
大數據與現在很多技術都是有一定的聯系的,比如云計算、物聯網、人工智能等等,這些技術能夠相互相互影響、相互促進、相互融合。云計算是硬件資源的虛擬化,而大數據是海量數據的高效處理。我們可以這樣說,云計算是大數據的基礎,有了云計算才能大量集中數據從而產生大數據。同時,大數據也支撐了云計算應用創新,帶動云計算發展。這些都是相輔相成的。那么大數據分析工作需要的是什么呢?
大數據的分析工作有很多,比如有專門做各種報表。取數機器人,提取各種數據。當然也有做數據分類,特征提取等數據挖掘,機器學習等高等工程師,這些工作就是大數據分析的主要工作,大數據分析的主要工作是:基于現有的數據進行數據分析得出一個結論,最后進行商業決策。當然現實不是這樣的。大多數人成了大表哥,取數機器人,高端玩家也不列外,挖出來的東西,在沒有找到落地場景前,都是語無縹緲的。而大數據分析需要什么技能呢?其實不管我們做什么具體的工作內容,看看我們每天要面對那些工具,工具是我們每天要接觸的東西。 Excel,SPSS,SQL,數據庫,R,Python 等。我們如果想學習大數據或者想從事大數據工作,這些工作都是需要我們掌握的。
那么大數據分析師能力體系怎么劃分呢?其實這就需要每個階段需要的技能,分析師和開發的區別在于,核心在于處理數據和清洗數據,達到自己可用的狀態。開發是收集數據和整理數據,讓數據變得統一。不同的階段需要不同的工作,也就產生了不同階段的分析師。
那么大數據運維的工作是什么呢?大數據的運維工作就是對大數據集群進行監控和維護升級,保障集群正常運行,從而保證 數據收集服務能正常運行,保證集群資源夠用,監控集群資源消耗情況。無論開發,還是分析,還是其它的崗位,都能夠看得出成果的時候,做運維工程師永遠只能在人后做好保障。
以上的內容就是小編為大家介紹的大數據分析工作中的一些實際情況,希望這篇文章能夠給大家帶來幫助,如果您喜歡我們的文章,那么快快關注我們吧。
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CDA數據分析師證書考試體系(更新于2025年05月22日)
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