大数据的核心技术是什么?怎么学大数据比较合理?

Question

如题所述

Answer 1

大数据的核心技术涵盖了数据采集、预处理、存储、管理和分析等多个方面。在大数据领域，主要工作环节包括：
1. 大数据采集：涉及智能传感层，包括数据传感系统、网络通信系统、传感适配系统、智能识别系统和软硬件资源访问系统等，实现了结构化、半结构化和非结构化海量数据的智能识别、定位、跟踪、接入、传输、信号转换、监控、初步处理和管理等功能。
2. 大数据预处理：对采集到的数据进行初步识别、提取、清理等操作，确保数据的质量和可用性。
3. 大数据存储和管理：涉及通用相关技术，如支持日志系统中的数据发送者定制的收集系统，以及服务器端数据处理流水线，用于从多个源采集数据并进行转换，然后存储到"存储库"中。此外，分布式应用程序协调服务如Zookeeper也用于数据同步。
4. 大数据分析：数学知识是数据分析师的基础，包括描述统计学相关内容。对于高级分析师，统计模型和相关知识是必备，线性代数和算法也是必须掌握的。
5. 大数据分析和应用挖掘：涉及分析工具的使用，如Excel、SPSS、SAS、R和Matlab等，根据不同角色和需求选择合适的工具。
6. 大数据编程语言：数据分析师需要掌握SQL查询，高级分析师还需学习Python。数据挖掘工程师则需熟悉Hadoop、Python/Java/C++和Shell等编程语言。
7. 大数据业务理解：数据分析师所有工作的基础，需要对业务有深入理解，能够基于数据提炼有效观点，对实际业务有帮助。
8. 大数据逻辑思维：初级分析师需确保每一步都有目的性，高级分析师需构建有效的分析框架，数据挖掘工程师则需在技术工作中展现逻辑思维。
9. 大数据可视化：使用适当的工具和方法将数据以视觉形式展现，以清晰地传达信息。
10. 大数据协调沟通：无论是初级分析师还是高级分析师，都需要与不同部门的人打交道，沟通能力至关重要。数据挖掘工程师则更多涉及技术沟通。
11. 大数据快速学习：在不断变化的数据分析领域，快速学习业务逻辑、行业知识、技术工具和分析框架是必不可少的。