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需要思考如何将大量的数据经过一系列的加工、处理、分析和挖掘之后,让其能够在现实的业务场景中应用,提升业务产出和效率,数据分析人员需要规划出整个流程的实现逻辑,以便后续让大数据开发做相应的支持开发。因此在这个过程中,数据分析人员需要较强的数据分析和挖掘理论基础,相对活跃的思维和拓展,敏锐的数据感知能力,以及对业务或者市场有更深的了解和洞察能力,通过数据感知业务的变化,结合数据找到业务问题根源。
这类证书主要是为统计学家,预测建模师,软件工程师,市场研究人员,分析专业人员以及数据挖掘者所设计,此认证需要通过四个课程,并演示掌握高效和强大的技术还有算法,从大型数据集,如Web,社交,网络图以及大型文档存储库等。这个证书通常会需要一到两年的时间才能够获得。
不难,要看看自己要学习态度怎么样的,如果想好好学的话建议还是报班学习,让有经验的老师带着学习,避免自己进入学习误区老师会总结相应的知识点,这样学习起立也会比较系统如果自己学的话,会比较费时费力而且网课水平层次不齐。
运维,保障平台的稳定性,负责应用产品部署和上线及维护;负责大数据平台资源管理、性能优化和故障处理;要有过硬的运维技术,保证平台的正常使用。持续优化集群服务架构;参与设计大数据自动化运维和监控和故障处理工具。
面授课程这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式,也是效率相对高的学习方式,优点是可以和老师面对面进行学习,遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决,学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长,无法自由安排时间。
在学习大数据的过程中,初学者往往会遇到很多问题,而在这些问题当中,最为重要的问题就包括学习的方向和脉络,如果能够把握住学习大数据的关键问题,那么往往会提升学习效率,这就要求初学者要在学习的不同阶段多与大数据专家进行交流。
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