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大數(shù)據(jù)開發(fā) | 數(shù)據(jù)分析

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來源：小職(z_zhizuobiao)

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未

完

待

續(xù)

大數(shù)據(jù)是一個以數(shù)據(jù)為核心的產(chǎn)業(yè)。大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生成流程從數(shù)據(jù)的生命周期的傳導(dǎo)和演變上可分為這幾個部分：數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

數(shù)據(jù)通過各種軟件收集，通過云數(shù)據(jù)中心儲存，通過數(shù)據(jù)科學(xué)家或行業(yè)專家建模和加工，最后數(shù)據(jù)分析找到大量看似不相關(guān)數(shù)據(jù)背后的因果關(guān)系，這些因果關(guān)系的意義會讓人們在各個方面可以推測未來，減少試錯成本，降低風(fēng)險(xiǎn)，解放生產(chǎn)力。

大數(shù)據(jù)人才方向

目前市場上人才需求觀和部署企業(yè)自身大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來看，大致分為3個方向：大數(shù)據(jù)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)開發(fā)、大數(shù)據(jù)分析。

??大數(shù)據(jù)架構(gòu)

大數(shù)據(jù)架構(gòu)偏重基建和架構(gòu)，更多注重的是Hadoop、Spark、Storm等大數(shù)據(jù)框架的實(shí)現(xiàn)原理、部署、調(diào)優(yōu)和穩(wěn)定性問題，以及它們與Flume、Kafka等數(shù)據(jù)流工具以及可視化工具結(jié)合技巧，再有就是一些工具的商業(yè)應(yīng)用問題，如Hive、Cassandra、HBase、PrestoDB等。能夠?qū)⑦@些概念理解清楚，并能夠用辯證的技術(shù)觀點(diǎn)進(jìn)行組合使用，達(dá)到軟/硬件資源利用的最大化，服務(wù)提供的穩(wěn)定化，這是大數(shù)據(jù)架構(gòu)人才的目標(biāo)。

主要研究方向

架構(gòu)理論：高并發(fā)、高可用、并行計(jì)算、MapReduce、Spark等

數(shù)據(jù)流應(yīng)用：Flume、Fluentd、Kafka、ZeroMQ等

儲存應(yīng)用：HDFS、Ceph等

軟件應(yīng)用：Hive、HBase、Cassandra、PrestoDB等。

可視化應(yīng)用：HightCharts、ECharts、D3、HTML5、CSS3等。

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師對可視化應(yīng)用部分要求不高，只需大致了解即可，但其他架構(gòu)層面、數(shù)據(jù)流層面、存儲層面、軟件應(yīng)用層面等都需要做比較深入的理解和落地應(yīng)用。至少在每一個層面中挑選一個完全純屬的應(yīng)用產(chǎn)品。

??大數(shù)據(jù)開發(fā)

大數(shù)據(jù)開發(fā)偏重應(yīng)用實(shí)現(xiàn)，注重服務(wù)器端開發(fā)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、呈現(xiàn)與可視化人機(jī)交互等銜接數(shù)據(jù)載體和數(shù)據(jù)加工各個單元以及用戶的功能落地與實(shí)現(xiàn)。

主要研究方向

數(shù)據(jù)庫開發(fā)：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。

數(shù)據(jù)流工具開發(fā)：Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。

數(shù)據(jù)前端開發(fā)：HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。

數(shù)據(jù)獲取開發(fā)：關(guān)鍵詞有爬蟲、分詞、自然語言學(xué)習(xí)、文本分類等。

大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)架構(gòu)方向很多關(guān)鍵詞是重合的，但一個主要是“開發(fā)”，一個主要是“應(yīng)用”?！皯?yīng)用”更多的是懂得這些這種技術(shù)能為人們提供什么功能，以及使用這種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)，并擅長做取舍；“開發(fā)”更注重的是熟練掌握，快速實(shí)現(xiàn)。

??大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析偏重于建模與分析，更多注重的是數(shù)據(jù)指標(biāo)的建立，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，數(shù)據(jù)的深度挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)，并利用探索性數(shù)據(jù)分析的方式得到更多的規(guī)律、知識，或者對未來事物預(yù)測和預(yù)判的手段。

主要研究方向

數(shù)據(jù)庫應(yīng)用：RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。

數(shù)據(jù)加工：ETL、Python等。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)：統(tǒng)計(jì)、概率等。

數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、回歸分析、聚類、分類、協(xié)同過濾等。

大數(shù)據(jù)分析主要是數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析，要有較好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，一般來說都是數(shù)學(xué)專業(yè)出身。此外還有一方面就是業(yè)務(wù)知識的理解，每個行業(yè)和公司的業(yè)務(wù)形態(tài)都是千姿百態(tài)的，只有對這些業(yè)務(wù)形態(tài)和業(yè)務(wù)流程充分理解才能對數(shù)據(jù)有可能更正確的建模和解讀。

??關(guān)系

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師創(chuàng)建數(shù)據(jù)倉庫，大數(shù)據(jù)工程師獲取數(shù)據(jù)處理后存入數(shù)據(jù)倉庫，大數(shù)據(jù)分析師提取數(shù)據(jù)，建立指標(biāo)、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)……

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總結(jié)

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