大数据学习路线是什么?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 学大数据首先要学Java语言和Linux操作系统,这是学大数据的基础,学习顺序不分前后。 Java众所周知,Java的方向有JavaSE,JavaEE,JavaME,学习大数据需要学习哪个方向?只要学习Java的标准版JavaSE,比如Servlet,JSP,Tomcat,Struts,Spring,Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术,在大数据技术中使用不多,只要了解一下,当然Java如何连接数据库还是要知道的,比如JDBC一定要掌握。 有人说Hibernate或者Mybites也可以连接到数据库啊,为什么不学习呢,我这里并不是说学习这些不好,而是说学习这些可能需要你很多时间,到最后工作也不常用,我还没有看到谁用来做大数据处理,当然,如果你有足够的精力,可以学习Hibernate或者Mybites的原理,不要只学习API,这样可以增加你对Java操作数据库的理解,因为这两种技术的核心是Java的反射和JDBC的各种使用。 Linux由于大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学得扎实些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,可以让你更好地了解hadoop,hive,hbase,spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,可以少踩很多坑,学习shell可以看懂脚本,这样可以更容易地理解和配置大数据集群。也可以让你更快地学习新的大数据技术。 说完基础,再说需要学习哪些大数据技术,可以按照我写的顺序学习。 Hadoop现在流行的大数据处理平台已经成为大数据的代名词,所以这是必须学习的。Hadoop包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方,就像我们计算机的硬盘一样,文件都存储在上面,MapReduce是用来处理和计算数据的,它的一个特点是,无论数据多大,只要给它时间,它就可以完成数据,但时间可能不会太快,所以它被称为数据的批量处理。 YARN是反映Hadoop平台概念的重要组成部分。有了它的大数据生态系统,其他软件可以在hadoop上运行,这样可以更好的利用HDFS存储的优势,节省更多的资源。比如我们不需要单独建立一个spark集群,让它直接跑到现有的hadoopyarn上。 事实上,了解Hadoop的这些组件,你就可以做大数据处理了,不过你现在还可能对“大数据”到底有多大还没有一个清晰的概念,听我的话不要纠结这个。等到你工作了,就会有很多场景遇到几十T/几百T的大数据,到时候你就不会觉得大数据真的很好,越大越头疼。不要害怕处理如此大的数据,因为这是你的价值所在,让那些做Javaee的phphtml5和DBA羡慕去吧。 记住,学习可以作为你学习大数据的节点。 Zookeeper这是万金油,安装Hadoop的HA时使用,今后的Hbase也使用。一般用于保管合作的信息,这些信息比较小,一般不超过1M。使用那个软件依赖它。对我们个人来说,只要正确安装,正常的run就可以了。 Mysql我们学习了大数据处理,然后学习了小数据处理工具mysql数据库,因为在安装hive时需要使用mysql。mysql需要掌握哪个层次?可以在Linux上安装运行,会配置简单的权限,修改root密码,创建数据库。这里主要学习SQL语法,因为hive语法和这个很像。 Sqoop这是用来将Mysql中的数据导入到Hadoop中的。您当然也可以不用这个,直接将Mysql数据表导出到文件中,然后放入HDFS中也是如此,当然在生产环境中使用Mysql时要注意压力。 Hive这件事对会SQL语法的人来说就是神器,它可以让你处理大数据变得非常简单,不再费力地编写MapReduce程序。有些人说Pig那?这和Pig差不多掌握一个就可以了。 Oozie如今,我已经学会了Hive,我相信你一定需要它,它可以帮助你管理你的Hive或MapReduce,Spark脚本,也可以检查你的程序是否正确执行,如果你犯了错误,给你报警,并且可以帮助你重试程序,最重要的是,它还可以帮助你配置任务的依赖关系。你肯定会喜欢上它的,否则你会看到很多脚本,以及密密麻麻的crond是否有想屎的感觉。 Hbase这是Hadoop生态系统中的NOSQL数据库。它的数据是以key和value的形式存储的,key是唯一的,因此可以用来排重数据,比MYSQL存储的数据要多得多。所以他经常用于大数据处理后的存储目的地。 < img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628046474798597.png" title="1628046474798597.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>就介绍这么多,毕竟学无止境。
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大数据的价值是什么?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 大数据的核心价值在于存储和分析大量数据。与现有的其他技术相比,大数据的廉价、快速、优化综合成本最高。 这个技术在自己使用的时候(例如google等),自己会获得很大的收益,因为成本会降低;当这个技术在顾客身上发挥作用时,顾客也会受益。能使顾客与自己同时受益的技术,是最具商业价值的。 尽管大数据并非仅限于技术显示,但hadoop系统的技术实际上得到了认可,因此,在讨论大数据最核心的价值的同时,也不能脱离Hadoop系统的技术。 一、海量。这是大数据中最关键的一个。IT行业有很多解决方案,所以大数据技术不占优势。 二、存储。这里首先需要很多存储技术。其次,数据存储设备需要可扩展性。只要增加存储服务器的节点,默认复制技术就不会丢失数据。 三、分析。海量数据分析必须分布,否则时间成本太高。分布式技术已经存在很久了,非常专业和复杂。Hadoop只需要在分布式处理上运行几十个或几百个代码,在专业程序上完成基本数据分析只需要很短的时间。 四、优秀。Hadoop系列技术是专门为海量数据处理而设计的。IT行业的顶尖企业参与了贡献和相关技术的贡献,在生态圈有完善的系统,所以各种需求基本都能满足。与其他分布式技术相比,Hadoop更好。 五、快速。1.集群处理的性能会随着计算借点的增加而扩大。2.基于JAVA语言,学习门槛大大降低。3.集群的部署和维护变得越来越容易(有许多自动集群建设和维护工具,包括许多商业版本,提供网络界面的操作和维护功能)。 六、便宜。1.无需购买IBM、Oracle、EMC等昂贵的硬件、软件和服务,也无需windows授权。2.由于越来越多的人或公司会使用这种技术,购买或定制开发基于相关技术的商业产品越来越便宜。 综上所述,与其他技术体系相比,大数据的综合成本最高。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628045509403239.png" title="1628045509403239.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>
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现在学大数据晚不晚?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 事实上,你首先要考虑的是自己到底喜不喜欢大数据这一行业,如果只是看中了他的发展前景,建议你还是谨慎,毕竟兴趣是最好的教师。伴随着因特网的迅速发展,大数据在工作中变得越来越重要。各行各业都需要数据的支持,以帮助他们掌握行业的现状和趋势。 第一,就业前景。1.大数据应用广泛,未来将覆盖整个行业。 2.大数据人才缺口巨大(预计2-3年内人才缺口将达到120万+) 3.随着人工智能和物联网的发展,大数据人才急剧增加。 因此,大数据行业就业前景光明,人才短缺不断增加。 第二,大数据就业做什么?1.大数据开发(大需求)2.大数据分析。 若要学习大数据,最好还是选择专注于大数据培训的机构,虽然好的综合性培训机构也不少,但从教学重点和重视程度来看,还是专注于大数据的培训机构比较专业,更懂得如何培养大数据人才。 此外,学习大数据要求最低统招大专学历,32岁以下最好,希望您在学习前考虑清楚。 最后,送你两句话。 1.种树的最佳时间是10年前,其次是现在。 2.炳烛之明,虽不能照日月,但可照前路。 这两句话的意思差不多,也就是说,什么时候努力最好?十年前,因为现在的生活往往是由十年前的努力决定的,但既然十年前没有开始,那就不如从现在开始,十年后就能享受到努力的结果。 炳烛之明的故事是,少年的时候像初升的太阳一样,充满了希望,但是老年的时候,即使学习的效果像拿着蜡烛的微光一样,也远超过了黑灯瞎火的黑走路。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628045130466241.png" title="1628045130466241.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>
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这两个岗位该怎么选择?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 接下来,我将回答一下这个问题,希望可以帮到你。 首先,目前的大数据分析岗和AI产品岗都是不错的选择,也可以看作是符合当前行业发展趋势的选择。选择哪个取决于自己的知识结构、能力特点和发展规划。 大数据分析(算法)岗位有很多细分岗位,往往以场景为基础,如金融、经济、电商、医药等。,而且都有大量的数据分析岗位,大数据分析岗位本身的生态也比较庞大。围绕大数据分析有很多不同的岗位类型,但通常所说的分析岗位往往是指算法岗位。 目前大数据分析岗位附加值比较高,但对从业者的要求也比较高。目前很多大数据分析岗位往往对学历要求较高,从业者不仅要有较强的数据分析能力,还要有一定的行业知识。 AI产品岗相对于大数据分析岗位,更注重从业者的设计能力、沟通能力、管理能力和行业认知能力。当然,目前的产品岗对技术要求也比较高,至少要能够把握当前的技术边界,从而设计出更有竞争力的产品。 对于AI产品岗位的从业者来说,行业认知能力比技术能力更重要,需要结合当前团队的资源整合能力来设计更合适的产品。而且产品岗是产品成败的第一责任人,从业压力还是很大的。与程序员相比,产品经理的工作往往没有时间边界。从这个角度来看,产品经理的工作压力往往大于程序员。 你知道如何选择了吗?< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628044644757911.png" title="1628044644757911.png" style="display: block; margin: auto; width: 473px; height: 320px;" alt="image.png" width="473" height="320"/>
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大数据以后能做什么?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 首先,学习大数据后,你可以从事很多工作。在IT互联网行业,你可以从事大数据开发、大数据分析或大数据运维。你能从事哪个工作取决于你自己的学习计划和基础知识结构。 目前,大数据领域的行业生态正在不断发展和完善,岗位划分也越来越详细。由于大数据的应用与行业场景密切相关,学习大数据后可以从事的岗位类型很多,这在工业互联网时代会更加明显。 除了IT互联网行业,传统行业的企业也需要大量的大数据专业人才,这些岗位往往具有明显的行业特征。在大数据应用初期,对开发岗和分析岗的需求相对较大。对于传统行业的企业来说,大数据分析岗的岗位覆盖面会更广,所以如果打算在传统行业发展,可以重点关注大数据分析知识。 大数据领域的日常工作直接关系到具体的工作任务。一般来说,在IT互联网行业从事大数据开发工作会有点辛苦,但是工作附加值比较高。从目前大数据领域的岗位竞争来看,大数据开发岗位的竞争往往不如大数据分析(算法)岗位激烈,很多大数据研究生最终选择了大数据开发岗位。 最后,大数据领域的技术迭代速度相对较快,目前大数据技术也处于应用初期,所以大数据应用模式的迭代速度相对较快。所以目前从事大数据岗位的学习压力也很大,需要不断更新自己的知识结构。 你明白了吗?< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628043684781807.png" title="1628043684781807.png" style="display: block; margin: auto; width: 404px; height: 209px;" alt="image.png" width="404" height="209"/>
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人工智能怎么样,是个好选择吗?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 方向确实很火,但是是否合适取决于你自己。 首先,我们来看看钱的问题。如今想做AI岗的人很多,甚至可以说,谁都想跑AI岗,直接导致的结果是AI岗收到的简历很多,筛选费用也很高。而且从候选人的角度来看,只能说以AI为就业导向的人,搭积木占了大部分,其实这些人真的不适合就业AI口,因为最后也只是用工具,搭积木,而不是纯粹的算法岗,或者说不算做AI。同时,由于大量的人才涌入AI,将会导致其它方向的人才短缺,所以感觉到在未来几年,其他方向的工作可能会出现更大的好转。 然而,近年来人工智能工具越来越容易使用可能是一种趋势。吴恩达老师的全国人工智能也相对热门。也许工程口的人工智能将来会成为一个相对较大的需求。这些可能真的不需要研究生或phd,也不需要学得这么深。以上信息可供主人参考。 下一步就是我对算法岗的一些了解,其实上面其他答主所说的保研或者读到phd方向,面向的也许都是AI算法工程师。大致可以分为两类,一类是真正可以改变算法或者创造算法,另一类是可以解决问题的。两者确实需要对机器学习算法有足够的深入了解,个人认为,排除那些大牛,对于一般人来说,读博士是必须的,而且确实需要静下心来深入研究一个方向。 这样的人到了工业上,如果能与工业思维很好地结合起来,就会发挥很大的力量,因为人家对算法有很深的了解,同时又有成熟的思维,来新算法的人家学得比别人快。 事实上,计算机专业转向机器学习,在机器学习算法学习阶段基本上相当于从零开始,难度肯定是比较大的,机器学习相关算法与数学相关较大,与计算机相关不大。但如果计算机基础知识足够扎实,如果有机器学习知识,在机器学习相关项目中的表现也会很好。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628043475970244.png" title="1628043475970244.png" style="display: block; margin: auto; width: 537px; height: 312px;" alt="image.png" width="537" height="312"/>
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要不要选择人工智能?

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最佳答案 接下来,我来回答一下作为计算机专业,面临专业分方向,到底该不该选择人工智能。 首先,从巨大的发展前景来看,人工智能未来的发展空间非常大,可以说想象空间非常大。目前人工智能还处于发展初期,未来人工智能能发展到什么程度还没有明确的答案,人工智能本身也是动态概念。 目前,随着大型科技公司开放自己的人工智能平台,未来人工智能行业的应用趋势仍然明显。因此,进入人工智能领域发展是一个不错的选择,也是适应时代发展的选择。我相信,在产业结构升级和工业互联网的联合推动下,人工智能的价值将逐步体现出来,人工智能领域将逐步构建一个巨大的工业生态。 从大的发展趋势来看,智能化是不可避免的趋势。目前,无论是云计算、大数据还是物联网等技术,最终目标都指向人工智能。因此,即使不进入人工智能领域发展,也要掌握一定的人工智能技术,这对未来的发展非常重要。 AI的学科体系还是很大的,对于初学者来说,一定要做好学习计划,同时要为自己创造尽可能多的实践场景。新手可以先从编程语言入手,再进一步学习机器学习的相关知识,机器学习也被认为是打开人工智能技术大门的关键。 最后,人工智能对实践场景和交流场景的要求很高,初学者可以利用人工智能平台学习,同时重视如何开拓更多的交流渠道。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628043029770372.png" title="1628043029770372.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>
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能介绍一下大数据是什么吗?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 我们先要清楚地描述大数据概念并不容易,随着互联网的发展,数据的意义不断丰富和完善。 目前,如果你想描述大数据的概念,你可以从三个角度来描述。一是从数据本身的结构、类型和特点来描述,二是从大数据的技术系统来描述,三是从大数据的行业应用来描述,从多个角度来描述大数据,也会为大数据构建更立体的图片。 早期对大数据概念的描述主要是从数据本身开始的,包括数据量大、数据类型丰富等。对大数据概念的描述不能完全显示大数据的价值,但如何基于大数据完成价值增量并没有体现在大数据的定义上。这是许多人对大数据感到困惑的重要原因。当然,不可否认的是,对许多人来说,很难理解大数据。 目前,如果你想描述什么是大数据,你可以从大数据的技术系统中描述它。毕竟,大数据的技术系统完成了一件事,那就是数据的价值。当然,在工业互联网时代,数据的价值也发生了新的变化,因为数据本身就是一个价值载体。 目前,在5G通信和工业互联网的推动下,大量工业企业将业务转移到云端,这背后是行业资源的数据化,也是推动数据价值不断提升的重要因素。因此,早期数据主要是通过收集来完成的,而在工业互联网时代,企业会主动生产数据,这是一个重要的变化。 生产数据会导致整个行业生态发生很大的变化,这个过程带来很多积极的影响。例如,它将促使人工智能技术尽快落地,全面提高行业产业链的合作效率,加快创新。然而,企业从生产产品向生产数据转变的过程并不容易。这种转变背后也需要大量的专业人才。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628041650898629.png" title="1628041650898629.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>
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什么是大数据?

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  • 提问时间:2021-08-04
最佳答案 大数据本身就是描述大量数据的名称。真正使用大数据技术的地方,有代表性的产品吗?让我们和你分享一下。 云存储器:中国比较好的有百度云,国外比较好的有AWS等等。正因如此,数据在云端的概念终于变成了现实,每个人都不必踢U盘到处跑。 内容推荐:最有代表性的是今天的头条。它使用大数据技术找到你喜欢的内容并推荐给你。自从这个产品出现以来,很多人已经放弃了以前的新闻阅读方式。 项目推荐:电影网站、音乐网站、电子商务网站会根据你的浏览行为进行分析,并根据你的兴趣向你推荐相应的项目,如爱奇艺、QQ音乐、JD.COM等。 广告业计算:应用较好的有百度、谷歌、淘宝、腾讯等,他们要根据广告业的价格和效果来计算广告业的排序,好在流量上达到了最佳的变现效果,此时数据的处理速度和数据的数量直接影响到他们的收入。 金融:银行使用大数据分析用户的消费行为、购买力和偿还能力,降低向用户提供的贷款风险,降低会计率。 信用:支付宝的芝麻信用增加了更多的维度,比如你的人际关系、学历、汽车等元素来评价你的信用价值,为信用价值高的人提供更好的服务。比如信用高的人住酒店不用交押金。 资料分析:这款有代表性的产品并不多,但确实是大数据应用的主要场景,一般都是公司内部定制的,所以一般不公开,但是确实有各种各样的公司在使用,可根据这些分析,为企业或产品的发展方向提供决策依据。 智慧城市:这个更具代表性的功能是可以根据流量控制路灯的亮度,从而达到节电的效果。通过交通流量控制红绿灯的变化,减少道路拥堵。 现在大数据已经覆盖了整个行业,应用范围很广,不管是政府政务,还是各行各业,都在探索应用大数据,未来大数据将成为整个行业的基石。< img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210804/1628041426972255.png" title="1628041426972255.png" style="display:block;margin:auto;" alt="image.png"/>
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私域流量可以通过哪些方法来变现?

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  • 提问时间:2021-08-03
最佳答案 私域流量是近年来非常流行的概念。这是什么意思?可以简单总结为:无需付费,可以随时随频直接接触用户,也标志着品牌从单一消费流向运营用户转变。例如:自媒体粉丝,用户群,微信好友等。这是你的私域流量。实现私域流量是什么意思?实际上就是利用私域流量赚钱,这里给大家总结域流量变现法宝:一、社交裂变。为了实现私域流量的变现,离不开粉丝裂变。商家可以从社交入手,利用微信微信官方账号、社区运营、导购、社区团购、团购、微信好友、小程序等引流裂变。特别是随着拼多多的火爆,拼团这种方式已经成为许多商家实现的重要方式。商家可以做一个小程序,和微信群和朋友分享,客户可以享受低价。这就形成了老客户带新客户的效果,这种社交方式会给品牌带来新的客户和订单。这样,微信小程序就是你的私域流量实现平台。二、微信小程序直播。现场直播模式现在很流行,从原来的人找货,货找人,再到人推荐货。对于有一定私域流量的商家来说,即使你的粉丝规模不大,只要足够垂直准确,往往带货效果也很好。借助微信微信官方账号、品牌IP等多年积累的垂直用户,小程序直播可以有效缩短交易路径,为商家提供直播转型的机会。三、知识付费。现在许多大V都会开设自己的知识付费课程,这是一种很好的实现方式。知识付费用户是在商家沉淀的自有流量,在知识付费专栏目标高度集中的封闭环境中沉淀,更方便商家与用户沟通。需要注意的是,做知识付费,私域流量变现内容要足够干货,让粉丝觉得值得这笔钱。不能敷衍粉丝。四、流量主变现。类似于微信微信官方账号的流量实现,小程序也有类似的功能。您可以制作自己的电子商务小程序,添加流量主(广告位)模块,实现点击广告的实现。小程序用户流量越大,赚的钱越多。如不知如何变现,可参考本私域流量变现教程。总之,要把精力放在社会关系和回购上,把与客户的社会关系作为重要资产来运营! < img class="cto- img" src="https://s2.51cto.com/images/20210803/1627981166873540.png" title="1627981166873540.png" style="display:block;margin:auto;" alt="图片1.png"/>
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