濟(jì)南Python大數(shù)據(jù)開發(fā)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)

1.R-編程

R編程是非常好的大數(shù)據(jù)分析工具之一，對(duì)每個(gè)人都是免費(fèi)的。它是一種領(lǐng)     先的統(tǒng)計(jì)編程語言，可用于統(tǒng)計(jì)分析、科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化等。r編程語言還可以自我擴(kuò)展，執(zhí)行各種大數(shù)據(jù)分析操作。

有了這個(gè)強(qiáng)大的幫助；語言，數(shù)據(jù)科學(xué)家可以輕 松地創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)引擎，根據(jù)相關(guān)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)收集提供更好和更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)見解。它有類數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)。我們還可以在R編程中集成其他數(shù)據(jù)分析工具。

此外，您還可以與任何編程語言(如Java、C、Python)集成，以提供更快的數(shù)據(jù)傳輸和準(zhǔn)確的分析。r提供了大量的繪圖和圖形，可以用于任何數(shù)據(jù)集。

2、Apache Hadoop

Hadoop是領(lǐng) 先的開源大數(shù)據(jù)分析工具。它是一個(gè)軟件框架，用于在商用硬件集群上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)和運(yùn)行應(yīng)用程序。它是由軟件生態(tài)系統(tǒng)組成的領(lǐng) 先框架。

使用其Hadoop分布式文件系統(tǒng)或HDFS和MapReduce。它被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)分析的頂 級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。它擁有在數(shù)百臺(tái)廉價(jià)服務(wù)器上存儲(chǔ)和分發(fā)大型數(shù)據(jù)集的驚人能力。這意味著您無需額外成本即可執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析。你也可以根據(jù)自己的需求添加新的節(jié)點(diǎn)，它永遠(yuǎn)不會(huì)讓你失望。

3、MongoDB

MongoDB是世界領(lǐng) 先的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件。它基于NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，可以用來存儲(chǔ)比基于RDBMS的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件更多的數(shù)據(jù)。MongoDB功能強(qiáng)大，是非常好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

它使用集合和文檔，而不是行和列。文檔由鍵值對(duì)組成，鍵值對(duì)是MongoDB中的一個(gè)基本數(shù)據(jù)單元。一個(gè)文檔可以包含不同的單元。但是字段的大小、內(nèi)容和數(shù)量根據(jù)MongoDB中的文檔而有所不同。

MongoDB好的部分是它允許開發(fā)人員改變文檔結(jié)構(gòu)。文檔結(jié)構(gòu)可以基于由程序員用他們各自的編程語言定義的類和對(duì)象。MongoDB有一個(gè)內(nèi)置的數(shù)據(jù)模型，使程序員能夠理想地表示層次關(guān)系來存儲(chǔ)數(shù)組和其他元素等等

大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)訪問、基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)處理、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、模型預(yù)測(cè)和結(jié)果呈現(xiàn)。

1.數(shù)據(jù)收集:在大數(shù)據(jù)的生命周期中，數(shù)據(jù)收集是第 一步。根據(jù)MapReduce的應(yīng)用系統(tǒng)分類，大數(shù)據(jù)采集主要有四個(gè)來源:管理信息系統(tǒng)、Web信息系統(tǒng)、物理信息系統(tǒng)和科學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)。

2.數(shù)據(jù)存取:大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和移除采用不同的技術(shù)路線，大致可以分為三類。第 一類主要針對(duì)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第二類主要是針對(duì)半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。第三類是混合了結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)。

3.基礎(chǔ)設(shè)施:云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

4.數(shù)據(jù)處理:對(duì)于不同的采集數(shù)據(jù)集，可能會(huì)有不同的結(jié)構(gòu)和模式，比如文件、XML樹、關(guān)系表等。，這顯示了數(shù)據(jù)的異質(zhì)性。對(duì)于多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)一步整合或處理。對(duì)不同數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、清洗和轉(zhuǎn)換后，生成新的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的查詢和分析提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。

5.統(tǒng)計(jì)分析:假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn) 單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預(yù)測(cè)和殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計(jì)、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類。

6.數(shù)據(jù)挖掘:目前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有待完善；發(fā)展數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

7.模型預(yù)測(cè):預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模與仿真。

8.成果呈現(xiàn):云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

現(xiàn)在大數(shù)據(jù)無疑是一個(gè)走在前列的行業(yè)，人才短缺是目前很多企業(yè)面臨的巨大困難。也有很多人在觀望大數(shù)據(jù)的市場(chǎng)。各行各業(yè)都有很多人想轉(zhuǎn)行，想提高。這不是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)好學(xué)，更大的原因是傳統(tǒng)技術(shù)太成熟，市場(chǎng)已經(jīng)過飽和。所以即使有幾年Java、ios等行業(yè)的工作經(jīng)驗(yàn)，工資也沒有提高。大數(shù)據(jù)作為一種新技術(shù)，專業(yè)人才少，市場(chǎng)的需求，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)人才就業(yè)前景好，薪酬可觀。如何學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)？西線學(xué)院為你解答。

首先，要抱著學(xué)習(xí)的態(tài)度；

學(xué)習(xí)是什么心態(tài)？不要以為自己學(xué)不會(huì)，學(xué)起來很難，什么都不懂。只要努力就會(huì)有回報(bào)，所以要有良好的學(xué)習(xí)態(tài)度。

第二，你需要知道什么？大數(shù)據(jù)技術(shù)；

簡(jiǎn)而言之，從大數(shù)據(jù)中提取巨大價(jià)值的挖掘技術(shù)。從專業(yè)上來說，就是根據(jù)特定的目標(biāo)，幫助做出正確的選擇，包括數(shù)據(jù)的采集和存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)的篩選，算法的分析和預(yù)測(cè)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果的展示。其數(shù)據(jù)級(jí)別通常在PB以上，復(fù)雜程度前 所未有。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大數(shù)據(jù)規(guī)?；l(fā)展。大數(shù)據(jù)技 術(shù)在全球正在飛速發(fā)展，目前的趨勢(shì)已經(jīng)影響到各個(gè)行業(yè)，對(duì)這方面人才的需 求也越來越大，而現(xiàn)在正是大數(shù)據(jù)的初步爆發(fā)階段，根據(jù)中國(guó)商委會(huì)數(shù)據(jù)分析 部統(tǒng)計(jì)，未來中國(guó)基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)分析人才缺口將達(dá)到140萬。