大數(shù)據(jù)分析是學(xué)什么內(nèi)容的

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)分析許多新人在開(kāi)始接觸的時(shí)候都喜歡將所有焦點(diǎn)放在各種組件、框架等生態(tài)相關(guān)上面，或者將所有心思放在語(yǔ)言軟件系統(tǒng)上，認(rèn)為這些學(xué)到位了所有就能順暢展開(kāi)，走好大數(shù)據(jù)分析發(fā)展之路，如此理解顯然大錯(cuò)特錯(cuò)。那么，大數(shù)據(jù)分析是學(xué)什么內(nèi)容的?下面就由我來(lái)具體分析和解釋一下。
 

　　大數(shù)據(jù)分析師的日常從業(yè)流程就是：收集、傳輸、轉(zhuǎn)換、清洗、存儲(chǔ)、二次加工、挖掘、統(tǒng)計(jì)、可視化結(jié)論輸出。為了成為優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師，每個(gè)新人都需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)跟以上相關(guān)的課程內(nèi)容，具體來(lái)說(shuō)，課程安排如下：

　　第一，數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)收集的方法常見(jiàn)的有下面這些：與第三方合作由對(duì)方負(fù)責(zé)收集、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、服務(wù)日志、行為上報(bào)數(shù)據(jù)、python爬蟲(chóng)、信息、網(wǎng)絡(luò)等等，這項(xiàng)工作難度相當(dāng)大，因?yàn)樗^的大數(shù)據(jù)指的是量在10tb以上的數(shù)據(jù)集，一本500萬(wàn)字電子書(shū)的內(nèi)存量才幾百兆而已，要收集如此大量的數(shù)據(jù)要講究技巧，否則等到數(shù)據(jù)收集完也早就過(guò)了時(shí)效性了。到底有哪些技巧，怎么快速收集?這在課程內(nèi)會(huì)有詳細(xì)講解，舉個(gè)例子，在語(yǔ)言方面一定要高效利用java和python等，結(jié)合其他相關(guān)腳本知識(shí)才能做到高效有用。

　　第二，數(shù)據(jù)傳輸，一般會(huì)用到hadoop生態(tài)，其中常見(jiàn)的就是kafka與flume組合搭配，除此之外像消息隊(duì)列的存在——ActiveMQ、阿里的RocketMQ就是典型的代表。

　　第三，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，比較常見(jiàn)的乃是hdfs，它常被用于作為大量數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)支撐，它具備強(qiáng)大的橫向擴(kuò)展功能，而且在此基礎(chǔ)上還衍生了許多不同的存儲(chǔ)方式，比如說(shuō)hive、HBase等等都是。

　　第四，數(shù)據(jù)再加工，常用到的就是Hadoop的MR框架以及Spark，再加工就是利用分布式處理框架將雜亂的數(shù)據(jù)變得標(biāo)準(zhǔn)化，將殘缺的數(shù)據(jù)做有效補(bǔ)充，就原始的數(shù)據(jù)做深度加工，把一些明確的數(shù)字做規(guī)整再提取對(duì)應(yīng)的高級(jí)屬性，要用到的主要有storm以及spark streaming之類(lèi)的實(shí)時(shí)框架。

　　第五，應(yīng)用價(jià)值的輸出，所謂應(yīng)用價(jià)值簡(jiǎn)單一些來(lái)說(shuō)就是可視化結(jié)論，對(duì)于非科班出身的人士而言，她們根本就看不懂到底在軟件中被呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)有什么意思，只能用圖表等直白的方式來(lái)表達(dá)才行，所以需要以應(yīng)用價(jià)值直接輸出，到此就算是大數(shù)據(jù)分析全流程的完結(jié)。

　　因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)分析培訓(xùn)機(jī)構(gòu)內(nèi)所學(xué)剛好就是從業(yè)日常所需，兩者呈現(xiàn)對(duì)等關(guān)系，所以報(bào)班學(xué)習(xí)是一個(gè)不錯(cuò)的路徑，學(xué)成歸來(lái)之后就能利用大數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)分析、預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)、做好畫(huà)像體系等工作，還能利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化、智能化、自動(dòng)化。