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大數據分析如何在企業中落地？
2017-07-24
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一、大數據分析師和JAVA程序員有什么區別？

Hadoop架構基于java程序設計，因此大批的IT人士在大數據時代找到了自己的職業錨，而且最快地進入了這個行業，成為了最早的大數據分析師。但IT人士的宿命就在于他們太IT了，他們熱衷于計算更快、處理更高效的程序設計，而忽略了大數據分析的本意是為企業帶來商業價值，因此他們只能是大數據分析工程師，而真正的大數據分析師不必成為一個優秀的JAVA程序員，但應當熟悉Hadoop技術架構和算法設計，結合大數據工具，運用數據分析方法和機器學習算法，為業務做支撐，創造更大的商業價值。

二、大數據分析師區別于普通的數據分析師？

普通的數據分析師具有一定的數理統計基礎，熟悉業務邏輯，能熟練地操作傳統的數據分析軟件，能使數據成為企業的智慧。他們通常遇到的都是一些結構化、體量小的小數據。而大數據分析師更專注數據獲取的架構設計、數據分析模型的選擇、指標的選取，他們具有數據分析師的理論素養和業務能力，面對大數據，他們有一整套分布式的數據獲取、存儲、處理和分析的方案，而且這個方案最終的目標是為數據分析服務，他們具有大數據分析的利器，如Hadoop、Spark等軟件，他們做的更多的工作是如何將非結構化和結構化的大數據過濾成結構化的小數據，從而使更多的普通數據分析師有用武之地。

三、CDA大數據學習心得(徐學員)

Hadoop的核心框架是Hdfs和MapReduce。Hdfs是分布式文件系統，其主要作用是存儲及讀取數據。而MapReduce實際上是Hadoop工作的核心思想。任何想要在Hadoop集群上完成的算法都必須基于MapReduce的思想實現。我認為想要學習Hadoop，其核心在于充分理解MapReduce。而同時，MapReduce的理解也是理解大數據分析思想的關鍵，即如何將龐大的數據分解成可以進行操作的小數據集。

CDA大數據分析師課程大致可分為如下幾個部分(闡述并不是按照時間順序，而是按照個人對于這個課程的理解)。


第一部分是原理及背景的講解：個人認為，這一部分其實是重點，因為涉及到了大數據分析的核心，也包括了Hadoop的運行原理。例如1.0版本與2.0版本的差異，其核心在于2.0版本增加了獨立的資源管理器Yarn，這極大的提升了Hadoop處理海量數據時的效率。

第二部分是搭建平臺:從最初的單機模式，至偽分布模式，到最終的集群模式。這部分內容中核心的部分是如何寫好配置文件，在這里課程中也會涉及到核心參數的介紹，這對于理解Hadoop平臺及今后自己如何配置Hadoop集群模式都是十分有用的。

第三部分是Mahout是建立在Hadoop平臺上的軟件，其中集成了許多很有用的算法。這些算法往往不是十分前沿的，但在處理海量數據時往往可以顯現出強大的作用。課程中對于Mahout的講解也是十分仔細的，因為它是目前最為常用且方便的分析海量數據的軟件。

第四部分是對于自己想編寫MapReduce的學員，這部分內容其實是十分關鍵的。因為我認為想真正成為一個大數據分析師，僅僅會用Mahout上現成的算法是遠遠不夠的。修改已有的算法甚至是構造新算法都是一個想真正進入這一行業的從業人員所必需的。課程中也會涉及到怎樣在源文件中修改MapReduce程序，從而實現自帶的算法所不具有的功能。從這一點上也體現了課程的深度；第五部分是對Hadoop整體生態環境的介紹，介紹并在Hadoop平臺上搭載了如Hive, HBase等等常用的應用。對于其優劣勢也有較為詳細的介紹，例如Hive可以利用HQL語句進行數據庫操作，便于那些熟悉SQL語句的DB管理人員操作。而HBase是一種面向列的數據庫，使得查詢及插入數據更高效。相較于Hive，HBASE顯然更適用與海量數據的管理，這些對于Hadoop整體生態環境的介紹體現了課程一定的廣度。

第五部分是Spark運行速度如此之快，主要得益于以下兩方面：一方面Spark中的運算大多是基于內存的。Spark提出了一種分布式的內存抽象，稱為彈性分布式數據集（RDD，Resilient Distributed Datasets）。RDD支持基于工作集的應用，同時具有數據流模型的特點：自動容錯、位置感知調度和可伸縮性。RDD允許用戶在執行多個查詢時顯式地將工作集緩存在內存中，后續的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。另一方面，Spark從穩定的物理存儲（如分布式文件系統）中加載記錄，記錄被傳入由一組確定性操作構成的DAG，然后寫回穩定存儲。DAG數據流圖能夠在運行時自動實現任務調度和故障恢復。盡管非循環數據流是一種很強大的抽象方法，但仍然有些應用無法使用這種方式描述。Spark能夠在多個并行操作之間重用工作數據集，適用于非循環數據流模型難以處理的應用。

大數據分析師最近開課：

一、課程信息
北京&遠程：2017年8月05日~8月27日（周末8天）
授課安排：現場班8800元，遠程班5800元
(1) 授課方式：面授直播兩種形式，中文多媒體互動式授課方式
(2) 授課時間：上午9:00-12:00，下午13:30-16:30，16:30-17:00(答疑) 
(3) 學習期限：現場與視頻結合，長期學習加練習答疑。

二、報名流程
1. 在線填寫報名信息
官網端：
（北京&遠程）
微信端：

2. 給予反饋，確認報名信息
3. 網上繳費
4. 開課前一周發送電子版課件和教室路線圖

三、課程大綱
第一階段：大數據前沿知識及Hadoop入門
1.大數據前沿知識介紹
2.課程介紹
3.Linux及Unbuntu安裝和使用
4.Linux/Ubuntu文件系統操作
5.Hadoop的單機、偽分布、完全分布式模式的安裝配置
【操作】：Hadoop集群安裝

第二階段：Hadoop部署進階
1.Hadoop2.x體系結構
2.HDFS分布式文件系統，HDFS Shell操作
3.YARN的基本構成和工作原理
4.MapReduce并行計算框架
5.基本的MapReduce算法實現
6.Hadoop集群上部署和執行MR Job
【案例】：氣象大數據分析

第三階段：大數據導入與存儲
1.mysql數據庫基礎知識
2.hive的基本語法
3.hive的架構及設計原理
4.hive安裝部署與案例
5.sqoop安裝及使用
【案例】：Web海量日志大數據分析

第四階段：Hbase理論及實戰
1.Hbase簡介、安裝及配置
2.hbase的數據存儲
3.Hbase Shell
4.Hbase API
5.Hbase數據備份與恢復方法
【案例】：針對XX高校學生管理信息系統中的學生選課

第五階段：Spark配置及使用場景
1.scala基本語法
2.spark介紹及發展歷史
3.spark standalone模式部署
4.spark RDD 詳解
5.Spark案例分析
【操作】：搭建 Spark1.4 Standalone分布式集群

第六階段：Spark大數據分析原理
1.Spark作業調度流程與策略
2.集群模式運行、監控Spark應用程序的步驟與方法
3.Hive、Shark簡介與對比分析
4.Spark MLlib體系結構簡介
5.機器學習簡介及經典算法案例詳解
6.Spark SQL體系簡介及語句流程
7.DataFrame模型的定義、功能
【案例】:Sogou搜索日志數據之用戶行為進行分析

第七階段：Tableau大數據分析
1.Tableau的維度與度量
2.使用Tableau快速創建交互式繪圖
3.利用Tableau的GUI創建交互式儀表盤
4.使用Tableau連接hive數據源
【操作】：Tableau實踐

第八階段：Hadoop+Spark智慧高速大數據分析
1.復習Hive、Sqoop、Spark、Mysql的安裝過程
2.Sqoop和Mysql數據庫進行交互
3.Spark SQL語句操作大數據平臺上的數據
4.Tableau高速大數據的漏斗分析
【案例】：智慧高速大數據分析


四、課程講師
 
辛立偉

Java高級軟件工程師、Java高級培訓講師、認證高級講師、系統架構師、SUN中國社區會員、JAVA技術專家。精通JAVA、JAVA EE6體系結構；精 通Java企業級中間件技術設計、構建以及應用部署。


曹正鳳
經管之家（原人大經濟論壇）大數據培訓中心負責人，統計學專業博士,北京大數據協會理事，首發集團智慧交通大數據中心籌備組負責人，研究方向為數據挖掘領域的前沿算法研究，包括隨機森林算法、神經網絡等內容，發表多篇論文。

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