則需要身兼數(shù)職。有些特別強調(diào)大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的互聯(lián)網(wǎng)公司則會另設(shè)最高職位—如阿里巴巴的首席數(shù)據(jù)官?!斑@個職位的大部分人會往研究方向發(fā)展,成為重要數(shù)據(jù)戰(zhàn)略人才。”顏莉萍(Nicole Yan)說。另一方面,大數(shù)據(jù)工程師對商業(yè)和產(chǎn)品的理解,并不亞于業(yè)務(wù)部門員工,因此也可轉(zhuǎn)向產(chǎn)品部或市場部,乃至上升為公司的高級管理層。
功夫肥豬
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)到底是培訓(xùn)什么?大數(shù)據(jù)是現(xiàn)在比較主流的一個崗位,主要工作內(nèi)容是進行數(shù)據(jù)分析、運營、管理,如果要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)就一點要先學(xué)會有一個營銷的思維去思考這些數(shù)據(jù)我們有什么用我們可以通過這些數(shù)據(jù)得到什么,這樣的話我們就需要學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)營銷、主流的數(shù)據(jù)分析軟件以及運營維護管理的能力,但是學(xué)習(xí)過程還是比較辛苦的。
wangqinglin0
本人03年計算機科學(xué)與技術(shù)畢業(yè),轉(zhuǎn)行到商業(yè)數(shù)據(jù)分析,大學(xué)教書7年,從網(wǎng)絡(luò)到數(shù)據(jù)庫、軟件開發(fā);2010年接觸數(shù)據(jù)分析,,一路學(xué)習(xí),進入某上市公司做人才測評工作,開始正式入行,從產(chǎn)品競爭情報分析、產(chǎn)品快速測試、用戶圖譜、數(shù)據(jù)采集、報表、可視化制作等入手,后來到建模、對比分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類等,后來又去阿XXX呆了一年多,然后又和加拿大一幫分析師一起工作,從他們身上學(xué)到很多思維方式和分析經(jīng)驗,對如何通過數(shù)據(jù)去解決企業(yè)實踐問題的能力提升很多?,F(xiàn)在自己和加拿大哥們開公司,專門為中國企業(yè)做數(shù)據(jù)商業(yè)咨詢服務(wù),業(yè)務(wù)太多都有點忙不過來了。另外一塊業(yè)務(wù)就是為阿里云提供大數(shù)據(jù)分析教育內(nèi)容,比如高校大數(shù)據(jù)專業(yè)的課程體系、實驗室產(chǎn)品等,阿里云大數(shù)據(jù)分析師ACP認證整套體系和認證考試培訓(xùn)研發(fā)都是我們公司開發(fā)的。還有每年全國各高校大數(shù)據(jù)專業(yè)的師資培訓(xùn)都是我們在做。所以總結(jié)我個人的學(xué)習(xí)路徑和方法及認知,給你們提供一條學(xué)習(xí)路徑,希望對你們在大數(shù)據(jù)商業(yè)分析師這條職業(yè)道路上有所幫助!以職業(yè)能力結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)圖譜
具體學(xué)習(xí)路徑與方法:第一層通用技能
1、 通用技能是作為數(shù)據(jù)分析師必須具備的分析工具和大數(shù)據(jù)相關(guān)知識;數(shù)據(jù)編程:數(shù)據(jù)編程工具有Python、R、SAS等,目前用的多的是Python,如果有語言基礎(chǔ)的小伙伴上手很快,語法、函數(shù)、面向?qū)ο筮@些都比較簡單,沒有基礎(chǔ)的小伙伴也可以自學(xué),不是很難,推薦的學(xué)習(xí)《小象學(xué)院》每天學(xué)習(xí)一節(jié)課,聽完后可以去阿里云大學(xué)官網(wǎng)去做一些Clouder,增加對Python在項目中的使用場景理解,數(shù)據(jù)清洗、爬蟲、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化這些是工作中經(jīng)常用到的。建議書籍:
2、 數(shù)據(jù)存儲:主要是數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)建模,分析師對數(shù)據(jù)倉庫需要了解,這些基礎(chǔ)課程完全可以自學(xué),推薦優(yōu)達學(xué)城里面有這些課程,老師講的HIA不錯,也可以去九道門做些實驗項目,他們有時候搞活動是免費的;如果你覺得還是難,那就采用最基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)路徑,直接買MYSQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的書看,隨便到網(wǎng)上去找個免費的MYSQL課程聽;先解決會的問題。建議書籍:
另外分布式存儲HDOOP需要簡單了解就可以了,如果能自己搭建3個節(jié)點跑通,個人覺得就OK了,3、 云計算:做為分析師對云計算的技術(shù)作為了解就可以了,可以不做目前的強化學(xué)習(xí)內(nèi)容4、 數(shù)據(jù)預(yù)處理:這個是數(shù)據(jù)分析師必須時刻記住的事情,從我們這個行業(yè)有句行話,叫垃圾進來垃圾出去,如果數(shù)據(jù)質(zhì)量控制不好,后面做的再牛逼,也是垃圾;這個課程主要是看大家對數(shù)據(jù)的理解和質(zhì)量控制的方法,目前市場上有專門的崗位就叫ETL數(shù)據(jù)清洗工程師;有專門的數(shù)據(jù)質(zhì)量控制或者數(shù)據(jù)清洗的書。
5、 數(shù)據(jù)可視化:數(shù)據(jù)可視化不是很難,如果不要求特別美工的話,大家先理解圖表,再研究研究儀表板,阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不錯,主要是展示的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)需要規(guī)劃。6、 大數(shù)據(jù)技術(shù):這個相對來說有些難度,如果是學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計類專業(yè)小伙伴就非常有優(yōu)勢了,其他專業(yè)的小伙伴也不用擔(dān)心,畢竟工作后還可以繼續(xù)學(xué)習(xí),在工作中用的比較多的是聚類、關(guān)聯(lián)、決策樹、線性回歸等,如果你不去做模型和算法工程師那么只需要會用就可以了,實在不行有專業(yè)的工具讓我們用,比如第四范式的產(chǎn)品和阿里云的機器學(xué)習(xí)PAN都是可以直接出結(jié)果的工具;推薦書籍:
7、 分析&AI:這部分先了解數(shù)據(jù)分析的基本流程和分析手法;上面的如果都學(xué)了,可以到阿里云大學(xué)上面去做幾個數(shù)據(jù)分析方面的案例,增加對數(shù)據(jù)分析的流程理解和相關(guān)技術(shù)應(yīng)用,但是要注意的是阿里案例都是用阿里的工具來實現(xiàn)的,比較簡單,建議大家自己編程實現(xiàn),也可以到天池大賽上去看一些案例,自己做做訓(xùn)練。
以上的工具學(xué)習(xí)如果自學(xué)的小伙伴覺得很難堅持,那就只能去報培訓(xùn)班了,需要提醒大家的是目前培訓(xùn)機構(gòu)愚弄混雜,在工具教學(xué)上有些機構(gòu)還算馬馬虎虎,大部分培訓(xùn)機構(gòu)的老師根本沒做過商業(yè)分析項目,很多思維方式可能會誤導(dǎo)你。至于那個培訓(xùn)機構(gòu)好,我也不是很清楚,個人覺得自己堅持以上東西是可以自學(xué)的,做好規(guī)劃一步步往前,時間可能長點,需要恒心。第二層商業(yè)分析學(xué)完通用技能后你是否能真正入門,到企業(yè)能干活就看這一層了,在寫這篇學(xué)習(xí)路徑的時候我?guī)痛蠹液唵巫隽酥袊嘤?xùn)機構(gòu)的調(diào)查分析,北風(fēng)網(wǎng)、傳智播客、達內(nèi)、千峰、兄弟連、容大、華信智原等稍微好點的能做第一層,第二層都做不了,主要原因分析真正做大數(shù)據(jù)商業(yè)咨詢?nèi)瞬哦荚诿?,專業(yè)做數(shù)據(jù)咨詢的公司員工一是沒時間,二是價格高,培訓(xùn)機構(gòu)請不起。
我?guī)痛蠹铱偨Y(jié)了,目前中國市場大部分企業(yè)招聘大數(shù)據(jù)分析師主要為四個層面服務(wù);一為產(chǎn)品經(jīng)理服務(wù),國內(nèi)產(chǎn)品經(jīng)理不懂?dāng)?shù)據(jù)分析,而新產(chǎn)品的競爭情報分析、產(chǎn)品敏捷測試等都需要數(shù)據(jù)分析師幫助完成,后期產(chǎn)品迭代優(yōu)化還是需要數(shù)據(jù)分析師采集用戶行為、習(xí)慣、評價等數(shù)據(jù)來完成。二是為運營服務(wù),產(chǎn)品運營中的用戶流量、促銷、顧客關(guān)系管理等需要數(shù)據(jù)分析師幫助完成;三是公司數(shù)據(jù)制定和標準建設(shè)、各部門數(shù)據(jù)打通,數(shù)據(jù)化管理等工作需要數(shù)據(jù)分析師完成,四是數(shù)據(jù)情報和數(shù)據(jù)預(yù)測為高層服務(wù)。從以上四個方面我們再去看第二層的商業(yè)分析能力和業(yè)務(wù)知識能力就顯得尤為重要,這個時候是考驗分析師的業(yè)務(wù)理解能力及通過數(shù)據(jù)為企業(yè)解決實際問題的能力了。比如分析師的分析流程、分析思維、分析技能、展示說服能力。小伙伴們要想快速進入第二層只有三種方式,一是鎖定一個行業(yè),剛開始別嫌工資低,入行1年左右,拼的就是悟性和鉆勁,也能進入,如果運氣好找個專業(yè)做數(shù)據(jù)咨詢的公司那就很快,一個項目下來套路就明白了;二是能遇到一個比較牛的師傅,人家愿意教你,這個也很快,我就是遇到師傅的人,半年時間就完成第二層,不過本人原來做過教師,口才、文案這些軟性技能比較強;呵呵。第三種方法推薦去阿里合作伙伴決明科技,這家公司是專門做數(shù)據(jù)咨詢服務(wù)的,這家公司有一塊業(yè)務(wù)是做教育的,比如企業(yè)培訓(xùn)(阿里的合作企業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)培訓(xùn)都是這家公司在交付),師資培訓(xùn)(這家公司每年做二期高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用師資培訓(xùn)),去年和前年做了二期大數(shù)據(jù)商業(yè)分析實訓(xùn),有的被他們公司留下了,其他學(xué)員被阿里系的企業(yè)一搶而空,聽說企業(yè)招聘一個人還給這個公司錢;不過他們招人實訓(xùn)要求比較高,首先要本科及以上學(xué)歷,要會分析工具和數(shù)據(jù)庫相關(guān)知識;具體情況小伙伴可以去百度一下九道門就知道了。另外聽說很多培訓(xùn)機構(gòu)租他們的大數(shù)據(jù)實驗平臺.第三層:上面我說在入行的時候建議大家選擇一個行業(yè),不要輕易換行業(yè),大數(shù)據(jù)商業(yè)分析師對行業(yè)的要求很高,本身如果你是行業(yè)專家有加上懂?dāng)?shù)據(jù)分析,那就是行業(yè)大數(shù)據(jù)商業(yè)分析大牛了,這個需要時間和項目沉淀,現(xiàn)在這種行業(yè)大牛在國內(nèi)很少,因為數(shù)據(jù)分析行業(yè)中國才剛剛發(fā)展,企業(yè)才剛剛接受這個崗位!這個行業(yè)是非常不錯的,有潛力,偏商科,技術(shù)輔助;真正的大牛不是特別看重數(shù)據(jù)分析技術(shù),而是分析思維,能用數(shù)據(jù)幫助企業(yè)在產(chǎn)品、價格、促銷、顧客、流量、財務(wù)、廣告、流程、工藝等方面進行價值提升。主要是三個方面的分析,一是現(xiàn)狀分析、二是原因分析、三是預(yù)測分析。洋洋灑灑寫了這么多,希望對您有一些啟發(fā)和幫助!也希望我們以后在大數(shù)據(jù)商業(yè)分析的江湖上進行切磋相遇!祝您學(xué)業(yè)有成,盡快入行,加油!
wuyan841106
入行大數(shù)據(jù)分析師必備技能有哪些?大數(shù)據(jù)分析師需要每天使用各種不同的技能;從深入分析到數(shù)據(jù)可視化和講故事的一切。您將在一分鐘內(nèi)編寫一個SQL查詢來探索數(shù)據(jù)集,而下一分鐘您將站在董事會面前,概述業(yè)務(wù)如何根據(jù)您的發(fā)現(xiàn)進行調(diào)整。
在介紹了大數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家之間的差異,大數(shù)據(jù)分析師的薪水以及剛起步的人員的一些關(guān)鍵大數(shù)據(jù)分析術(shù)語之后,我們現(xiàn)在將探討與成為大數(shù)據(jù)分析師相關(guān)的關(guān)鍵技能。您可能已經(jīng)擁有一些技能,因為它們涵蓋了涉及溝通,分析和解決問題的廣泛技能。
在入行大數(shù)據(jù)分析師必備技能有哪些文章中,我們將深入了解成為大數(shù)據(jù)分析師的意義。AAA教育目前正在提供一個簡短的大數(shù)據(jù)分析課程,該課程的重點之一是掌握Microsoft Excel(分析的關(guān)鍵工具)的基礎(chǔ)知識。這是對大數(shù)據(jù)分析的清晰易懂的介紹,它將教您與成為大數(shù)據(jù)分析師相關(guān)的核心技能之一。它還會輕而易舉地消除您可能對該領(lǐng)域是否適用存在的任何疑問:是的,您也可以成為大數(shù)據(jù)分析師!
成為大數(shù)據(jù)分析師:您需要的關(guān)鍵技能
優(yōu)秀的解決問題能力
扎實的數(shù)字技能
Excel熟練程度和查詢語言知識
數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)知識
良好的溝通能力
關(guān)鍵要點
1.優(yōu)秀的解決問題能力
解決問題是大數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備的最重要技能之一。大約90%的分析與批判性思維有關(guān),并且知道要提出的正確問題。如果您提出的問題基于對業(yè)務(wù),產(chǎn)品和行業(yè)的了解,那么您將獲得所需的答案。大數(shù)據(jù)分析就是要提出一個問題(即“為什么我們不賣更多的紅色自行車?”),并執(zhí)行必要的調(diào)查任務(wù)以找到答案。
大數(shù)據(jù)分析主要涉及對遇到的問題進行邏輯思考。如果您熟悉數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)和細微差別,您將更快地得出正確的結(jié)論。如果紅色自行車賣得不好,那為什么會這樣呢?是因為其他顏色的范圍更大嗎?紅色自行車的價格通常高于其他自行車嗎?紅色自行車是否僅以山地自行車形式提供,因此不鼓勵城市居民購買?大數(shù)據(jù)分析師通過使用他們的邏輯來理解數(shù)據(jù)可以更快地得出結(jié)論。
2.扎實的數(shù)字技能
許多大數(shù)據(jù)分析師并非來自數(shù)字世界,通常是來自業(yè)務(wù)或營銷背景。隨著您的發(fā)展,完全有可能增加對這一領(lǐng)域的了解。雖然不一定是“技能”,但對于任何有抱負的大數(shù)據(jù)分析師來說,擁有數(shù)字天賦無疑是一件好事。您需要從正規(guī)教育或其他經(jīng)驗中獲得一定程度的數(shù)字專業(yè)知識。您可以學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的大多數(shù)數(shù)字技能,例如回歸分析,它涉及檢查兩個或多個變量及其關(guān)系,而無需回到學(xué)校。
在統(tǒng)計方面有充分的基礎(chǔ)也是有益的。您需要對查詢有所了解,查詢是計算機用來執(zhí)行任務(wù)的命令。在分析中,這些命令用于從數(shù)據(jù)集中提取信息。精通應(yīng)用科學(xué)和線性代數(shù)的知識將使您更輕松,盡管如果這對您來說還是個謎,請不要放任。
3.精通Excel和查詢語言知識
如前所述,Microsoft Excel的知識是有效大數(shù)據(jù)分析的一項基本技能。這是一個電子表格程序,全球數(shù)百萬人使用它來存儲和共享信息,執(zhí)行數(shù)學(xué)和統(tǒng)計運算以及創(chuàng)建總結(jié)重要發(fā)現(xiàn)的報告和可視化效果。對于大數(shù)據(jù)分析人員來說,它是一個強大的工具,可用于快速訪問,組織和處理數(shù)據(jù)以獲取和共享見解。大數(shù)據(jù)分析師每天都會使用Excel,因此您將必須從數(shù)據(jù)透視表中真正了解您的VLOOKUP。是否想找出紅色自行車賣得最多的地方?好奇紅色自行車的平均價格是否高于藍色自行車?Excel可以幫助提供此類問題的答案。
除Excel之外,分析人員還需要熟悉至少一種查詢語言。這些語言用于指示計算機執(zhí)行特定任務(wù),包括許多與大數(shù)據(jù)分析有關(guān)的任務(wù)。用于大數(shù)據(jù)分析的最受歡迎的語言是SQL和SAS,而諸如Python和R之類的編程語言則具有各種專用于分析數(shù)據(jù)的強大程序。
許多可用的語言執(zhí)行不同的功能或適應(yīng)某一特定行業(yè)。SAS主要用于醫(yī)療行業(yè),而SQL通常用于從數(shù)據(jù)庫檢索數(shù)據(jù)。如果您對自己想從事的行業(yè)有所了解,那么進行一些研究并找出它們使用的語言是有益的-為您最感興趣的行業(yè)量身定制學(xué)習(xí)是一個明智的舉動。
4.數(shù)據(jù)可視化方面的專業(yè)知識
很難處理一個復(fù)雜的主題并以簡單的方式介紹發(fā)現(xiàn)的結(jié)果,但這正是大數(shù)據(jù)分析師的工作!這是關(guān)于將您的發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)化為易于消化的信息塊。用數(shù)據(jù)講述一個引人入勝的故事至關(guān)重要,而其中很多都涉及視覺輔助工具的使用。圖形和餅圖是說明數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)的一種流行且極為有效的方法。
Microsoft Excel和Tableau都擁有大量用于可視化數(shù)據(jù)的選項,使您能夠以準確的方式顯示結(jié)果。該技能在于知道如何最好地呈現(xiàn)數(shù)據(jù),以便您的發(fā)現(xiàn)自己說話。技術(shù)專業(yè)人員之間傾向于用復(fù)雜而深奧的語言說話,但是要成為一名出色的大數(shù)據(jù)分析師,就是要通過簡單的可視化輕松,有效地傳達發(fā)現(xiàn)。
5.良好的溝通能力
除了能夠可視化您的發(fā)現(xiàn)之外,大數(shù)據(jù)分析師還必須能夠口頭交流發(fā)現(xiàn)的結(jié)果。大數(shù)據(jù)分析師與利益相關(guān)者,同事和數(shù)據(jù)供應(yīng)商不斷合作,因此良好的溝通技巧至關(guān)重要。你和別人說話有多好?您可以有效地將技術(shù)信息分解為簡單的單詞嗎?這是與數(shù)據(jù)可視化緊密相關(guān)的一項關(guān)鍵技能,這一切都在交付中!
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Sqoop:(發(fā)音:skup)作為一款開源的離線數(shù)據(jù)傳輸工具,主要用于Hadoop(Hive) 與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(MySql,PostgreSQL)間的數(shù)據(jù)傳遞。它可以將一個關(guān)系數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hadoop的HDFS中,也可以將HDFS中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。
Flume:實時數(shù)據(jù)采集的一個開源框架,它是Cloudera提供的一個高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)。目前已經(jīng)是Apache的頂級子項目。使用Flume可以收集諸如日志、時間等數(shù)據(jù)并將這些數(shù)據(jù)集中存儲起來供下游使用(尤其是數(shù)據(jù)流框架,例如Storm)。和Flume類似的另一個框架是Scribe(FaceBook開源的日志收集系統(tǒng),它為日志的分布式收集、統(tǒng)一處理提供一個可擴展的、高容錯的簡單方案)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程內(nèi)容有哪些
Kafka:通常來說Flume采集數(shù)據(jù)的速度和下游處理的速度通常不同步,因此實時平臺架構(gòu)都會用一個消息中間件來緩沖,而這方面最為流行和應(yīng)用最為廣泛的無疑是Kafka。它是由LinkedIn開發(fā)的一個分布式消息系統(tǒng),以其可以水平擴展和高吞吐率而被廣泛使用。目前主流的開源分布式處理系統(tǒng)(如Storm和Spark等)都支持與Kafka 集成。
Kafka是一個基于分布式的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng),特點是速度快、可擴展且持久。與其他消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)類似,Kafka可在主題中保存消息的信息。生產(chǎn)者向主題寫入數(shù)據(jù),消費者從主題中讀取數(shù)據(jù)。淺析大數(shù)據(jù)分析技術(shù)
作為一個分布式的、分區(qū)的、低延遲的、冗余的日志提交服務(wù)。和Kafka類似消息中間件開源產(chǎn)品還包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。
MapReduce:MapReduce是Google公司的核心計算模型,它將運行于大規(guī)模集群上的復(fù)雜并行計算過程高度抽象為兩個函數(shù):map和reduce。MapReduce最偉大之處在于其將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員,以至于普通開發(fā)人員即使不會任何的分布式編程知識,也能將自己的程序運行在分布式系統(tǒng)上處理海量數(shù)據(jù)。
Hive:MapReduce將處理大數(shù)據(jù)的能力賦予了普通開發(fā)人員,而Hive進一步將處理和分析大數(shù)據(jù)的能力賦予了實際的數(shù)據(jù)使用人員(數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、和業(yè)務(wù)分析人員)。大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程大綱
Hive是由Facebook開發(fā)并貢獻給Hadoop開源社區(qū)的,是一個建立在Hadoop體系結(jié)構(gòu)上的一層SQL抽象。Hive提供了一些對Hadoop文件中數(shù)據(jù)集進行處理、查詢、分析的工具。它支持類似于傳統(tǒng)RDBMS的SQL語言的查詢語言,一幫助那些熟悉SQL的用戶處理和查詢Hodoop在的數(shù)據(jù),該查詢語言稱為Hive SQL。Hive SQL實際上先被SQL解析器解析,然后被Hive框架解析成一個MapReduce可執(zhí)行計劃,并按照該計劃生產(chǎn)MapReduce任務(wù)后交給Hadoop集群處理。
Spark:盡管MapReduce和Hive能完成海量數(shù)據(jù)的大多數(shù)批處理工作,并且在打數(shù)據(jù)時代稱為企業(yè)大數(shù)據(jù)處理的首選技術(shù),但是其數(shù)據(jù)查詢的延遲一直被詬病,而且也非常不適合迭代計算和DAG(有限無環(huán)圖)計算。由于Spark具有可伸縮、基于內(nèi)存計算能特點,且可以直接讀寫Hadoop上任何格式的數(shù)據(jù),較好地滿足了數(shù)據(jù)即時查詢和迭代分析的需求,因此變得越來越流行。
Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大學(xué)伯克利分校的 AMP實驗室)所開源的類Hadoop MapReduce的通用并行框架,它擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點,但不同MapReduce的是,Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中,從而不需要再讀寫HDFS ,因此能更好適用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce算法。
Spark也提供類Live的SQL接口,即Spark SQL,來方便數(shù)據(jù)人員處理和分析數(shù)據(jù)。
Spark還有用于處理實時數(shù)據(jù)的流計算框架Spark Streaming,其基本原理是將實時流數(shù)據(jù)分成小的時間片段(秒或幾百毫秒),以類似Spark離線批處理的方式來處理這小部分數(shù)據(jù)。
Storm:MapReduce、Hive和Spark是離線和準實時數(shù)據(jù)處理的主要工具,而Storm是實時處理數(shù)據(jù)的。
Storm是Twitter開源的一個類似于Hadoop的實時數(shù)據(jù)處理框架。Storm對于實時計算的意義相當(dāng)于Hadoop對于批處理的意義。Hadoop提供了Map和Reduce原語,使對數(shù)據(jù)進行批處理變得非常簡單和優(yōu)美。同樣,Storm也對數(shù)據(jù)的實時計算提供了簡單的Spout和Bolt原語。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像,但是在Hadoop上面運行的是MapReduce的Job,而在Storm上面運行的是Topology(拓撲)。
Storm拓撲任務(wù)和Hadoop MapReduce任務(wù)一個非常關(guān)鍵的區(qū)別在于:1個MapReduce Job最終會結(jié)束,而一個Topology永遠運行(除非顯示的殺掉它),所以實際上Storm等實時任務(wù)的資源使用相比離線MapReduce任務(wù)等要大很多,因為離線任務(wù)運行完就釋放掉所使用的計算、內(nèi)存等資源,而Storm等實時任務(wù)必須一直占有直到被顯式的殺掉。Storm具有低延遲、分布式、可擴展、高容錯等特性,可以保證消息不丟失,目前Storm, 類Storm或基于Storm抽象的框架技術(shù)是實時處理、流處理領(lǐng)域主要采用的技術(shù)。
Flink:在數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域,批處理任務(wù)和實時流計算任務(wù)一般被認為是兩種不同的任務(wù),一個數(shù)據(jù)項目一般會被設(shè)計為只能處理其中一種任務(wù),例如Storm只支持流處理任務(wù),而MapReduce, Hive只支持批處理任務(wù)。
Apache Flink是一個同時面向分布式實時流處理和批量數(shù)據(jù)處理的開源數(shù)據(jù)平臺,它能基于同一個Flink運行時(Flink Runtime),提供支持流處理和批處理兩種類型應(yīng)用的功能。Flink在實現(xiàn)流處理和批處理時,與傳統(tǒng)的一些方案完全不同,它從另一個視角看待流處理和批處理,將二者統(tǒng)一起來。Flink完全支持流處理,批處理被作為一種特殊的流處理,只是它的數(shù)據(jù)流被定義為有界的而已?;谕粋€Flink運行時,F(xiàn)link分別提供了流處理和批處理API,而這兩種API也是實現(xiàn)上層面向流處理、批處理類型應(yīng)用框架的基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么
Beam:Google開源的Beam在Flink基礎(chǔ)上更進了一步,不但希望統(tǒng)一批處理和流處理,而且希望統(tǒng)一大數(shù)據(jù)處理范式和標準。Apache Beam項目重點在于數(shù)據(jù)處理的的編程范式和接口定義,并不涉及具體執(zhí)行引擎的實現(xiàn)。Apache Beam希望基于Beam開發(fā)的數(shù)據(jù)處理程序可以執(zhí)行在任意的分布式計算引擎上。
Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner組成,Beam SDK定義了開發(fā)分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)業(yè)務(wù)邏輯的API接口,生成的分布式數(shù)據(jù)處理任務(wù)Pipeline交給具體的Beam Runner執(zhí)行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java語言實現(xiàn)的,它支持的底層執(zhí)行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。
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妮裳風(fēng)云
大數(shù)據(jù)前景好,就業(yè)薪資高,人才緊缺,應(yīng)用范圍廣,找到工作是沒有問題的,主要是看自己學(xué)會了多少東西,掌握了多少技能,選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機構(gòu)重點關(guān)注機構(gòu)的口碑,希望你早日找到工作。
新月之垣
大數(shù)據(jù)培訓(xùn),目前主要有兩種:
1、大數(shù)據(jù)開發(fā)
數(shù)據(jù)工程師建設(shè)和優(yōu)化系統(tǒng)。學(xué)習(xí)hadoop、spark、storm、超大集群調(diào)優(yōu)、機器學(xué)習(xí)、Docker容器引擎、ElasticSearch、并發(fā)編程等;
2、數(shù)據(jù)分析與挖掘
一般工作包括數(shù)據(jù)清洗,執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)Python、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等。
大數(shù)據(jù)培訓(xùn)一般是指大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)。
大數(shù)據(jù)技術(shù)龐大復(fù)雜,基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學(xué)習(xí)、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的技術(shù)層面。
吃出新味來
可以參考一下以道教育的課程體系第一階段 WEB 開發(fā)基礎(chǔ)HTML基礎(chǔ)1、Html基本介紹2、HTML語法規(guī)范3、基本標簽介紹4、HTML編輯器/文本文檔/WebStrom/elipse5、HTML元素和屬性6、基本的HTML元素 標題 段落 樣式和style屬性 鏈接 圖像 表格 列表 ul/ol/dl7、 HTML注釋8、表單介紹9、Table標簽10、DIV布局介紹11、HTML列表詳解HTML布局和Bootstrap1、 HTML塊元素(block)和行內(nèi)元素(inline)2、使用div實現(xiàn)網(wǎng)頁布局3、響應(yīng)式WEB設(shè)計(Responsive Web Design)4、使用bootstrap實現(xiàn)響應(yīng)式布局HTML表單元素1、HTML表單 form2、HTML表單元素3、 HTML input的類型 type4、 Html input的屬性CSS基礎(chǔ)1、CSS簡介及基本語法2、在HTML文檔中使用CSS3、CSS樣式4、CSS選擇器5、盒子模型6、布局及定位CSS高級/CSS31、尺寸和對齊2、分類(clear/cursor/display/float/position/visibility)3、導(dǎo)航欄4、圖片庫5、圖片透明6、媒介類型 @media7、CSS38、CSS3動畫效果JavaScript基礎(chǔ)1、JavaScript簡介2、基本語法規(guī)則3、在HTML文檔中使用JS4、JS變量5、JS數(shù)據(jù)類型6、JS函數(shù)7、JS運算符8、流程控制9、JS錯誤和調(diào)試JavaScript對象和作用域1、數(shù)字 Number2、字符串String3、日期 Date4、數(shù)組5、數(shù)學(xué) Math6、DOM對象和事件7、BOM對象8、Window對象9、作用域和作用域鏈10、JSONJavascript庫1、Jquery2、Prototype3、Ext JsJquery1、Jquery基本語法2、Jquery選擇器3、Jquery事件4、Jquery選擇器5、Jquery效果和動畫6、使用Jquery操作HTML和DOM7、Jquery遍歷8、Jquery封裝函數(shù)9、Jquery案例表單驗證和Jquery Validate1、用Js對HTML表單進行驗證2、Jquery Validata基本用法3、默認校驗規(guī)則和提示信息4、debug和ignore5、更改錯誤信息顯示位置和樣式6、全部校驗通過后的執(zhí)行函數(shù)7、修改驗證觸發(fā)方式8、異步驗證9、自定義校驗方法10、radio 和 checkbox、select 的驗證Java基礎(chǔ)1、關(guān)于Java2、Java運行機制3、第一個Java程序,注釋4、Javac,Java,Javadoc等命令5、標識符與關(guān)鍵字6、變量的聲明,初始化與應(yīng)用7、變量的作用域8、變量重名9、基本數(shù)據(jù)類型10、類型轉(zhuǎn)換與類型提升11、各種數(shù)據(jù)類型使用細節(jié)12、轉(zhuǎn)義序列13、各種運算符的使用流程控制1、選擇控制語句if-else2、選擇控制語句switch-case3、循環(huán)控制語句while4、循環(huán)控制語句do-while5、循環(huán)控制語句for與增強型for6、break,continue,return7、循環(huán)標簽8、數(shù)組的聲明與初始化9、數(shù)組內(nèi)存空間分配10、棧與堆內(nèi)存11、二維(多維)數(shù)組12、Arrays類的相關(guān)方法13、main方法命令行參數(shù)面向?qū)ο?、面向?qū)ο蟮幕舅枷?、類與對象3、成員變量與默認值4、方法的聲明,調(diào)用5、參數(shù)傳遞和內(nèi)存圖6、方法重載的概念7、調(diào)用原則與重載的優(yōu)勢8、構(gòu)造器聲明與默認構(gòu)造器9、構(gòu)造器重載10、this關(guān)鍵字的使用11、this調(diào)用構(gòu)造器原則12、實例變量初始化方式13、可變參數(shù)方法訪問權(quán)限控制1、包 package和庫2、訪問權(quán)限修飾符private/protected/public/包訪問權(quán)限3、類的訪問權(quán)限4、抽象類和抽象方法5、接口和實現(xiàn)6、解耦7、Java的多重繼承8、通過繼承來擴展接口錯誤和異常處理1、概念:錯誤和異常2、基本異常3、捕獲異常 catch4、創(chuàng)建自定義異常5、捕獲所有異常6、Java標準異常7、使用finally進行清理8、異常的限制9、構(gòu)造器10、異常匹配11、異常使用指南數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)(MySQL)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)(MySQL)JDBC1、Jdbc基本概念2、使用Jdbc連接數(shù)據(jù)庫3、使用Jdbc進行crud操作4、使用Jdbc進行多表操作5、Jdbc驅(qū)動類型6、Jdbc異常和批量處理7、Jdbc儲存過程Servlet和JSP1、Servlet簡介2、Request對象3、Response對象4、轉(zhuǎn)發(fā)和重定向5、使用Servlet完成Crud6、Session和Coolie簡介7、ServletContext和Jsp8、El和Jstl的使用Ajax1、什么是Ajax2、XMLHttpRequest對象(XHR)3、XHR請求4、XHR響應(yīng)5、readystate/onreadystatechange6、Jquery Ajax7、JSON8、案例:對用戶名是否可用進行服務(wù)器端校驗綜合案例1、項目開發(fā)一般流程介紹2、模塊化和分層3、DButils4、QueryRunner5、ResultSetHandle6、案例:用戶登錄/注冊,從前端到后端第二階段 Java SE訪問權(quán)限和繼承1、包的聲明與使用2、import與import static3、訪問權(quán)限修飾符4、類的封裝性5、static(靜態(tài)成員變量)6、final(修飾變量,方法)7、靜態(tài)成員變量初始化方式8、類的繼承與成員繼承9、super的使用10、調(diào)用父類構(gòu)造器11、方法的重寫與變量隱藏12、繼承實現(xiàn)多態(tài)和類型轉(zhuǎn)換13、instanceof抽象類與接口1、抽象類2、抽象方法3、繼承抽象類4、抽象類與多態(tài)5、接口的成員6、靜態(tài)方法與默認方法7、靜態(tài)成員類8、實例成員類9、局部類10、匿名類11、eclipse的使用與調(diào)試12、內(nèi)部類對外圍類的訪問關(guān)系13、內(nèi)部類的命名Lambda表達式與常用類1、函數(shù)式接口2、Lambda表達式概念3、Lambda表達式應(yīng)用場合4、使用案例5、方法引用6、枚舉類型(編譯器的處理)7、包裝類型(自動拆箱與封箱)8、String方法9、常量池機制10、String講解11、StringBuilder講解12、Math,Date使用13、Calendars使用異常處理與泛型1、異常分類2、try-catch-finally3、try-with-resources4、多重捕獲multi-catch5、throw與throws6、自定義異常和優(yōu)勢7、泛型背景與優(yōu)勢8、參數(shù)化類型與原生類型9、類型推斷10、參數(shù)化類型與數(shù)組的差異11、類型通配符12、自定義泛型類和類型擦出13、泛型方法重載與重寫集合1 、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2 、Collection接口3 、List與Set接口4 、SortedSet與NavigableSet5 、相關(guān)接口的實現(xiàn)類6 、Comparable與Comparator7、Queue接口8 、Deque接口9 、Map接口10、NavigableMap11、相關(guān)接口的實現(xiàn)類12、流操作(聚合操作)13、Collections類的使用I/O流與反射1 、File類的使用2 、字節(jié)流3 、字符流4 、緩存流5 、轉(zhuǎn)換流6 、數(shù)據(jù)流7、對象流8、類加載,鏈接與初始化9 、ClassLoader的使用10、Class類的使用11、通過反射調(diào)用構(gòu)造器12、安全管理器網(wǎng)絡(luò)編程模型與多線程1、進程與線程2、創(chuàng)建線程的方式3、線程的相關(guān)方法4、線程同步5、線程死鎖6、線程協(xié)作操作7、計算機網(wǎng)絡(luò)(IP與端口)8、TCP協(xié)議與UDP協(xié)議9、URL的相關(guān)方法10、訪問網(wǎng)絡(luò)資源11、TCP協(xié)議通訊12、UDP協(xié)議通訊13、廣播 MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù) MVC2.創(chuàng)建Spring MVC項目 MVC執(zhí)行流程和參數(shù)簡介配置文件3.用MyBatis完成的使用關(guān)聯(lián)查詢6.動態(tài)緩沖編程1.網(wǎng)絡(luò)通信和協(xié)議2.關(guān)于 類型函數(shù) MVC/WebSocket AjaxIO/異步window對象全局作用域窗口關(guān)系及框架窗口位置和大小打開窗口間歇調(diào)用和超時調(diào)用(靈活運用)系統(tǒng)對話框location對象navigator對象screen對象history對象NIO/AIO1.網(wǎng)絡(luò)編程模型.同步阻塞4.同步非阻塞5.異步阻塞6.異步非阻塞與AIO基本操作8.高性能IO設(shè)計模式第三階段 Java 主流框架框架原理分析框架入門程序編寫和hibernate的本質(zhì)區(qū)別和應(yīng)用場景開發(fā)dao方法配置文件講解6.輸入映射-pojo包裝類型的定義與實現(xiàn)7.輸出映射-resultType、resultMap8.動態(tài)sql9.訂單商品數(shù)據(jù)模型分析10.高級映射的使用11.查詢緩存之一級緩存、二級緩存與spring整合13. mybatis逆向工程自動生成代碼Spring/Spring MVC1. springmvc架構(gòu)介紹2. springmvc入門程序3. spring與mybatis整合4. springmvc注解開發(fā)—商品修改功能分析5. springmvc注解開發(fā)—RequestMapping注解6. springmvc注解開發(fā)—Controller方法返回值7. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數(shù)綁定過程分析8. springmvc注解開發(fā)—springmvc參數(shù)綁定實例講解9. springmvc與struts2的區(qū)別10. springmvc異常處理11. springmvc上傳圖片12. springmvc實現(xiàn)json交互13. springmvc對RESTful支持14. springmvc攔截器第四階段 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫/MySQL/NoSQLSQL基礎(chǔ)及主流產(chǎn)品的下載與安裝(sinux/windows)的基本配置/配置文件4.基本的SQL操作 DDL5.基本的SQL操作 DML6.基本的SQL操作 客戶端工具幫助文檔MySQL數(shù)據(jù)類型和運算符1 數(shù)值類型2 日期時間類型3 字符串類型4 CHAR 和 VARCHAR 類型5 BINARY 和 VARBINARY 類型6 ENUM 類型7 SET 類型8 算術(shù)運算符9 比較運算符10 邏輯運算符11 位運算12 運算符的優(yōu)先級MySQL函數(shù)1 字符串函數(shù)2 數(shù)值函數(shù)3 日期和時間函數(shù)4 流程函數(shù)5 其他常用函數(shù)MySQL存儲引擎支持的存儲引擎及其特性.選擇合適的存儲引擎選擇合適的數(shù)據(jù)類型1 CHAR 與 VARCHAR2 TEXT 與 BLOB3 浮點數(shù)與定點數(shù)4 日期類型選擇字符集1 字符集概述2 Unicode字符集3 漢字及一些常見字符集4 選擇合適的字符集 5 MySQL 支持的字符集6 MySQL 字符集的設(shè)置 .索引的設(shè)計和使用1.什么是索引2.索引的類型3.索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) BTree B+Tree Hash4.索引的存儲索引6.查看索引的使用情況7.索引設(shè)計原則視圖/存儲過程/函數(shù)/觸發(fā)器1. 什么是視圖2. 視圖操作3. 什么是存儲過程4. 存儲過程操作5. 什么是函數(shù)6. 函數(shù)的相關(guān)操作7. 觸發(fā)器事務(wù)控制/鎖1. 什么是事務(wù)2. 事務(wù)控制3. 分布式事務(wù)4. 鎖/表鎖/行鎖5. InnoDB 行鎖爭用6. InnoDB 的行鎖模式及加鎖方法77 InnoDB 行鎖實現(xiàn)方式78 間隙鎖(Next-Key 鎖)9 恢復(fù)和復(fù)制的需要,對 InnoDB 鎖機制的影響10 InnoDB 在不同隔離級別下的一致性讀及鎖的差異11 表鎖12 死鎖SQL Mode和安全問題1. 關(guān)于SQL Mode2. MySQL中的SQL Mode3. SQL Mode和遷移4. SQL 注入5. 開發(fā)過程中如何避免SQL注入SQL優(yōu)化1.通過 show status 命令了解各種 SQL 的執(zhí)行頻率2. 定位執(zhí)行效率較低的 SQL 語句3. 通過 EXPLAIN 分析低效 SQL 的執(zhí)行計劃4. 確定問題并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施5. 索引問題6.定期分析表和檢查表7.定期優(yōu)化表8.常用 SQL 的優(yōu)化MySQL數(shù)據(jù)庫對象優(yōu)化1. 優(yōu)化表的數(shù)據(jù)類型2 散列化3 逆規(guī)范化4 使用中間表提高統(tǒng)計查詢速度5. 影響MySQL性能的重要參數(shù)6. 磁盤I/O對MySQL性能的影響7. 使用連接池8. 減少MySQL連接次數(shù)9. MySQL負載均衡MySQL集群MySQL管理和維護MemCacheRedis在Java項目中使用MemCache和Redis第五階段:操作系統(tǒng)/Linux、云架構(gòu)Linux安裝與配置1、安裝Linux至硬盤2、獲取信息和搜索應(yīng)用程序3、進階:修復(fù)受損的Grub4、關(guān)于超級用戶root5、依賴發(fā)行版本的系統(tǒng)管理工具6、關(guān)于硬件驅(qū)動程序7、進階:配置Grub系統(tǒng)管理與目錄管理1、Shell基本命令2、使用命令行補全和通配符3、find命令、locate命令4、查找特定程序:whereis5、Linux文件系統(tǒng)的架構(gòu)6、移動、復(fù)制和刪除7、文件和目錄的權(quán)限8、文件類型與輸入輸出9、vmware介紹與安裝使用10、網(wǎng)絡(luò)管理、分區(qū)掛載用戶與用戶組管理1、軟件包管理2、磁盤管理3、高級硬盤管理RAID和LVM4、進階:備份你的工作和系統(tǒng)5、用戶與用戶組基礎(chǔ)6、管理、查看、切換用戶7、/etc/...文件8、進程管理9、linux VI編輯器,awk,cut,grep,sed,find,unique等Shell編程1、 SHELL變量2、傳遞參數(shù)3、數(shù)組與運算符4、SHELL的各類命令5、SHELL流程控制6、SHELL函數(shù)7、SHELL輸入/輸出重定向8、SHELL文件包含服務(wù)器配置1、系統(tǒng)引導(dǎo)2、管理守護進程3、通過xinetd啟動SSH服務(wù)4、配置inetd5、Tomcat安裝與配置6、MySql安裝與配置7、部署項目到Linux第六階段:Hadoop生態(tài)系統(tǒng)Hadoop基礎(chǔ)1、大數(shù)據(jù)概論2、 Google與Hadoop模塊3、Hadoop生態(tài)系統(tǒng)4、Hadoop常用項目介紹5、Hadoop環(huán)境安裝配置6、Hadoop安裝模式7、Hadoop配置文件HDFS分布式文件系統(tǒng)1、認識HDFS及其HDFS架構(gòu)2、Hadoop的RPC機制3、HDFS的HA機制4、HDFS的Federation機制5、 Hadoop文件系統(tǒng)的訪問6、JavaAPI接口與維護HDFS7、HDFS權(quán)限管理8、hadoop偽分布式Hadoop文件I/O詳解1、Hadoop文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)2、 HDFS數(shù)據(jù)完整性3、文件序列化4、Hadoop的Writable類型5、Hadoop支持的壓縮格式6、Hadoop中編碼器和解碼器7、 gzip、LZO和Snappy比較8、HDFS使用shell+Java APIMapReduce工作原理1、MapReduce函數(shù)式編程概念2、 MapReduce框架結(jié)構(gòu)3、MapReduce運行原理4、Shuffle階段和Sort階段5、任務(wù)的執(zhí)行與作業(yè)調(diào)度器6、自定義Hadoop調(diào)度器7、 異步編程模型8、YARN架構(gòu)及其工作流程MapReduce編程1、WordCount案例分析2、輸入格式與輸出格式3、壓縮格式與MapReduce優(yōu)化4、輔助類與Streaming接口5、MapReduce二次排序6、MapReduce中的Join算法7、從MySQL讀寫數(shù)據(jù)8、Hadoop系統(tǒng)調(diào)優(yōu)Hive數(shù)據(jù)倉庫工具1、Hive工作原理、類型及特點2、Hive架構(gòu)及其文件格式3、Hive操作及Hive復(fù)合類型4、Hive的JOIN詳解5、Hive優(yōu)化策略6、Hive內(nèi)置操作符與函數(shù)7、Hive用戶自定義函數(shù)接口8、Hive的權(quán)限控制Hive深入解讀1 、安裝部署Sqoop2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移3、Sqoop使用案例4、深入了解數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入5、導(dǎo)出與事務(wù)6、導(dǎo)出與SequenceFile7、Azkaban執(zhí)行工作流Sqoop與Oozie1 、安裝部署Sqoop2、Sqoop數(shù)據(jù)遷移3、Sqoop使用案例4、深入了解數(shù)據(jù)庫導(dǎo)入5、導(dǎo)出與事務(wù)6、導(dǎo)出與SequenceFile7、Azkaban執(zhí)行工作流Zookeeper詳解1、Zookeeper簡介2、Zookeeper的下載和部署3、Zookeeper的配置與運行4、Zookeeper的本地模式實例5、Zookeeper的數(shù)據(jù)模型6、Zookeeper命令行操作范例7、storm在Zookeeper目錄結(jié)構(gòu)NoSQL、HBase1、HBase的特點2、HBase訪問接口3、HBase存儲結(jié)構(gòu)與格式4、HBase設(shè)計5、關(guān)鍵算法和流程6、HBase安裝7、HBase的SHELL操作8、HBase集群搭建第七階段:Spark生態(tài)系統(tǒng)Spark1.什么是大數(shù)據(jù)處理框架的特點與應(yīng)用場景 SQL原理和實踐 Streaming原理和實踐 SparkR入門的監(jiān)控和調(diào)優(yōu)Spark部署和運行準備開發(fā)環(huán)境編程接口體系結(jié)構(gòu)通信協(xié)議4.導(dǎo)入Hadoop的JAR文件代碼的實現(xiàn)6.打包、部署和運行7.打包成JAR文件Spark程序開發(fā)1、啟動Spark Shell2、加載text文件3、RDD操作及其應(yīng)用4、RDD緩存5、構(gòu)建Eclipse開發(fā)環(huán)境6、構(gòu)建IntelliJ IDEA開發(fā)環(huán)境7、創(chuàng)建SparkContext對象8、編寫編譯并提交應(yīng)用程序Spark編程模型1、RDD特征與依賴2、集合(數(shù)組)創(chuàng)建RDD3、存儲創(chuàng)建RDD4、RDD轉(zhuǎn)換 執(zhí)行 控制操作5、廣播變量6、累加器作業(yè)執(zhí)行解析1、Spark組件2、RDD視圖與DAG圖3、基于Standalone模式的Spark架構(gòu)4、基于YARN模式的Spark架構(gòu)5、作業(yè)事件流和調(diào)度分析6、構(gòu)建應(yīng)用程序運行時環(huán)境7、應(yīng)用程序轉(zhuǎn)換成DAGSpark SQL與DataFrame1、Spark SQL架構(gòu)特性2、DataFrame和RDD的區(qū)別3、創(chuàng)建操作DataFrame4、RDD轉(zhuǎn)化為DataFrame5、加載保存操作與Hive表6、Parquet文件JSON數(shù)據(jù)集7、分布式的SQL Engine8、性能調(diào)優(yōu) 數(shù)據(jù)類型深入Spark Streaming1、Spark Streaming工作原理2、DStream編程模型3、Input DStream4、DStream轉(zhuǎn)換 狀態(tài) 輸出5、優(yōu)化運行時間及內(nèi)存使用6、文件輸入源7、基于Receiver的輸入源8、輸出操作Spark MLlib與機器學(xué)習(xí)1、機器學(xué)習(xí)分類級算法2、Spark MLlib庫3、MLlib數(shù)據(jù)類型4、MLlib的算法庫與實例5、ML庫主要概念6、算法庫與實例GraphX與SparkR1、Spark GraphX架構(gòu)2、GraphX編程與常用圖算法3、GraphX應(yīng)用場景4、SparkR的工作原理5、R語言與其他語言的通信6、SparkR的運行與應(yīng)用7、R的DataFrame操作方法8、SparkR的DataFrameScala編程開發(fā)1、Scala語法基礎(chǔ)2、idea工具安裝3、maven工具配置4、條件結(jié)構(gòu)、循環(huán)、高級for循環(huán)5、數(shù)組、映射、元組6、類、樣例類、對象、伴生對象7、高階函數(shù)與函數(shù)式編程Scala進階1、 柯里化、閉包2、模式匹配、偏函數(shù)3、類型參數(shù)4、協(xié)變與逆變5、隱式轉(zhuǎn)換、隱式參數(shù)、隱式值6、Actor機制7、高級項目案例Python編程1、Python編程介紹2、Python的基本語法3、Python開發(fā)環(huán)境搭建4、Pyhton開發(fā)Spark應(yīng)用程序第八階段:Storm生態(tài)系統(tǒng)storm簡介與基本知識1、storm的誕生誕生與成長2、storm的優(yōu)勢與應(yīng)用3、storm基本知識概念和配置4、序列化與容錯機制5、可靠性機制—保證消息處理6、storm開發(fā)環(huán)境與生產(chǎn)環(huán)境7、storm拓撲的并行度8、storm命令行客戶端Storm拓撲與組件詳解1、流分組和拓撲運行2、拓撲的常見模式3、本地模式與stormsub的對比4、 使用非jvm語言操作storm5、hook、組件基本接口6、基本抽象類7、事務(wù)接口8、組件之間的相互關(guān)系spout詳解 與bolt詳解1、spout獲取數(shù)據(jù)的方式2、常用的spout3、學(xué)習(xí)編寫spout類4、bolt概述5、可靠的與不可靠的bolt6、復(fù)合流與復(fù)合anchoring7、 使用其他語言定義bolt8、學(xué)習(xí)編寫bolt類storm安裝與集群搭建1、storm集群安裝步驟與準備2、本地模式storm配置命令3、配置hosts文件、安裝jdk4、zookeeper集群的搭建5、部署節(jié)點6、storm集群的搭建7、zookeeper應(yīng)用案例8、Hadoop高可用集群搭建Kafka1、Kafka介紹和安裝2、整合Flume3、Kafka API4、Kafka底層實現(xiàn)原理5、Kafka的消息處理機制6、數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖聞?wù)定義7、Kafka的存儲策略Flume1、Flume介紹和安裝2、Flume Source講解3、Flume Channel講解4、Flume Sink講解5、flume部署種類、流配置6、單一代理、多代理說明7、flume selector相關(guān)配置Redis1、Redis介紹和安裝、配置2、Redis數(shù)據(jù)類型3、Redis鍵、字符串、哈希4、Redis列表與集合5、Redis事務(wù)和腳本6、Redis數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)7、Redis的SHELL操作
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