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相信大家经常听到“大数据”这个词，仿佛带了一个“大”字我们就难以理解其中的含义。都说当今世界是大数据的时代，只有掌控大数据才能赢得这场各行各业之间的战争。其实简单而言，我们现在所知的电商，诸如淘宝、京东等无不靠着大数据支撑。
达内大数据云计算辅导班优势
数据云计算课程体系
内容较全，技术深，涉及JavaEE架构级技术，分布式高并发技术，云计算架构技术，云计算技术，云计算架构技术等。
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3O2O双模式教学体验
达内强大的TMOOC+TTS8.0在线教学平台，为学员提供线下学习，线上辅助的双模式教学体验。
大数据分析对许多人而言熟悉又陌生，熟悉是因为经常在报刊杂志上看到“根据大数据分析结果显示”这样的说法，陌生是因为不知道到底是怎么分析的，是如何完成数据清晰、都用哪些算法和分析思维建模、怎样反向验证模型的正确性、结论怎么实现可视化，这些对于非科班出身人士都属于知识盲点。
大数据分析是一个高大上的词汇，大数据分析被应用于各行各业，它被运用于医疗、城市管理、零售等行业，为企业发展指明方向。的大数据分析师乃是诸多企业争相抢夺的香饽饽，薪酬高、企业地位高、发展潜力巨大，这也是为什么许多人哪怕0基础也想朝大数据分析岗位发展的原因所在。
大数据分析培训学什么？
1、数据收集，针对数据收集的方式有以下这几种，第三方开放数据集、业务数据、服务日志、行为上报数据，大家比较常见的还是爬虫方式，它属于第三方公开数据其中之一，现在爬虫已经成为了一个单独的体系，越来越多的企业都十分认可。
2、数据处理，所谓的大数据指的是量在10TB以上的数据集，在如此大量的数据中肯定会有一些无效数据，如何剔除无效数据、保留有效数据是这个阶段的学习重点，在进行数据化统一处理的时候需要用到数据迁移，就是从传统数据存储介质中迁移诸如hadoop生态系统，像sqoop、sql以及linux、python等都需要懂，只有系统掌握才能做好数据分析。
3、数据传输，获得的数据大家一般都不会立刻落地，毕竟涉及的效率不同，如果在峰值波动的情况下立马落地会导致严重的宕机，所以要利用各种软件工具（如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等）完成传输。
4、数据存储，在存储生态中较核心的为HDFA，它能支撑hadoop进行大批量数据的基础处理，具备很好的横向扩展能力，此外像hive、Hbase、ES、Solr也属于必学内容。
5、数据再加工，基于hadoop的mr框架、spark做数据的分布式框架处理。
6、数据应用价值输出，前面的所有环节都是为了较后的价值输出做铺垫的，收集、传输、存储只是手段，目的是为了得到可视化分析结果。如基于统计分析、数据预测做决策以此提升运营效率，利用数据做画像体系，基于数据化、智能化做搜索等等。
以上所说都是大数据分析课程涉及的内容，掌握知识点形成体系就能助力自己转行数据分析师。另外，数据分析师的逻辑思维能力很强，对日常生活决策的处理也是有帮助的。
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