隨著云時代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為,大數(shù)據(jù)(Big data)通常用來形容一個公司創(chuàng)造的大量非結構化數(shù)據(jù)和半結構化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關系型數(shù)據(jù)庫用于分析時會花費過多時間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計算聯(lián)系到一起,因為實時的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。 大數(shù)據(jù)需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經(jīng)過時間內的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術,包括大規(guī)模并行處理(MPP)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)挖掘、分布式文件、分布式數(shù)據(jù)庫、云計算平臺、互聯(lián)網(wǎng)和可擴展的存儲。

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大數(shù)據(jù)分析師需要精通數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術 數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和關聯(lián)的,而機器學習則是讓計算機通過學習和訓練來性能和能力。分析師應該學會使用常見的數(shù)據(jù)挖掘算法,如聚類、分類、關聯(lián)規(guī)則挖掘等,以及機器學習算法,如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。同時,他們還需要了解這些算法的原理和適用,以便在實際應用中選擇和算法。 已更新大數(shù)據(jù)分析師證時間費用

數(shù)據(jù)挖掘: 在這個階段,大數(shù)據(jù)分析師要,一是數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計學、數(shù)學基本原理和常識;二是熟練使用一門數(shù)據(jù)挖掘工具,Python或R都是可選項;三是需要了解常用的數(shù)據(jù)挖掘算法以及每種算法的應用和優(yōu)劣差異點。

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