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大數(shù)據(jù)(big data)的發(fā)展前景

數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)理

主要職責(zé):

1.設(shè)計(jì)、開發(fā)、維護(hù)數(shù)據(jù)倉庫/中心;

2.幫助數(shù)據(jù)系統(tǒng)與企業(yè)架構(gòu)相適應(yīng);

3.實(shí)施數(shù)據(jù)收集策略;

4.管理技術(shù)資源及相關(guān)人員。

在RHT編制的名單中,薪酬高的職位是數(shù)據(jù)倉庫經(jīng)理,其起薪從每年115250美元到154250美元不等(預(yù)計(jì)與2013年相比增長5.9%)。該職位需要一系列的技術(shù)和管理技能,包括:深入的數(shù)據(jù)庫概念和實(shí)踐背景;使用數(shù)據(jù)倉庫工具和體系結(jié)構(gòu)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn);較強(qiáng)的分析能力;項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn);精通數(shù)據(jù)庫語言和應(yīng)用程序。例如Oracle、Microsoft SQL Server和IBM DB2。

大數(shù)據(jù)(big data)的發(fā)展趨勢(shì)

企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模

從數(shù)據(jù)規(guī)模的角度來看,近55.03%的企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)超過1 TB,超過總樣本規(guī)模的一半。其中,34%的企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模為1 TB-10 TB,11.19%的企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模為10 TB-50 TB,9.9%的企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模在50 TB以上,其余44.97%的企業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模在500 GB-1 TB之間。其中,隨著大批中小企業(yè)的快速擴(kuò)張,越來越多的企業(yè)數(shù)據(jù)將進(jìn)入結(jié)核病時(shí)代。

大數(shù)據(jù)(big data)的發(fā)展趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用生活中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用可以幫助我們獲得有用的價(jià)值。

隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來越廣泛,并且應(yīng)用行業(yè)越來越低,我們每天都可以看到大數(shù)據(jù)的一些新應(yīng)用程序,從而幫助人們從中獲取到真正有用的價(jià)值。許多組織或個(gè)人會(huì)受到大數(shù)據(jù)分析的影響,但是大數(shù)據(jù)如何幫助人們挖掘有價(jià)值的信息呢?


大數(shù)據(jù)(big data)的薪資待遇

這與你工作的公司有很大關(guān)系。一般來說,一個(gè)新畢業(yè)生一次就業(yè)大約是6000。開發(fā)和維護(hù)的處理也非常不同。

隨著云時(shí)代的到來,大數(shù)據(jù)已經(jīng)吸引了越來越多的關(guān)注。分析團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)通常被用來描述公司創(chuàng)建的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)下載到關(guān)系數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析需要花費(fèi)大量的時(shí)間和金錢。大型數(shù)據(jù)分析通常與云計(jì)算相關(guān),因?yàn)閷?shí)時(shí)大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce這樣的框架將工作分發(fā)到幾十臺(tái)、數(shù)百臺(tái)甚至數(shù)千臺(tái)計(jì)算機(jī)上。



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    學(xué)習(xí)時(shí)間:一般都是4個(gè)月-5個(gè)月,每家機(jī)構(gòu)有所不同難易程度:根據(jù)每個(gè)人基礎(chǔ)不同,可能會(huì)有所差別,就拿北京兄弟連IT教育來說:他們的線上線下聯(lián)合授課,需要學(xué)習(xí)4.....

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  • 北京兄弟連IT教育大數(shù)據(jù)課程學(xué)費(fèi)多少?

    大數(shù)據(jù)行業(yè)目前正處于起步階段,市場(chǎng)上會(huì)大數(shù)據(jù)的人才稀缺,再加上政府的扶持政策,促使大數(shù)據(jù)行業(yè)很吃香,供需不平衡,必然會(huì)催生出一大批大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu),專門培訓(xùn).....

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