朋友圈

400-850-8622

全國統(tǒng)一學(xué)習(xí)專線 9:00-21:00

位置:北京電腦培訓(xùn)資訊 > 北京數(shù)據(jù)庫培訓(xùn)資訊 > 總算認(rèn)識大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)什么

總算認(rèn)識大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)什么

日期:2019-10-31 16:09:01     瀏覽:172    來源:天才領(lǐng)路者
核心提示:*包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué),從*到藝術(shù),這種影響無處不在??茖W(xué)家和計算機工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個新名詞:“大數(shù)據(jù)”。

世界包含的多得難以想象的數(shù)字化信息變得更多更快……從商業(yè)到科學(xué),從*到藝術(shù),這種影響無處不在。科學(xué)家和計算機工程師們給這種現(xiàn)象創(chuàng)造了一個新名詞:“大數(shù)據(jù)”。大數(shù)據(jù)時代什么意思?大數(shù)據(jù)概念什么意思?大數(shù)據(jù)分析什么意思?所謂大數(shù)據(jù),他的來源在哪里,講了那么多,那么數(shù)據(jù)挖掘是什么呢?以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)什么 ?

大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)挖掘 ?

數(shù)據(jù)挖掘:在大型數(shù)據(jù)庫中,通過分析發(fā)現(xiàn)有用信息的過程。在前篇文章中說到大數(shù)據(jù)的存儲等問題,面臨新的數(shù)據(jù)集帶來的問題時,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)往往會遇到很多實際困難。下面我們來說一下具體的問題。 ?

可伸縮:如果數(shù)據(jù)挖掘算法要處理海量數(shù)據(jù)集,則算法必須是可伸縮的(scalable)許多的數(shù)據(jù)挖掘算法使用特殊的搜索策略處理指數(shù)級搜索問題。為實現(xiàn)可伸縮可能還需要實現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),才能有效的訪問每個記錄。

大數(shù)據(jù)要學(xué)習(xí)什么

?

高維性:現(xiàn)在,常常遇到具有成敗上千屬性的數(shù)據(jù)集,而不是幾十年前的只具備少量屬性的數(shù)據(jù)集。 ?

異種數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù):通常情況下,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只處理包含相同類型屬性的數(shù)據(jù)集,或者是連續(xù)的,或者是分類的。 隨著數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)、科學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他領(lǐng)域的作用越來越大,越來越需要處理異種屬性的技術(shù)。近年來,已經(jīng)出現(xiàn)了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)對象。這些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型的 例子有:含有半結(jié)構(gòu)話文本和超鏈接的Web葉面集、具有序列和三維結(jié)構(gòu)的DNA數(shù)據(jù)、包含地球表面不同位置上的時間序列測量值的氣象數(shù)據(jù)等等。 ?

數(shù)據(jù)的所有權(quán)與分布:有時,需要分析的數(shù)據(jù)并非存放在一個站點,或者歸屬一個機構(gòu),而是地理上分布在屬于多個機構(gòu)的資 源中。這就需要開發(fā)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。分布式數(shù)據(jù)挖掘算法面臨的主要挑戰(zhàn)包括:(1)如何降低執(zhí)行分布式計算的通信量?(2)如何有效的同意從多個資源 得到的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果?(3)如何處理數(shù)據(jù)安全性問題? ?

? ?

大數(shù)據(jù)的安全問題 ?

大數(shù)據(jù)遭受異常流量攻擊  大數(shù)據(jù)所存儲的數(shù)據(jù)非常巨大,往往采用分布式的方式進行存儲,而正是由于這種存儲方式,存儲的路徑視圖相對清晰,而數(shù)據(jù)量過大,導(dǎo)致數(shù)據(jù)保護,相對簡單,黑客較為輕易利用相關(guān)漏洞,實施不法操作,造成安全問題。由于大數(shù)據(jù)環(huán)境下終端用戶非常多,且受眾類型較多,對客戶身份的認(rèn)證環(huán)節(jié)需要耗費大量處理能力?! ∮捎贏PT攻擊具有很強的針對性,且攻擊時間長,一旦攻擊成功,大數(shù)據(jù)分析平臺輸出的最終數(shù)據(jù)均會被獲取,容易造成的較大的信息安全隱患。 ?

大數(shù)據(jù)平臺的信息泄露風(fēng)險  在對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集和信息挖掘的時候,要注重用戶隱私數(shù)據(jù)的安全問題,在不泄露用戶隱私數(shù)據(jù)的前提下進行數(shù)據(jù)挖掘。需要考慮的是在分布計算的信息傳輸和數(shù)據(jù)交換時保證各個存儲點內(nèi)的用戶隱私數(shù)據(jù)不被非法泄露和使用是當(dāng)前大數(shù)據(jù)背景下信息安全的主要問題。同時,當(dāng)前的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)量并不是固定的,而是在應(yīng)用過程中動態(tài)增加的,但是,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)隱私保護技術(shù)大多是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)的,所以,如何有效地應(yīng)對大數(shù)據(jù)動態(tài)數(shù)據(jù)屬性和表現(xiàn)形式的數(shù)據(jù)隱私保護也是要注重的安全問題。*,大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)遠比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)復(fù)雜,現(xiàn)有的敏感數(shù)據(jù)的隱私保護是否能夠滿足大數(shù)據(jù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息也是應(yīng)該考慮的安全問題。 ?

大數(shù)據(jù)的存儲管理風(fēng)險  大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不能比擬的,在大數(shù)據(jù)的存儲平臺上,數(shù)據(jù)量是非線性甚至是指數(shù)級的速度增長的,各種類型和各種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)存儲,勢必會引發(fā)多種應(yīng)用進程的并發(fā)且頻繁無序的運行,極易造成數(shù)據(jù)存儲錯位和數(shù)據(jù)管理混亂,為大數(shù)據(jù)存儲和后期的處理帶來安全隱患。當(dāng)前的數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng),能否滿足大數(shù)據(jù)背景下的海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲需求,還有待考驗。不過,如果數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)沒有相應(yīng)的安全機制升級,出現(xiàn)問題后則為時已晚。 ?

? ?

用大數(shù)據(jù)寫微信文章 ?

談到寫微信文章,不少人都提到一些經(jīng)驗之談,諸如圖文消息標(biāo)題長度盡量不要超過13個漢字;多用疑問和感嘆句標(biāo)題,標(biāo)題中多包含數(shù)字等。那么這些說法是否有科學(xué)依據(jù)呢? ?

從樣本文章標(biāo)題的字符數(shù)統(tǒng)計來看,顯然大家并未嚴(yán)格遵守“13字”法則,樣本文章的標(biāo)題字符集中于11個到27個之間。同樣的,文章平均閱讀量與標(biāo)題字符數(shù)之間也并未呈現(xiàn)出明顯的相關(guān)性。 ?

那是否標(biāo)題中多設(shè)問、多用感嘆句就能吸引人,加一些關(guān)鍵詞標(biāo)注符號就更能抓人眼球?下面是樣本標(biāo)題中使用符號的統(tǒng)計數(shù)據(jù),大家可以看看是否如此。

?

從標(biāo)點符號的使用來看,確實有不少人信奉這一訣竅,標(biāo)題中使用最多的是“?”、“!”、“【】”,這種以駭人的設(shè)問、質(zhì)問方式招徠關(guān)注的方式,甚至已經(jīng)成為了一些公號寫作者的習(xí)慣。而從文章標(biāo)題的詞頻分析中,我們可以看到有些詞匯會讓文章顯得“噱頭”十足,從中我們能夠看到更多的閱讀吸引點。 ?

從統(tǒng)計可以看出,當(dāng)期傳播熱詞“任性”、“有錢”出現(xiàn)頻率*,顯示出文章作者希望借助網(wǎng)絡(luò)熱詞推銷自己文章的意圖較為明顯。但是沒有明顯的數(shù)據(jù)支持,表明跟熱詞“沾邊”就一定能夠獲得較高的點擊量。還是要憑文章本身的內(nèi)容博得關(guān)注。 ?

在微信中,我們經(jīng)常會看到各種以“”、“五個”、“三句話”等為標(biāo)題的抓人文章(這是否也算是一種排榜的形式呢?)這樣的操作手法同樣也被認(rèn)為是吸引閱讀的經(jīng)驗之談。在我們的樣本中,有近四成的文章運用到了此方法,而我們對這437篇文章進行統(tǒng)計計算,得到的平均閱讀數(shù)為7795次,低于全部樣本文章的平均閱讀數(shù)9607次。 ?

? ?

DBA在大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展前景 ?

成為一個DBA表面上“僅”需要SQL語言和數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)管理的知識,所以造成了從業(yè)者良莠不齊,舉一個極端的例子,我有一個留級兩年的同學(xué)勉強拿到畢業(yè)證后就從事了DBA。然而理論跟實際相差甚遠,模擬的環(huán)境根本達不到線上要求的多用戶、高并發(fā)等壓力,僅在課堂上和自學(xué)是不能成為一個合格的DBA的,合格的DBA必須在企業(yè)中的實戰(zhàn)中走出來。一個合格的DBA必須掌握Linux基本命令和操作、數(shù)據(jù)庫備份和恢復(fù)、SQL優(yōu)化、數(shù)據(jù)庫性能優(yōu)化和至少一門腳本語言(如Python)。 ?

移動互聯(lián)網(wǎng)時代雨后春筍般誕生的創(chuàng)業(yè)公司給人一種DBA的角色性變?nèi)醯腻e覺,其實任何IT公司做大后都離不開DBA這個崗位。DBA的發(fā)展前景一直很不錯,尤其在大數(shù)據(jù)的時代里,原本就一直存在的性能問題和安全問題會更加突出,這意味著企業(yè)對DBA人才的需求會越來越旺盛,同時這也意味著DBA會面臨比以往更多樣化的困難和更嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。加上近年來的大規(guī)模集群和自動化運維,很多以前手工維護的工作現(xiàn)在都可以通過一系列自動工具來完成,盡管讓只 會增刪改查的DBA看到了自己的可替代性,但也給對技術(shù)精益求精的DBA節(jié)約出了鉆研新技術(shù)和新知識的時間,使他們更加專注于解決所前所未有的困難。 ?

大數(shù)據(jù)時代是一個以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,數(shù)據(jù)就是企業(yè)的生命,掌握公司命脈的DBA的崗位越來越重要,作用也越來越顯著,待遇也越來越豐厚,發(fā)展前景也越來越明朗。 ?

如果本頁不是您要找的課程,您也可以百度查找一下: