2023年報(bào)名中大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)名入口 大數(shù)據(jù)處理框架 如果你不想做一個(gè)數(shù)據(jù)工人,而是做一名大數(shù)據(jù)分析師,首先就要了解大數(shù)據(jù)框架的基礎(chǔ) 大數(shù)據(jù)處理框架負(fù)責(zé)對(duì)大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,數(shù)據(jù)包括從持久存儲(chǔ)中讀取的數(shù)據(jù)或通過消息隊(duì)列等接入到中的數(shù)據(jù),而計(jì)算則是從數(shù)據(jù)中提取信息的。
互聯(lián)網(wǎng)/電子商務(wù)領(lǐng)域交叉銷售,再,打包服務(wù)或個(gè)性化產(chǎn)品,正在以前所未有的受到關(guān)注,購買、搜索歷史、行為分析...在越來越多的行業(yè)應(yīng)用下,數(shù)據(jù)分析師的需求也越來越多。 從招聘企業(yè)規(guī)模分布來看,企業(yè)規(guī)模在100人以上的公司占了70%左右。根據(jù)所得數(shù)據(jù),其中企業(yè)規(guī)模在100-499人的公司所占比。數(shù)據(jù)分析工作離不開企業(yè)信息化建設(shè),更需要投入一定的成本。硬性成本與軟性成本的投入對(duì)于企業(yè)規(guī)模和資金實(shí)力都做出了一定的要求。
如今人工智能算法已參與到大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)分析等各個(gè)階段,不少大數(shù)據(jù)相關(guān)的任務(wù)需要跨越多種計(jì)算平臺(tái),如Flink能更好地支持流計(jì)算、Graphchi 在圖計(jì)算方面效率很高、Spark 作為一個(gè)經(jīng)典的大數(shù)據(jù)處理引擎也在業(yè)界廣泛應(yīng)用、Tensorflow和Pytorch等AI框架用于處理深度學(xué)習(xí)任務(wù),然而每個(gè)計(jì)算平臺(tái)都有其特定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和語言規(guī)則等,跨平臺(tái)的任務(wù)需要為其選擇的處理平臺(tái)才能達(dá)到的效率。這要求相關(guān)人員不僅需要熟悉各個(gè)平臺(tái)的特點(diǎn)、擅長的,還需要不同平臺(tái)的用法,包括語法、API等,學(xué)習(xí)成本很高。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師成了近幾年熱門的行業(yè)之一,無論是決策、公司還是科學(xué)研究都需要數(shù)據(jù)的支持。對(duì)數(shù)據(jù)有如此大的依賴,就必然對(duì)數(shù)據(jù)分析的大量需求。因此,數(shù)據(jù)分析師的未來發(fā)展前景非常樂觀。 2023年報(bào)名中大數(shù)據(jù)分析師證報(bào)名入口
分析師的作用 大數(shù)據(jù)分析師可以使企業(yè)清晰的了解到企業(yè)現(xiàn)狀與競(jìng)爭,風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判與決策支持,能夠充分利用大數(shù)據(jù)帶來的價(jià)值,在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖據(jù)與展現(xiàn)后,呈現(xiàn)給企業(yè)決策者的將是一份清晰、準(zhǔn)確且有數(shù)據(jù)支撐的報(bào)告。所以,大數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)不是簡單的IT工作人員,而是可以參與到企業(yè)決策發(fā)展制定中的核心人物。
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