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[Hadoop] 马云所说的大数据人才,月薪高达30K! [推广有奖]

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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:00:05 |显示全部楼层

马云曾在卸任演讲的时候说过这样一段话:“很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联网来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。”


大数据专家埃里克·西格尔 博士曾在《大数据预测》一书中描绘了一个大数据时代下的一天:

2020年的一天,在你驱车前往公司的路上,导航系统通过预测交通流量,会自动帮你选择一条最合适的交通路线;车内推荐系统会根据你的饮食习惯预测你可能会喜欢吃什么,并推荐沿途的早餐店;你的电子社交助理已经为你自动选择了你可能感兴趣的社交网信息;

离埃里克博士所说的2020年虽然还有3个月左右的时间,但是书中阐述的技术如“大数据交通技术”“个性化推荐系统”“人工智能语音助理”等已经逐渐实现,并被人们广泛应用。而这些技术都离不开“大数据”。


Volume大容量Variety多样性Value有价值Velocity速度4个V是业界普遍认定的大数据特点。

那么大数据是如何改变我们的生活方式的呢?我们需要了解最重要的两个问题。即

“大数据最核心的价值是什么?”

“大数据最核心的技术是什么?”


l 大数据最核心的价值是什么?

首先,我们需要知道现代人类的衣食住行无外乎三大产业“农业”“工业”“服务业”,所有产业都会从大数据的发展中受益

大数据与各产业.png


农业:大数据技术可以应用在如土壤抽样分析”“气象统计监管”等与土壤,农作物,供应链相关的农业领域上,帮助第一产业的发展。如今国外已经有一些公司把大数据技术与农业进行落地,而在我国,农业大数据还仅仅是一个起步阶段。在未来,农民可以“知天而作”依靠大数据技术实现农作物产量翻倍降低自然灾害对农产品的影响等愿景。


工业:工业大数据是我国重点发展的一个方向,工业与信息化部门一直致力于我国工业大数据的发展。如果工业产业下的各个行业与大数据可以紧密结合,对人类的生活方式的改变将是巨大的。仅仅是电力系统的配电环节,如果可以做到基于海量用户用电特征数据分析,进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电,将极大地优化我国电力资源的分配,实现可持续发展。


服务业:

第三产业是与人们的生活贴合最紧密的一个产业。我们从幼年到老年,教育,交通,医疗,金融等行业或多或少都与我们生活相关,而这些行业与大数据更是密不可分。


医疗:

l 临床数据的采集分析,优化诊疗流程

l 可穿戴设备通过监测个人的行为如行走步数等改善我们的健康状况

l 通过大数据分析生成报告显示用户所在地区的流感活动。

交通:

l 智能化公交app“车来了”

l 路网监控优化重点城市交通压力

l 电子导航即时分析道路状况,为车主调整最佳路线

l 物流行业的车辆,路线,网点建设

娱乐:

l 网易云音乐“个性化推荐”

l 今日头条与抖音的新闻推荐,视频推荐

l 《纸牌屋》演员的筛选

电信:

l 通过大数据平台优化网络布局,提升用户体验

l 记录用户在Wifi网络中的地理位置等数据销售给广告客户。

银行:

l 风控模型的建立与优化

l 定制化金融服务等


由于某些客观原因,相对于第一产业和第二产业来说,第三产业凭借自身的优势,大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。而无论在哪一产业,随着计算机处理能力的日益强大,你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。


l 大数据最核心的技术是什么?

大数据核心技术.png


分布式系统:

Hadoop作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计

数据采集:

Sqoop用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop(中,也可以将Hadoop中的数据导入到关系型数据库中。

数据存储,预处理:

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封装,本质是数据存储、NoSQL数据库。

Hql:Hibernate Query Language的缩写,提供更加丰富灵活、更为强大的查询能力;HQL更接近SQL语句查询语法。

MapReduce:Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(映射)”和”Reduce(归约)”,是它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分布式并行编程的情况下,将自己的程序运行在分布式系统中。

数据分析:

Hive:核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark:拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载

Pyspark:python和spark组合使用做前期数据处理速度快,还自带mllib可以实现一些基本的模型

建模,数据挖掘:

SparkMLlib:Spark的机器学习(ML)库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易同时包括相关的测试和数据生成器。Spark的设计初衷就是为了支持一些迭代的Job, 这正好符合很多机器学习算法的特点。


如今大数据分析的技术愈发成熟,相关的岗位也急速增加,薪水更是直线飙升,高达30K。以下图片源自某研究社:

薪资水平与行业需求:

职友集需求统计.png

说明:曲线越向上代表市场需求量越大,就业情况越好。该数据由各地招聘网站统计而来,仅供参考。

职友集大数据薪资统计.png

大数据薪水-北京.png

大数据薪水.png


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大数据分析就业班大纲.png


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stata SPSS
PLMKI 发表于 2019-9-11 14:13:41 |显示全部楼层
如今大数据分析的技术愈发成熟,相关的岗位也急速增加,薪水更是直线飙升,高达30K。
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:13:57 |显示全部楼层
Volume大容量、Variety多样性、Value有价值、Velocity速度,4个V是业界普遍认定的大数据特点。
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:14:16 |显示全部楼层
第三产业凭借自身的优势,大多汇聚了当前最海量的数据以及大批的科研中坚力量。而无论在哪一产业,随着计算机处理能力的日益强大,你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:14:39 |显示全部楼层
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PLMKI 发表于 2019-9-11 14:15:11 |显示全部楼层
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Ipub 发表于 2019-9-11 15:09:41 |显示全部楼层

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大数据分析
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西门高 发表于 2019-9-11 15:31:02 |显示全部楼层

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vxiangriv 发表于 2019-9-11 15:31:29 |显示全部楼层

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tsangwm 发表于 2019-9-11 16:50:36 |显示全部楼层

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