數(shù)據(jù) 業(yè)務(wù),有哪些應(yīng)用?數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)架構(gòu)開(kāi)發(fā)需要考慮的重要因素?cái)?shù)據(jù) 基礎(chǔ)架構(gòu)開(kāi)發(fā)需要考慮的重要因素隨著IT行業(yè)不斷灌輸廉價(jià)存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì),企業(yè)擁有者比以前更多-2部署大-2業(yè)務(wù)。
這只能說(shuō)是主流技術(shù),不是核心技術(shù);目前國(guó)內(nèi)很多公司主要使用Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的技術(shù),如Hadoop、yarn、zookeeper、kafka、flume、spark、hive、Hbase等。這并不是說(shuō)這些技術(shù)是唯一的,它們只是方便應(yīng)用。還有數(shù)據(jù)。所以這個(gè)問(wèn)題你先有問(wèn)題。Da 數(shù)據(jù)是方向場(chǎng),就像你問(wèn)什么是飲食,它有哪些方面。
在ForresterResearch最近的一份研究報(bào)告中,對(duì)數(shù)據(jù)整個(gè)生命周期中的22項(xiàng)技術(shù)的成熟度和軌跡進(jìn)行了評(píng)估。這些技術(shù)為Da 數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、預(yù)測(cè)性和綜合洞察力做出了巨大貢獻(xiàn)。1.預(yù)測(cè)分析技術(shù),這也是Da 數(shù)據(jù)的主要功能之一。預(yù)測(cè)分析允許公司通過(guò)分析大型數(shù)據(jù)源來(lái)發(fā)現(xiàn)、評(píng)估、優(yōu)化和部署預(yù)測(cè)模型,從而提高業(yè)務(wù)性能或降低風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)“Da 數(shù)據(jù)”的預(yù)測(cè)分析也與我們的生活息息相關(guān)。
學(xué)大數(shù)據(jù)需要哪些基礎(chǔ)知識(shí)?如果是大數(shù)據(jù)構(gòu)造,那就是hadoop。先學(xué)hadoop。要做大數(shù)據(jù)分析,需要學(xué)什么?雖然數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)是兩個(gè)很熱門(mén)的方向,但是大數(shù)據(jù)分析方向還是很多的,看你想去哪個(gè)行業(yè)了,比如互聯(lián)網(wǎng),金融,零售,醫(yī)學(xué),生物等。不同的行業(yè)要求不一樣,有些有偏差。學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析要用到哪些知識(shí)?
2.熟練使用SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數(shù)據(jù)分析軟件中的至少一種。3.至少可以用Acess開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)庫(kù);4.掌握至少一個(gè)數(shù)學(xué)軟件:matalab和mathmatics,建立新的模型。5.掌握至少一門(mén)編程語(yǔ)言;6.當(dāng)然,我們還需要其他應(yīng)用領(lǐng)域的知識(shí),比如市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì),因?yàn)檫@是數(shù)據(jù) analysis的主要應(yīng)用領(lǐng)域。
3、大 數(shù)據(jù) 基礎(chǔ)架構(gòu)發(fā)展需考慮的重要因素Da數(shù)據(jù)-3/架構(gòu)開(kāi)發(fā)需要考慮的重要因素隨著IT行業(yè)不斷灌輸廉價(jià)存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì),企業(yè)擁有者比以前多了數(shù)據(jù),所以我們?cè)谠u(píng)估Da數(shù)據(jù)。本文涉及諸如容量、延遲、可達(dá)性、安全性和成本等重要因素的評(píng)估。除了比以前儲(chǔ)存了更多的數(shù)據(jù)之外,推動(dòng)數(shù)據(jù)發(fā)展的因素也變得更加復(fù)雜。這些來(lái)源包括互聯(lián)網(wǎng)交易、社交網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)、自動(dòng)化傳感器、移動(dòng)設(shè)備和科學(xué)研究?jī)x器。