在 中級數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)上要求掌握 JAVA 語言和 linux 操作系統(tǒng)知識，能夠掌握運用Hadoop、Spark、Storm 等至少一門專業(yè)大數(shù)據(jù)分析軟件，從海量數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息，并能夠結(jié)合 R、Python 等軟件，形成嚴密的數(shù)據(jù)分析報告。就業(yè)方向：通常在*、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與云端大數(shù)據(jù)的人員。以下是小編為你整理的大數(shù)據(jù)怎么學好 ?

java基礎(chǔ)： ?

1. Java 語言的發(fā)展史、java 開發(fā)環(huán)境搭建以及環(huán)境變量的配置，java 語言跨平臺的原理，java 程序初次開發(fā) ?

2. Java 語法格式，關(guān)鍵字，標識符，注釋，常量，數(shù)據(jù)類型，數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換，運算符 ?

3. 程序流程控制語句以及其應用場景 ?

4. 數(shù)組的應用及其常見操作 ?

5. 類和對象的概念、類和對象之間的關(guān)系

6. 類的組成部分(成員變量，構(gòu)造方法，成員方法)及其詳細講解 ?

7. 面向?qū)ο蟮娜筇匦裕豪^承、封裝 及其特點剖析 ?

8. 接口和抽象類及其特點分析 ?

9. java 的異常處理機制 ?

10. jdk API 常用類的講解：Math,Random、String,StringBuffer,Date ?

11. Java I/O 體系介紹：File 類的介紹和常用操作，字節(jié)流 InputStream 和OutputStream，字符流 Reader 和 Writer，以及相應實現(xiàn)類的介紹和使用，緩沖流和序列化流的的詳解，IO 性能分析，字節(jié)和字符的轉(zhuǎn)化流，包裝流的概念，以及常用包裝類。 ?

數(shù)據(jù)來源 ?

大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)來源有很多種，包括公司或者機構(gòu)的內(nèi)部來源和外部來源。分為以下幾類： ?

1.交易數(shù)據(jù)。包括POS機數(shù)據(jù)、信用卡刷卡數(shù)據(jù)、電子商務數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)點擊數(shù)據(jù)、“企業(yè)資源規(guī)劃”(ERP)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、銷售系統(tǒng)數(shù)據(jù)、客戶關(guān)系管理(CRM)系統(tǒng)數(shù)據(jù)、公司的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)等。 ?

2.移動通信數(shù)據(jù)。能夠上網(wǎng)的智能手機等移動設(shè)備越來越普遍。移動通信設(shè)備記錄的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)的立體完整度，常常優(yōu)于各家互聯(lián)網(wǎng)公司掌握的數(shù)據(jù)。移動設(shè)備上的軟件能夠追蹤和溝通無數(shù)事件，從運用軟件儲存的交易數(shù)據(jù)(如搜索產(chǎn)品的記錄事件)到個人信息資料或狀態(tài)報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)等。 ?

3.人為數(shù)據(jù)。人為數(shù)據(jù)包括電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過微信、博客、推特、維基、臉書、Linkedin等社交媒體產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流。這些數(shù)據(jù)大多數(shù)為非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，需要用文本分析功能進行分析。 ?

4.機器和傳感器數(shù)據(jù)。來自感應器、量表和其他設(shè)施的數(shù)據(jù)、定位/GPS系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。這包括功能設(shè)備會創(chuàng)建或生成的數(shù)據(jù)，例如智能溫度控制器、智能電表、工廠機器和連接互聯(lián)網(wǎng)的家用電器的數(shù)據(jù)。來自新興的物聯(lián)網(wǎng)(Io T)的數(shù)據(jù)是機器和傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)的例子之一。來自物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建分析模型，連續(xù)監(jiān)測預測性行為(如當傳感器值表示有問題時進行識別)，提供規(guī)定的指令(如警示技術(shù)人員在真正出問題之前檢查設(shè)備)等。 ?

利用黑名單和灰名單識別風險 ?

互聯(lián)網(wǎng)金融公司面臨的主要風險為惡意欺詐，70%左右的信貸損失來源于申請人的惡意欺詐?？蛻粲馄诨蛘哌`約貸款中至少有30%左右可以收回，另外的一些可以通過催收公司進行催收，M2逾期的回收率在20%左右。 ?

市場上有近百家的公司從事個人征信相關(guān)工作，其主要的商業(yè)模式是反欺詐識別，灰名單識別，以及客戶征信評分。反欺詐識別中，重要的一個參考就是黑名單，市場上領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)風控公司擁有將近1000萬左右的黑名單，大部分黑名單是過去十多年積累下來的老賴名單，真正有價值的黑名單在兩百萬左右。

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黑名單來源于民間借貸、線上P2P、信用卡公司、小額借貸等公司的歷史違約用戶，其中很大一部分不再有借貸行為，參考價值有限。另外一個主要來源是催收公司，催收的成功率一般小于于30%(M3以上的)，會產(chǎn)生很多黑名單。 ?

灰名單是逾期但是還沒有達到違約的客戶(逾期少于3個月的客戶)，灰名單也還意味著多頭借貸，申請人在多個貸款平臺進行借貸?？偨杩顢?shù)目遠遠超過其還款能力。 ?

黑名單和灰名單是很好的風控方式，但是各個征信公司所擁有的名單僅僅是市場總量的一部分，很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司不得不接入多個風控公司，來獲得更多的 黑名單來提高查得率。央行和上海經(jīng)信委正在聯(lián)合多家互聯(lián)網(wǎng)金融公司建立統(tǒng)一的黑名單平臺，但是很多互聯(lián)網(wǎng)金融公司都不太愿意貢獻自家的黑名單，這些黑名單 是用真金白銀換來的教訓。另外如果讓外界知道了自家平臺黑名單的數(shù)量，會影響其公司聲譽，降低公司估值，并令投資者質(zhì)疑其平臺的風控水平。 ?

GraphX(圖計算模型)

Spark GraphX*是伯克利AMPLAB的一個分布式圖計算框架項目，目前整合在spark運行框架中，為其提供BSP大規(guī)模并行圖計算能力。 ?

MLib(機器學習庫)

Spark MLlib是一個機器學習庫，它提供了各種各樣的算法，這些算法用來在集群上針對分類、回歸、聚類、協(xié)同過濾等。 ?

Streaming(流計算模型)

Spark Streaming支持對流數(shù)據(jù)的實時處理，以微批的方式對實時數(shù)據(jù)進行計算 ?

Kafka(分布式消息隊列)

Kafka是Linkedin于2010年12月份開源的消息系統(tǒng)，它主要用于處理活躍的流式數(shù)據(jù)。 ?

活躍的流式數(shù)據(jù)在web網(wǎng)站應用中非常常見，這些數(shù)據(jù)包括網(wǎng)站的pv、用戶訪問了什么內(nèi)容，搜索了什么內(nèi)容等。 ?

這些數(shù)據(jù)通常以日志的形式記錄下來，然后每隔一段時間進行一次統(tǒng)計處理。