專業(yè)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)內(nèi)容

　　大數(shù)據(jù)得到越來(lái)越多企業(yè)認(rèn)可，這跟大數(shù)據(jù)的廣泛用途有關(guān)，利用大數(shù)據(jù)可以做好運(yùn)營(yíng)決策，提升效率，這是現(xiàn)在市場(chǎng)上更常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景，除此之外還可以做推薦、做智能化搜索、讓業(yè)務(wù)自動(dòng)化智能化，大數(shù)據(jù)正在改變?nèi)藗兊纳睢?/p>

　　試想一下，既然大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入各行各業(yè)，如果自己能以大數(shù)據(jù)分析師身份出現(xiàn)在各行各業(yè)中都會(huì)因?yàn)閷I(yè)知識(shí)而獲得高認(rèn)可度、獲得一定的發(fā)展，不是嗎?不妨找一個(gè)專門(mén)機(jī)構(gòu)學(xué)習(xí)一下知識(shí)體系，能讓你未來(lái)有一個(gè)提升可能。

　　大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)內(nèi)容：

　　第一階段，數(shù)據(jù)收集，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)收集方式有1依托第三方開(kāi)放數(shù)據(jù)集、2業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、3服務(wù)日志、4行為上報(bào)數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，爬取第三方開(kāi)放數(shù)據(jù)的方式,得到了逐步認(rèn)可，許多企業(yè)都愿意從互聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放數(shù)據(jù)中獲取原始數(shù)據(jù)，爬蟲(chóng)已形成單獨(dú)體系。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)一般在傳統(tǒng)路子中更得認(rèn)可。如果是數(shù)據(jù)上報(bào)形式得弄懂上報(bào)流程，也就是埋點(diǎn)、收集上報(bào)的細(xì)節(jié)。
 

　　第二階段，數(shù)據(jù)的傳輸。傳輸不建議在數(shù)據(jù)獲得后馬上執(zhí)行，如果直接落地有大可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)宕機(jī)。關(guān)于數(shù)據(jù)的傳輸比較有名的是kafka與flume的組合，除了它之外，還有像ActiveMQ、阿里的RocketMQ等消息列隊(duì)方式。

　　第三階段，數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，在整個(gè)生態(tài)中，最核心的存儲(chǔ)方式就是hdfs了，這是支撐hadoop做大數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)，它不但便捷，且具有很強(qiáng)的橫向擴(kuò)展能力。除了常見(jiàn)的外，像hive、sql等也有一定受推崇度。值得一說(shuō)的是，不同儲(chǔ)存方式對(duì)應(yīng)的適合場(chǎng)景不同，大家需要針對(duì)性選擇，如hive它常見(jiàn)于傳統(tǒng)sql查詢，雖然效率不高，但是對(duì)數(shù)據(jù)的支撐性較高，hbase則偏向于即席查詢，它有更高響應(yīng)效率，但是在復(fù)雜數(shù)據(jù)的支撐上弱不少。

　　第四階段，數(shù)據(jù)再加工，一到三階段都屬于數(shù)據(jù)搬運(yùn)過(guò)程，第四個(gè)階段需要基于hadoop的框架進(jìn)行處理。要知道，不管是數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換亦或是加工、都是離不開(kāi)框架作為支撐，這個(gè)過(guò)程要對(duì)雜亂數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理、就殘缺數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)償。

　　第五階段，數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值輸出，前四個(gè)階段已經(jīng)做好了數(shù)據(jù)的運(yùn)輸、建模、再加工，后期需對(duì)有用的數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析、得出結(jié)論。

　　上面這些就是在大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)課堂上會(huì)涉及到的教學(xué)內(nèi)容，如果完全掌握起來(lái)且在真實(shí)項(xiàng)目中操作幾次，應(yīng)該就能流暢分析數(shù)據(jù)了。