前言 说出来你可能不信，虽然做大数据已经六年多了，学习大数据的念头却是最近才有的。前几天，为了弄明白CAP定理到底怎么证明，真是跋山涉水缘木求鱼，可谓上下而求索。...白天画页面，晚上学分布式系统，正式开始了大数据的职业生涯。有什么学习规划么？没有。天天忙得要死，哪有时间规划。用到什么就学什么呗。一个接一个的项目，一个接一个的技术，一直到了今天。...所以怎么学好大数据呢？首先你要热爱它，不管是喜欢研究技术还是想挣大钱，都要有动力。然后你要运气好，有一个实战的机会。当然你基础要牢固，要不基本也不会有实战的机会了。...如何学好Java 一说起大数据，好多人都问是不是要学好java。...跨专业零基础怎么学好大数据 最怕群里的同学问我怎么跨专业零基础学好大数据。可能培训机构相信“人有多大胆，地有多大产”，但我想还是告诉你们说，你们加油吧。。。 ?
如何学好大数据？那么首先我们要想我们为什么会选择学习大数据？大数据发展前景怎么样？学完大数据后就业机会多不多？这些都是我们需要了解的，那么小编今天就跟大家简单的说一说，我们为何要选择学习大数据？...And如何学好大数据呢？ 随着二十一世纪的到来，人们已经进入了信息化的时代。计算机技术水平越来越先进，给人们的生活带来了极大的便利。在信息化的时代，人们每天接触的信息量成千上万。...首先大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。...因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿，所以大多数人就会选择学习大数据。...所以还不如随着市场趋势去走，学大数据，找不错的工作，发展前景也比较好，那么最后就引导了我们最开始说的，小白如何学习大数据： 我们要清楚大数据学习线路图是什么？
据IDC预测，从2005年到2020年，全球数据量将从130EB增长到40ZB。大数据时代已经到来，如何更好地发挥数据资产的价值，对电信运营商来说是一个崭新的课题。...2.数据处理种类多，单一技术难以实现。各大数据系统数据模型不统一，只具备结构化数据处理能力，无法支持非结构化、半结构化数据处理，无法满足互联网业务发展要求。...3.运营商掌握大量数据和数据制造者要求隐私权之间的矛盾，使得大数据应用变得困难。 4.关于大数据应用的新商业运营模式尚不明朗。...电信运营商怎样发展大数据 1.对数据进行集中，建立大数据应用基础。...数据集中是发展大数据需要解决的首要问题，对此可以参照互联网公司的方法，对数据进行聚类，然后从省分公司逐步上收，建立集中的数据中心，集中存储，为大数据平台所用。 2.建设大平台，有效支撑大数据处理。
对于面对自身累积的庞大财务数据，业务数据和运营数据，流量数据及其他数据资产的公司，公司如何利用大数据并进行大数据分析？我们从以下几个方面来了解一下。 一.什么是大数据分析？...我们知道，数据分析是指通过某种统计分析方法对一定规模的数据进行分析，提取有用的数据并研究这些数据得出结论。与数据分析相比，大数据分析的最基本方面是处理数据量的差异。...此数据级别超出了我们使用常规软件来处理，分析和管理数据的数据收集范围。因此，我们需要一种新型的处理方法来完成大数据分析。然后，公司还应该清楚其自身积累的数据量的情况？...公司需要部署什么样的大数据分析人才？通常有数据开发工程师，数据架构师，数据分析师，数据挖掘工程师和数据可视化工程师。 三.公司需要使用哪些工具来进行大数据分析？...DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。
同时，在上线的窗口期内，留给数据迁移的时间也就短短几个小时。如何在短时间内导入海量的数据，将会是很大的挑战！错误数据如何处理新老系统在业务处理上肯定会有差异，此外老系统的数据也会有质量问题。...但很多问题数据无法通过界面修改。如何权衡数据的迁移准入标准也将是一个挑战。否则迁移成功率上来了，但上线后会陷入无止境的修数据工作中。...数据迁移程序如何兼容业务系统的改动迫于上线时间点的压力，往往数据迁移程序开发的同时，业务系统也还在开发中。如何做到兼容业务系统的变化，是一个难题。...由于数据迁移所使用的技术在业务开发中较少使用，所以需要提前投入时间学习。并且需要制定长期的学习计划，项目开始后也要保持团队的学习和技术交流。...注意留存学习和分享的资料，未来有新人加入时，能够直接拿来学习，加速融入团队的速度。程序设计架构师需要先行设计好代码框架，定义好开发规范和流程，并写好样例代码。这样可以确保开发集中进项目时快速产出。
以下是我自己总结出来的设计步骤： 第一步、调查研究 需要调研的点： 1.大屏的主题——这个屏要个来宾看什么信息（要规避哪些信息） 2.数据的权威和准确性——对具体要展示的信息进行数据的核对正常数据是多少...紧张：数据的实时，动效的变化 科技：新颖的图表，新颖的动效 丰富：数据丰富，丰富层次感，图表类型多，强烈的空间感 权威：安全元素。...接下来是对每个数据的chick，知道每个数据代表什么，用什么展现最好。 从和业务沟通了解到，他们需要地图，top10，饼图，列表，数字，趋势，这些图表。这些能满足他们目前所有的需求。...1.拆分维度——将需求拆分到最小维度 2.确定优先——选择最佳数据来说明观点。 3.合并维度——对维度元素进行归类，化繁为简。 4.最佳表现——确定用哪种表现形式来体现数据。...第三步、规划设计 在第二步的时候已经将大部分分析工作都做完了，现在要做的是如何对这张地图来表达我们的想给来宾传达的信息。 在这块主要是细节和感受的设计。
作者经过研发多个大数据产品，将自己形成关于大数据知识体系的干货分享出来，希望给大家能够快速建立起大数据产品的体系思路，让大家系统性学习和了解有关大数据的设计架构。...大数据系统结合客户营销系统在现有用户画像、用户属性打标签、客户和营销规则配置推送、同类型用户特性归集分库模型基础上，未来将逐步扩展机器深度学习功能，通过系统自动搜集分析前端用户实时变化数据，依据建设的机器深度学习函数模型...机器自学习模型算法是未来大数据系统深度学习的核心，通过系统大量采样训练，多次数据验证和参数调整，才能最终确定相对精准的函数因子和参数值，从而可以根据前端用户产生的实时行为数据，系统可自动计算对应的营销规则和推荐模型...大数据系统在深度自学习外，未来将通过逐步开放合作理念，对接外部第三方平台，扩展客户数据范围和行为触点，尽可能覆盖用户线上线下全生命周期行为轨迹，掌握用户各行为触点数据，扩大客户数据集市和事件库，才能深层次挖掘客户全方位需求...，结合机器自学习功能，从根本上提升产品销售能力和客户全方位体验感知。
最终的目标是要超越Hadoop，打造适合自己业务场景的大数据解决方案。 在学习大数据的时候，不要局限在大数据技术这个领域，要从更开阔的视野和角度看待大数据、理解大数据。...这样一方面可以更好地学习大数据技术本身，另一方面也可以把以前的知识都融会贯通起来。...计算机知识更新迭代非常快速，如果只是什么技术新就学什么，或者什么热门学什么，就会处于一种永远在学习，永远都学不完的境地。...关于学习新知识我有一点心得体会。...这个时候，你再尝试用5-20-2法则学习，也许就能理解了。我学Hadoop实际上就是经历了好几次这样的过程，才终于入门。
大数据是一个大的方向，上至爬虫，到数据开发，下至数据挖掘，全都称为大数据。你可以理解为：大数据 = 后台 + 数据库 + 大数据量 = 数据开发 + 数据仓库。 5.嵌入式。...4.需求：春季补招 < 春季实习 < 秋招 5.难度：春季补招 > 秋招 > 春季实习 五、如何规划学习 1.意识早。...6.大一大二打基础，认真学习专业知识。参考1，2；⼤三⼤四准备项⽬以及⾯试知识备战春招、秋招。参考3，4，5。 六、如何准备理论基础和项目 1.计算机基础(计算机⽹络、操作系统、数据库等)。...这些课程学校都会安排，可以让老师领进门，然后自己再去慕课网或者Blibli等网站深入学习。 2.算法基础(数据结构、算法)。...八、如何给简历贴金 1.奖学金：有总比没有好，而且有些公司喜欢看成绩。 2.英语四六级：英语能⼒能扩⼤你的实⼒维度，外企公司少不了英语能力。 3.相关⽐赛经历：注意，是相关的。
大纲： 一、背景 二、计算机方向及日常工作介绍 三、计算机行业优势 四、春招与秋招 五、如何把握机会 六、如何准备理论基础和项目 七、学会利用资源 八、如何给简历贴金 一、背景 1.毕业前夕，辅导员让我给学弟学妹们开场讲座...大数据是一个大的方向，上至爬虫，到数据开发，下至数据挖掘，全都称为大数据。你可以理解为：大数据 = 后台 + 数据库 + 大数据量 = 数据开发 + 数据仓库。 5.嵌入式。...4.需求：春季补招 < 春季实习 < 秋招 5.难度：春季补招 > 秋招 > 春季实习 五、如何规划学习 1.意识早。...6.大一大二打基础，认真学习专业知识。参考1，2；⼤三⼤四准备项⽬以及⾯试知识备战春招、秋招。参考3，4，5。 六、如何准备理论基础和项目 1.计算机基础(计算机⽹络、操作系统、数据库等)。...这些课程学校都会安排，可以让老师领进门，然后自己再去慕课网或者Blibli等网站深入学习。 2.算法基础(数据结构、算法)。
秘诀一：目标要明确 就算一个公司拥有再多的数据，也不能代表它就一定会获得商业上的成功。只有真正懂得如何利用大数据，了解到公司利用大数据可以达到什么目标，公司最终才有可能真正成功。...秘诀四：用机器代替人工 机器学习指计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，从而对自身功能进行改进。...机器学习相比人工学习，速度更快，学习规模也更大，一个公司能通过机器学习较快地发现新的问题。 ...所以，Downs认为，企业如果有大量的数据需要进行分析处理，最好的办法就是让机器代替人工来做，机器学习的速度很快，能在短时间内同时分析大量的数据，这样一来，所需的分析时间就会大大缩短。...数据选择上的错误会影响人们解决问题的过程，也会影响人们如何看待这些数据和结果。错误的数据选择可能影响到公司做出相关决策。
大数据深度挖掘、大数据精准营销、大数据科研等是目前比较热门的大数据应用关键词，随着大数据发展，利用大数据做营销的手段越来越丰富，但也越来越难了。 ...，或者说是DMP吧，但毕竟不是每个企业的产品经理都可以有能力做到对几十万亿数据库建立标签的，原因很简单，主要是数据量太大、数据维多太多、数据集合太杂、数据库太多。...因为一直研究大数据深度爬虫技术，通过技术3个月完成了9000万企业工商完整数据挖掘和存储、通过5个月的爬取建立完9000万的裁判文书数据库、专利库和商标库也是几千万还有其他土地数据库、医疗数据库等等数十亿的数据库...如何为数据库创建标签 标签创建一般要支持三种模式：简单模式，高级模式，导入模式。...一直在研究大数据挖掘深度技术，后面讲不断给大家分享个人的心得和经验，目前因为各种数量太大，确实遇到如何把这些数据抽出来标准化、标签化。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。交易过程、产品使用和人类行为都可以数据化。...“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。...，以业务需求为准则，确定哪些数据是需要收集的；第四，确认在企业已有的数据基础上或者未来方向前提下，如何达成前三项目标的基础建设方案。...如何能够准确地判断哪位顾客怀孕？ Target想到公司有一个迎婴聚会（baby shower）的登记表，开始对这些登记表里的顾客的消费数据进行建模分析，不久就发现了许多非常有用的数据模式。...ZARA推行的海量资料整合，后来被ZARA所属英德斯集团底下八个品牌学习应用。可以预见未来的时尚圈，除了台面上的设计能力，台面下的资讯/数据大战，将是更重要的隐形战场。
在学习大数据开发时，shell的特殊符号也是基础的重要组成部分。把特殊符号牢记在心，对我们的工作效率提升有很大的帮助，内容较多，建议收藏后观看。...是我们基础学习的重要部分，无论在哪种工作中基础都是根，即使是在大数据开发的学习中，这特殊符号的基础也得牢记于心。
得益于人工智能，制造业也开始变得智能化，使所有人、系统、资产之间的合作成为可能，但是想要实现这一愿景，还要解决一个关键性问题：如何正确、高效的利用好大数据？...当计算机和算法接管了机器之后，智能制造系统还能够在实践中不断地充实知识库，具有自学习功能。同时，在运行过程中自行故障诊断，并具备对故障自行排除、自行维护的能力。...这两个应用主要包括： 首先是通过积累大量的零件加工的方案，AI能够学习针对不同特性的零件来匹配不同的工艺方案，包括设备、配件（材料和刀具）和工序，从而自动生成最优的方案，并且能够持续改进，这个在制造领域叫...智能制造如何正确 高效的利用好大数据？ 与其他所有的传统行业相比，制造业能够产生更多的数据。在我们看过的很多大数据宣传标语中，都有这样一个观点：如果数据能够利用的好，那么一定可以产生很多的业务价值。...待工业物联网的成熟应用，可以让制造企业获取更多的数据，那么接下来就面临着如何正确、高效的利用好这些数据，让数据发挥出真正价值的问题。 智能制造究竟该怎么解答这个问题呢？
但是即使不花一分钱，他们也可以看到谁在谈论什么，并据此确定将会如何影响他们的产品或服务需求。 一款名为Roambi的应用在中小型企业中正日益受到欢迎。...利用数据加强战略洞察 许多大企业已经将帮助小企业应对数据问题作为自己战略的一部分。...正如我以前阐述过的那样，与“大数据”相比，我更喜欢“智能数据”这个词。...尽管我已经讨论过“智能数据”的原则，但有必要简短回顾下，即在执行企业战略时利用数据分析获益的步骤：开始制定战略——衡量指标和数据——应用分析——报告结果——改变企业。...数据分析也能帮小企业成就大事 以智能化、结构化的方式执行数据战略，是区分大数据驱动企业与基于临时想法简单利用数据的企业的最大分别。
问题 转行大数据还有前景吗，大家还看好大数据的发展嘛？ 问题描述 最近职业上遇到了很多困惑，感觉都在说大数据不行了，过了红利期，现在有点凉凉的感觉，也不知道是我的感觉还是行业就是这样。...大数据的特别之处绝不在于数据量的“大”还是“小”，而在于它能通过来源多样、结构不同、价值密度稀疏的数据中结合算法挖掘出了新的规律和策略，从数据处理中获取有价值信息的能力更强了。...讨论3 先说观点： 转行大数据有前景 看好大数据的发展 大数据行业发展的情况： 目前，从工作趋势上来看，大数据的岗位明显没有13-16年的时候火了，待遇也没那个时候的明显优势了。...数据从产生到被应用，经历 采集->清洗->处理->分析->决策 的过程，对应的岗位有 数据采集工程师->ETL工程师->数据开发工程师->数据算法工程师->数据分析师；除此之外还有数据集群运维工程师、大数据平台开发工程师...如何将大数据技术落地到更多行业，因地制宜地发展、延伸，为传统行业赋能，也是一个值得期待并且深耕的方向。 最后，“种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在” 。 与其持续纠结，不如找准方向，趁早入场。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。...Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。...，对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例，它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行...;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案。
如果没有徐玉玉和宋振宁之死，时下这起全民关注的电话诈骗案不过是每天都会在全国各个角落上演的一个再普通不过的案例，不会引来此等规模的关注，更不会让许多从事数据研究工作的人给网民科普或者为政府建言，盖因每一个拥有手机的中国人都变得对此习以为常...大数据管理在方便了我们的日常生活的同时，也像任何一项技术一样，带有其鲜明的危害性，大数据可以方便我们洞察某一个领域的趋势，让决策者关注用户的喜好变化，以便做出符合预期的决策，同时，它是双面刃，一旦落入企图危害公众利益的人...(机构)之手，又成了潜伏在我们身边的暗箭，我们不知道何时就会被这些数据所射伤。...新近吴军博士出版新书《智能时代》，里面专辟一章讲述这种情况，吴军总结了两种新技术来保护个人隐私，第一种是从收集信息一开始，就对一些数据进行预处理，使得操纵数据的人也“看不懂”这些数据的内容是什么，不过这种方法有其局限性...这样，那些偷窥数据的人不再是零成本作案了，从而其行为也就不会那么肆无忌惮，这是一种操纵大数据时的“实名制”。
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