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1.大數(shù)據(jù)開發(fā)是干什么的
我這里說的數(shù)據(jù)意思是每當有業(yè)務(wù)有新功能需要線上開發(fā)的時候,數(shù)據(jù)分析就會有些業(yè)務(wù)的變化、這個功能上線的目的是什么、上線之后怎么衡量這些問題呢,在功能上線前做好數(shù)據(jù)的埋點、以及可以衡量最終效果的指標。當這樣功能上線的時候可以快速衡量業(yè)務(wù)發(fā)展的效果。
2.本科生能學大數(shù)據(jù)設(shè)置嗎
本科生學習大數(shù)據(jù)可以立足于自身的專業(yè)特點來選擇不同的學習切入點,根據(jù)數(shù)據(jù)的分析來制定一些廣告。當前數(shù)據(jù)分析有兩種常見的方式,一種是統(tǒng)計學方式,另一種則是機器學習方式分,這兩種方式的初期學習難度并不算高。
3.大數(shù)據(jù)技術(shù)有哪些
在上述前提下,大數(shù)據(jù)技術(shù)包括數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)管理,數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化,數(shù)據(jù)安全等內(nèi)容。數(shù)據(jù)的采集包括傳感器采集,系統(tǒng)日志采集以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲等。數(shù)據(jù)管理包括傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù),也針對于大規(guī)模的數(shù)字平臺,例如hadoop,spark,storm等。數(shù)據(jù)分析的核心也有對機器的學習,以及自然語言處理,圖與網(wǎng)絡(luò)分析等。
4.數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
采集一些文件數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫提供保障、關(guān)系數(shù)據(jù)庫的一些應(yīng)用程序接入等。在數(shù)據(jù)量小的時候能寫個腳本把日志存儲到系統(tǒng)里,隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加,這些方法無法提供數(shù)據(jù)安全保障,并且運維困難,需要更強壯的解決方案,不斷地優(yōu)化。
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