深圳数据分析_2015年大数据顶尖职位必备的9项技能
深圳数据分析_2015年大数据顶尖职位必备的9项技能
深圳数据分析:2015年大数据顶尖职位必备的9项技能对于大数据，利用大数据分析工具和技术来取得竞争优势已不再是秘密。2015年, 如果你还在职场上寻找大数据的相关工作，那么这里介绍的9种技能，将帮助你得到一个工作机会。
Hadoop现在已经进入第二个10年发展期了, 但Hadoop在2014年出现了井喷式发展, 由于Hadoop从测试集群向生产和软件供应商方向不断转移, 其越来越接近于分布式存储和处理机架构, 因此, 这一势头在2015年会更加猛烈。由于大数据平台的强大, Hadoop可能是一个需要熟悉的技术人员，对于掌握Hadoop最核心技术 的技术人员在职场上的需求将越来越大。
如果说Hadoop在大数据中广为人知, 那么Spark就是一匹黑马, 快速崛起的内存计算技术被认为是MapReduce风格分析框架更快和更简洁的替代方案。Spark最佳的定位应当是大数据技术族中重要的一个成员。Spark仍然需要专业技术进行编程和运行。
大数据的操作层面, 如MongoDB和Couchbase等分布式、可扩展的NoSQL数据库正在接管市场份额极为庞大的的SQL数据库，例如Oracle和IBM DB2。在WEB和移动app层面, NoSQL数据库常常被做为Hadoop分析的数据源。
对收集的数据进行挖掘，当今大数据的世界已经达到了一个全新的高度。机器学习成为去年大数据技术最热门的领域之一, 2015年顺理成章地成为它的突破之年。大数据将会使那些能够利用机器学习技术去构建和训练像分类、推荐和个性化系统等预测分析应用程序的人成为职场宠儿。
如果有定量推理背景和数学或统计学等方面的学位,再加上一些使用统计工具经验,例如R, SAS, Matlab, SPSS或Stata, 过去许多量化工程师都会选择在华尔街工作, 但由于大数据的快速发展, 现在各行各样都需要大量的具有定量分析背景的极客。
以数据为中心的语言已有超过40年的历史了, 但是这种祖父级的语言在当前的大数据时代仍然具有生命力。尽管它难以应对大数据的挑战, 但简化了的结构化语言使其在许多方面变得十分容易。
大数据可能不是那么容易理解, 但在某些情况下, 通过鲜活的数据吸引眼球仍然是不可替代的方法。你可以一直采用多元或逻辑回归分析方法解析数据, 有时候使用类似Tableau或Qlikview可视化工具探索数据样本能够直观的告诉你所拥有的数据的形态, 甚至是发现那些能够改变你处理数据方法的一些隐蔽细节。
在类似Java, C, Python或Scala等通用语言中拥有编程应用经验能够使你相对于那些局限于分析技术的人更具有优势。具有传统应用程序开发和新兴数据分析能力的人能够自由的在终端用户企业和大数据创业公司之间进行流动。
无论在高级分析工具和技术方面优势,自主思考能力仍然是无可替代。大数据处理工具会不可避免的进行演化发展,新技术会不断涌现并替代这里所列出的技术。
深圳数据分析:2015年大数据顶尖职位必备的9项技能对于大数据，利用大数据分析工具和技术来取得竞争优势已不再是秘密。2015年, 如果你还在职场上寻找大数据的相关工作，那么这里介绍的9种技能，将帮助你得到一个工作机会。
Hadoop现在已经进入第二个10年发展期了, 但Hadoop在2014年出现了井喷式发展, 由于Hadoop从测试集群向生产和软件供应商方向不断转移, 其越来越接近于分布式存储和处理机架构, 因此, 这一势头在2015年会更加猛烈。由于大数据平台的强大, Hadoop可能是一个需要熟悉的技术人员，对于掌握Hadoop最核心技术 的技术人员在职场上的需求将越来越大。
如果说Hadoop在大数据中广为人知, 那么Spark就是一匹黑马, 快速崛起的内存计算技术被认为是MapReduce风格分析框架更快和更简洁的替代方案。Spark最佳的定位应当是大数据技术族中重要的一个成员。Spark仍然需要专业技术进行编程和运行。
大数据的操作层面, 如MongoDB和Couchbase等分布式、可扩展的NoSQL数据库正在接管市场份额极为庞大的的SQL数据库，例如Oracle和IBM DB2。在WEB和移动app层面, NoSQL数据库常常被做为Hadoop分析的数据源。
对收集的数据进行挖掘，当今大数据的世界已经达到了一个全新的高度。机器学习成为去年大数据技术最热门的领域之一, 2015年顺理成章地成为它的突破之年。大数据将会使那些能够利用机器学习技术去构建和训练像分类、推荐和个性化系统等预测分析应用程序的人成为职场宠儿。
如果有定量推理背景和数学或统计学等方面的学位,再加上一些使用统计工具经验,例如R, SAS, Matlab, SPSS或Stata, 过去许多量化工程师都会选择在华尔街工作, 但由于大数据的快速发展, 现在各行各样都需要大量的具有定量分析背景的极客。
以数据为中心的语言已有超过40年的历史了, 但是这种祖父级的语言在当前的大数据时代仍然具有生命力。尽管它难以应对大数据的挑战, 但简化了的结构化语言使其在许多方面变得十分容易。
大数据可能不是那么容易理解, 但在某些情况下, 通过鲜活的数据吸引眼球仍然是不可替代的方法。你可以一直采用多元或逻辑回归分析方法解析数据, 有时候使用类似Tableau或Qlikview可视化工具探索数据样本能够直观的告诉你所拥有的数据的形态, 甚至是发现那些能够改变你处理数据方法的一些隐蔽细节。
在类似Java, C, Python或Scala等通用语言中拥有编程应用经验能够使你相对于那些局限于分析技术的人更具有优势。具有传统应用程序开发和新兴数据分析能力的人能够自由的在终端用户企业和大数据创业公司之间进行流动。
无论在高级分析工具和技术方面优势,自主思考能力仍然是无可替代。大数据处理工具会不可避免的进行演化发展,新技术会不断涌现并替代这里所列出的技术。
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