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大數據需要哪些技術門檻


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小浪云 2024-10-24 175

大數據分析的技術門檻包括:數據工程:數據整合、建模、etl分布式文件系統大數據平臺:hadoopsparknosql 資料庫分佈式計算:雲端運算、容器化、分散式數據處理統計與機器學習:統計模型、預測分析、資料挖掘編程語言:Python、r、scalaJava資料視覺化:tableau、資料儀表板、數據故事講述商業知識:解釋數據結果、溝通大數據見解

大數據需要哪些技術門檻

大數據所需的技術門檻

大數據分析是一個複雜的過程,需要具備各種技術技能才能有效進行。以下是一些主要技術門檻:

1. 數據工程

  • 數據整合和預處理
  • 數據建模和數據管控
  • etl (抽取、轉換、加載)
  • 分布式文件系統 (例如 hdfs)

2. 大數據平臺

3. 分佈式計算

4. 統計與機器學習

  • 統計模型和演算法
  • 監督式和非監督式學習
  • 預測分析和模式識別
  • 數據挖掘和資料視覺化

5. 編程語言

  • Python (流行的大數據分析語言)
  • R (統計分析語言)
  • scala (apache spark 的主要語言)
  • Java (hadoop 生態系統常用的語言)

6. 資料視覺化

  • Tableau、Power BI、Google Data Studio
  • 資料儀表板和互動視覺化
  • 數據故事講述和交流

7. 商業知識

  • 了解特定領域的業務問題
  • 解釋數據分析結果並制定可行的建議
  • 與利益相關者溝通大數據見解

具備這些技術技能對於有效的大數據分析至關重要。對於初學者來說,建議從較簡單的技術開始,隨著經驗的積累逐步提高。此外,繼續教育和網路也是跟上最新趨勢和技術進步的關鍵。

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