Question

大数据技术包括哪些

Answer 1

主要包含以下几个方面，当然技术是所有的基础
1、数据采集：用数据找来源
2、数据分析：用数据讲故事
3、交互设计：用体验讲数据
4、视觉设计：用图形讲数据
总结：让你的数据为你说话

Answer 2

1、数据采集、存取、处理：利用数据分析工具将数据清洗、转换、集成、存取等
2、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、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、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）、bootstrap技术等等。
3、数据挖掘：分类 、估计、预测、相关性分组或关联规则、描述和可视化、、复杂数据类型挖掘
4、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。
5、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

Answer 3

1、数据收集
2、大数据智能化分析
3、大数据信息挖掘
大数据技术就业方向?
1.互联网电商方向
作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
2.零售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机等...开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

Answer 4

1.数据湖

　　数据湖是个庞大的数据存储库，从不同来源收集数据，并以自然状态存储起来。切莫与数据仓库混为一谈，数据仓库基本上执行同样的功能，但不像数据湖那样以自然状态存储数据，而是对数据明确结构以便存储起来。
　　为了进一步了解两者之间的区别，不妨打个比方：数据湖如同未经过滤的河水，而数据仓库更像是一堆瓶装水。
　　2.Hadoop生态系统
　　ApacheHadoop可能不如以前那么流行，但说到大数据免不了要提到这项技术。这种开源框架用于大数据集的分布式处理。它已发展得很庞大，足以容纳相关软件的整个生态系统，许多商业大数据解决方案基于Hadoop。
　　3.NoSQL数据库
　　数据库管理员经常查询、处理和管理存储在关系数据库管理系统(RDMS)中的结构化数据。
　　另一方面，NoSQL数据库存储非结构化数据并提供快速性能。这意味着它在处理众多类型的海量数据的同时提供了灵活性。NoSQL数据库的几个例子包括MongoDB、Redis和Cassandra。
　　4.ApacheSpark
　　ApacheSpark是一种用于在Hadoop中处理大量数据的引擎，比Hadoop的标准引擎MapReduce快100倍。人们对这项技术的兴趣正变得越来越浓厚。
　　5.人工智能
　　人工智能不是一项新技术，但这些年来它已证明了其实用性。在许多方面，大数据通过人工智能的两个分支：机器学习和深度学习在推动人工智能的发展方面发挥了作用。
　　众所周知，机器学习是指计算机无需繁琐的编程就能够学习。将这应用到大数据分析中，机器学习使系统能够查看历史数据、识别模式、构建模型、预测未来结果，并且主要与预测分析技术有关。
　　另一方面，深度学习是一种模仿人脑工作原理的机器学习，它创建人工神经网络，使用多层算法来分析数据。在大数据技术中，它让分析工具得以识别图像和视频中的内容，然后进行相应处理。
　　大数据分析模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进，希望成为一个数据专家，最重要的一点还是多实践!实践才是真理。
希望对您有所帮助！~

Answer 5

什么是大数据工程师
集群运维
ETL
系统开发
阶段一：
Linux
基础
阶段二：数据库
SQL
基础
阶段三：
java
基础
阶段四：
Hadoop
编程开发
阶段五：
Hive
大数据分析
阶段六：
Hbase
数据快速读写
阶段七：
Spark
大数据分析与编程
阶段八：大数据项目实战