國內(nèi)人才缺口
31.7%每年行業(yè)需求增長
10000+每天獵聘網(wǎng)大數(shù)據(jù)招聘
17210月薪北京大數(shù)據(jù)工程師
?大數(shù)據(jù)就業(yè)前景分析?近兩年來，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展迅速，相對應(yīng)的帶動了很多行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)作為新興行業(yè)之一，半年來的人才需求在也是居高不下，薪資情況歷來也是求職者所關(guān)注的重點。工作經(jīng)驗與薪資范圍密不可分，大數(shù)據(jù)行業(yè)也是如此，但相對于傳統(tǒng)行業(yè)的應(yīng)屆生，大數(shù)據(jù)行業(yè)的應(yīng)屆生工資要高很多，并且隨著工作年份的增長，其工資范圍也在不斷的增長，并且其幅度遠大于傳統(tǒng)崗位，一般只要有一些工作經(jīng)驗，起薪范圍就能夠迅速從6,777增長到12,807 ，實現(xiàn)翻倍，因此人們常說的 “成就高薪”，只要你有夢想，在大數(shù)據(jù)的世界里就會變得有無數(shù)種可能。[圖片7] 潮流技能 顛覆性課程 拒絕用老掉牙的淘汰項目練手 要做就做前沿覆蓋大數(shù)據(jù)行業(yè)主流技術(shù)崗位，課程半年升級一次，緊跟市場與企業(yè)步伐 01 大數(shù)據(jù)入門基礎(chǔ)課程 1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet 02 大數(shù)據(jù)Hadoop基礎(chǔ) 1.大數(shù)據(jù)概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統(tǒng)；4.MapReduce計算模型；5.全真實訓項目 03 大數(shù)據(jù)離線分析 1.Hive數(shù)據(jù)倉庫；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實訓項目 04 大數(shù)據(jù)實時計算 1.Zookeeper分布式協(xié)調(diào)系統(tǒng)；2.HBase分布式數(shù)據(jù)庫；3.Redis數(shù)據(jù)庫；4.mogDB數(shù)據(jù)庫；5.Kudu列式存儲系統(tǒng)；6.Storm實時數(shù)據(jù)處理平臺；7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)；8.Flume海量日志采集系統(tǒng)；9.全真實訓綜合項目 05 Spark數(shù)據(jù)計算 1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬蟲；13.ElasticSearch；14.Lucene Hadoop基礎(chǔ)實戰(zhàn) 項目名稱：搜狗搜索日志分析系統(tǒng) 數(shù)據(jù)體量：5000W+/日 硬件環(huán)境：Hadoop集群 12臺 軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：搜狗每天產(chǎn)生大量的日志數(shù)據(jù)，從日志數(shù)據(jù)里面能提取到有用的數(shù)據(jù)包括每個用戶的ID、瀏覽次數(shù)、月/日瀏覽頻率、訪問源、瀏覽內(nèi)容等等，提取這些內(nèi)容、統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析每個用戶行為，從而做出有利的決定。 大數(shù)據(jù)離線實戰(zhàn) 項目名稱：新浪微博數(shù)據(jù)分析系統(tǒng) 日均數(shù)據(jù)體量：3GB+ 硬件環(huán)境：Hadoop集群 50臺 軟件環(huán)境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 項目描述：此次項目我們需要處理微博產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)的處理得到所需的數(shù)據(jù)，微博擁有大量的用戶，大量的用戶潛在的價值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項目最直接的目的，為了能夠?qū)崟r的進行數(shù)據(jù)處理使用Storm流式計算系統(tǒng)，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對數(shù)據(jù)進行處理，當然這些都是建立在hadoop集群上實現(xiàn)的，底層的存儲還是HDFS。 大數(shù)據(jù)實時計算 項目名稱：網(wǎng)絡(luò)流量流向異常賬號統(tǒng)計項目 數(shù)據(jù)體量：每天1000億，每秒峰值100 000 硬件環(huán)境：Hadoop集群 600臺 軟件環(huán)境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：運營商骨干網(wǎng)上采集現(xiàn)網(wǎng)流量流向信息，根據(jù)這些原始信息檢測賬號是否存在異常，如果多個終端使用同一個寬帶賬號，超過一定閾值則觸發(fā)報警機制，例如閾值為5時，同一個賬號同時連接的終端數(shù)量不能超過該值，如果超過則報警。 Spark階段項目 項目名稱：京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺 數(shù)據(jù)體量：5000W+/日 硬件環(huán)境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3) 軟件環(huán)境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日處理的數(shù)據(jù)量：3GB 項目描述：基于京東網(wǎng)上商城數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析平臺--該項目采用了目前大數(shù)據(jù)領(lǐng)域非常流行的技術(shù)——Spark。本項目使用了Spark技術(shù)生態(tài)棧中最常用的三個技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進行離線計算和實時計算業(yè)務(wù)模塊的開發(fā)。實現(xiàn)了包括:統(tǒng)計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統(tǒng)計、廣告流量實時統(tǒng)計3個業(yè)務(wù)模塊。 ★課程價格根據(jù)所報讀的班級不同，價格從幾百到數(shù)萬不等，詳情請咨詢客服。 來自主流高校和企業(yè)的骨灰級大咖授課他們將十余年實戰(zhàn)經(jīng)驗傾囊相授，他們在鄭州兄弟連為你的職業(yè)發(fā)展保駕護航 [圖片8]梁建全 兄弟連教育java總監(jiān) icon畢業(yè)于北京*，12年以上JAVA企業(yè)項目架構(gòu)和開發(fā)經(jīng)驗。曾在二炮科技處、UPS科技、日本UCI科技等多家*企業(yè)擔任過項目經(jīng)理和研發(fā)總監(jiān)。
[圖片9]趙強 兄弟連總監(jiān)級講師 icon畢業(yè)于清華*，13年以上開發(fā)經(jīng)驗。先后就職于IBM、摩托羅拉、甲骨文，現(xiàn)任Oracle公司高級技術(shù)顧問，精通Oracle數(shù)據(jù)庫和大數(shù)據(jù)Hadoop的管理和開發(fā)。
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? ? ? 相關(guān)資訊： 摘 要：數(shù)據(jù)挖掘作為一項從海量數(shù)據(jù)中提取知識的信息技術(shù)引起了國內(nèi)外學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注，它在商業(yè)方面的成功應(yīng)用使得軟件開發(fā)商不斷開發(fā)新的數(shù)據(jù)挖掘工具，改進現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘工具，一時之間數(shù)據(jù)挖掘工具可謂琳瑯滿目，于是出現(xiàn)了如何合理選擇挖掘工具的問題。鑒于此，本文提出并討論了五點關(guān)于合理選擇數(shù)據(jù)挖掘工具的技巧。 ? 關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)挖掘工具；數(shù)據(jù)倉庫 ? 隨著數(shù)據(jù)庫和計算機網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，加上先進的數(shù)據(jù)自動生成和采集工具的使用，人們擁有的數(shù)據(jù)量急劇增大。然而數(shù)據(jù)的極速增長與數(shù)據(jù)分析方法的改進并不成正比，一方面人們希望在已有的大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行科學研究、商業(yè)決策、企業(yè)管理，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具很難令人滿意的對數(shù)據(jù)進行深層次的處理，這樣二者之間的矛盾日益突出，正是在這種狀況下，數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)運而生。 數(shù)據(jù)挖掘作為一項從海量數(shù)據(jù)中提取知識的信息技術(shù)是一個"以發(fā)現(xiàn)為驅(qū)動"的過程，已經(jīng)引起了學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的極大重視。特別是從1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智能聯(lián)合會議上首次出現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)概念以來，數(shù)據(jù)挖掘在國際國內(nèi)都受到了前所未有的重視，目前數(shù)據(jù)挖掘廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，如地理學、地質(zhì)學、生物醫(yī)學等等，總之數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使數(shù)據(jù)庫技術(shù)進入了一個更高級的階段，不僅能對過去的數(shù)據(jù)進行查詢和遍歷，還能夠找出以往數(shù)據(jù)間潛在的聯(lián)系，促進信息的傳播。 ? 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述 ? 1、數(shù)據(jù)挖掘的定義 ? 數(shù)據(jù)挖掘是一個從數(shù)據(jù)中提取模式的過程，是一個受多個*影響的交叉領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、統(tǒng)計學、機器學習、可視化和信息科學等；數(shù)據(jù)挖掘反復(fù)使用多種數(shù)據(jù)挖掘算法從觀測數(shù)據(jù)中確定模式或合理模型，是一種決策支持過程。通過預(yù)測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風險，做出正確的決策。 由于傳統(tǒng)的事物型工具（如查詢工具、報表工具）無法回答事先未定義的綜合性問題或跨*/機構(gòu)的問題，因此其用戶必須清楚地了解問題的目的。數(shù)據(jù)挖掘就可以回答事先未加定義的綜合性問題或跨*/機構(gòu)的問題，挖掘潛在的模式并預(yù)測未來的趨勢，用戶不必提出確切的問題，而且模糊問題更有利于發(fā)現(xiàn)未知的事實。 ? 2、數(shù)據(jù)挖掘的主要方法和途徑 ? 數(shù)據(jù)挖掘有很多種分類方法，如按發(fā)現(xiàn)的知識種類，挖掘的數(shù)據(jù)庫類型，挖掘方法，挖掘途徑，所采用的技術(shù)等等。下面只討論四個應(yīng)用比較廣泛的方法： ? ·關(guān)聯(lián)規(guī)則（Association Rule） ? 在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用最為廣泛，是重要的研究方向。表示數(shù)據(jù)庫中一組對象之間某種關(guān)聯(lián)關(guān)系的規(guī)則，一般來講，可以用多個參數(shù)來描述一個關(guān)聯(lián)規(guī)則的屬性，常用的有：可信度，支持度，興趣度，期望可信度，作用度。 ? ·離群數(shù)據(jù)（Outlier） ? 離群數(shù)據(jù)就是明顯偏離其他數(shù)據(jù)、不滿足數(shù)據(jù)的一般模式或行為、與存在的其他數(shù)據(jù)不一致的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的大部分研究忽視了離群數(shù)據(jù)的存在和意義，現(xiàn)有的方法往往研究如何減少離群數(shù)據(jù)對正常數(shù)據(jù)的影響，或僅僅把其當作噪音來對待。這些離群數(shù)據(jù)可能來源于計算機錄入錯誤、人為錯誤等，也可能就是數(shù)據(jù)的真實反映。 ? ·基于案例的推理（case-based reasoning, CBR） ? 基于案例的推理來源于人類的認知心理活動，它屬于類比推理方法。其基本思想是基于人們在問題求解中習慣于過去處理類似問題的經(jīng)驗和獲取的知識，在針對新舊情況的差異作相應(yīng)的調(diào)整，從而得到新問題的解并形成新的案例。CBR方法的應(yīng)用越來越受到人們的重視，在許多領(lǐng)域都有較好的推廣前景，例如，在氣象、環(huán)保、地震、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、商業(yè)、CAD等領(lǐng)域；CBR也可用在計算機軟硬件的生產(chǎn)中，如軟件及硬件的故障檢測；CBR方法尤其在不易總結(jié)出專家知識的領(lǐng)域中，應(yīng)用越來越普遍，也越來越深入。 ? ·支持向量機（Support Vector Machine，SVM） ? 支持向量機是近幾年發(fā)展起來的新型通用的知識發(fā)現(xiàn)方法，在分類方面具有良好的性能。SVM是建立在計算學習理論的結(jié)構(gòu)風險最小化原則之上，主要思想是針對兩類分類問題在高位空間中尋找一個超平面作為兩類的分割，以保證最小的分類錯誤率。 ? 數(shù)據(jù)挖掘工具 ? 伴隨越來越多的軟件供應(yīng)商加入數(shù)據(jù)挖掘這一行列，使得現(xiàn)有的挖掘工具的性能得到進一步的增強，使用更加便捷，也使得其價格門檻迅速降低，為應(yīng)用的普及帶來了可能。當然數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的發(fā)展同樣功不可沒。數(shù)據(jù)倉庫是將海量復(fù)雜的客戶行為數(shù)據(jù)集中起來建立的一個整合的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)模型，是實施數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)，這里不作為討論的重點。 ? 1、數(shù)據(jù)挖掘工具分類 ? 一般來講，數(shù)據(jù)挖掘工具根據(jù)其適用的范圍分為兩類：專用數(shù)據(jù)挖掘工具和通用數(shù)據(jù)挖掘工具。專用數(shù)據(jù)挖掘工具是針對某個特定領(lǐng)域的問題提供解決方案，在涉及算法的時候充分考慮了數(shù)據(jù)、需求的特殊性，并作了優(yōu)化；而通用數(shù)據(jù)挖掘工具不區(qū)分具體數(shù)據(jù)的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數(shù)據(jù)類型。 ? 2、數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇 ? 數(shù)據(jù)挖掘是一個過程，只有將數(shù)據(jù)挖掘工具提供的技術(shù)和實施經(jīng)驗與企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和需求緊密結(jié)合，并在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數(shù)據(jù)挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點： ? 數(shù)據(jù)挖掘的功能和方法 ? 即是否可以完成各種數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)，如：關(guān)聯(lián)分析、分類分析、序列分析、回歸分析、聚類分析、自動預(yù)測等。我們知道數(shù)據(jù)挖掘的過程一般包括數(shù)據(jù)抽樣、數(shù)據(jù)描述和預(yù)處理、數(shù)據(jù)變換、模型的建立、模型評估和發(fā)布等，因此一個好的數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)該能夠為每個步驟提供相應(yīng)的功能集。數(shù)據(jù)挖掘工具還應(yīng)該能夠方便的導(dǎo)出挖掘的模型，從而在以后的應(yīng)用中使用該模型。 ? ·數(shù)據(jù)挖掘工具的可伸縮性 ? 也就是說解決復(fù)雜問題的能力，一個好的數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)該可以處理盡可能大的數(shù)據(jù)量，可以處理盡可能多的數(shù)據(jù)類型，可以盡可能高的提高處理的效率，盡可能使處理的結(jié)果有效。如果在數(shù)據(jù)量和挖掘維數(shù)增加的情況下，挖掘的時間呈線性增長，那么可以認為該挖掘工具的伸縮性較好。 ? ·操作的簡易性 ? 一個好的數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)該為用戶提供友好的可視化操作界面和圖形化報表工具，在進行數(shù)據(jù)挖掘的過程中應(yīng)該盡可能提高自動化運行程度?？傊敲嫦驈V大用戶的而不是熟練的專業(yè)人員。 ? ·數(shù)據(jù)挖掘工具的可視化 ? 這包括源數(shù)據(jù)的可視化、挖掘模型的可視化、挖掘過程的可視化、挖掘結(jié)果的可視化，可視化的程度、質(zhì)量和交互的靈活性都將嚴重影響到數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的使用和解釋能力。畢竟人們接受外界信息的80%是通過視覺獲得的，自然數(shù)據(jù)挖掘工具的可視化能力就相當重要。 ? ·數(shù)據(jù)挖掘工具的開放性 ? 即數(shù)據(jù)挖掘工具與數(shù)據(jù)庫的結(jié)合能力。好的數(shù)據(jù)挖掘工具應(yīng)該可以連接盡可能多的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)和其他的數(shù)據(jù)資源，應(yīng)盡可能的與其他工具進行集成；盡管數(shù)據(jù)挖掘并不要求一定要在數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫之上進行，但數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換等等將耗費巨大的時間和資源，因此數(shù)據(jù)挖掘工具必須要與數(shù)據(jù)庫緊密結(jié)合，減少數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的時間，充分利用整個的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫的處理能力，在數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)直接進行數(shù)據(jù)挖掘，而且開發(fā)模型，測試模型，部署模型都要充分利用數(shù)據(jù)倉庫的處理能力，另外，多個數(shù)據(jù)挖掘項目可以同時進行。 ? 當然，上述的只是一些通用的參考指標，具體選擇挖掘工具時還需要從實際情況出發(fā)具體分析。 ? 數(shù)據(jù)挖掘工具的現(xiàn)狀 ? 比較著名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它們都能夠提供常規(guī)的挖掘過程和挖掘模式。 ? 1、Intelligent Miner ? 由美國IBM公司開發(fā)的數(shù)據(jù)挖掘軟件Intelligent Miner是一種分別面向數(shù)據(jù)庫和文本信息進行數(shù)據(jù)挖掘的軟件系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或普通文件中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。它已經(jīng)成功應(yīng)用于市場分析、詐騙行為監(jiān)測及客戶聯(lián)系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業(yè)從文本信息進行數(shù)據(jù)挖掘，文本數(shù)據(jù)源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、Lotus Notes數(shù)據(jù)庫等等。 ? 2、Enterprise Miner ? 這是一種在我國的企業(yè)中得到采用的數(shù)據(jù)挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統(tǒng)應(yīng)用和鐵路*在春運客運研究中的應(yīng)用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數(shù)據(jù)挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉(zhuǎn)換--建模--評估"的方法進行數(shù)據(jù)挖掘。可以與SAS數(shù)據(jù)倉庫和OLAP集成，實現(xiàn)從提出數(shù)據(jù)、抓住數(shù)據(jù)到得到解答的"端到端"知識發(fā)現(xiàn)。 ? 3、SPSS Clementine ? SPSS Clementine是一個開放式數(shù)據(jù)挖掘工具，曾兩次獲得英國*SMART 創(chuàng)新獎，它不但支持整個數(shù)據(jù)挖掘流程，從數(shù)據(jù)獲取、轉(zhuǎn)化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)標準--CRISP-DM。Clementine的可視化數(shù)據(jù)挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限于完成一些技術(shù)性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術(shù)，有助理解數(shù)據(jù)間的關(guān)鍵性聯(lián)系，指導(dǎo)用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。 ? 其它常用的數(shù)據(jù)挖掘工具還有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的數(shù)據(jù)挖掘軟件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。