國內人才缺口
31.7%每年行業(yè)需求增長(cháng)
10000+每天獵聘網(wǎng)大數據招聘
17210月薪北京大數據工程師
?大數據就業(yè)前景分析?近兩年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展迅速，相對應的帶動(dòng)了很多行業(yè)的發(fā)展，大數據作為新興行業(yè)之一，半年來(lái)的人才需求在也是居高不下，薪資情況歷來(lái)也是求職者所關(guān)注的重點(diǎn)。工作經(jīng)驗與薪資范圍密不可分，大數據行業(yè)也是如此，但相對于傳統行業(yè)的應屆生，大數據行業(yè)的應屆生工資要高很多，并且隨著(zhù)工作年份的增長(cháng)，其工資范圍也在不斷的增長(cháng)，并且其幅度遠大于傳統崗位，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(cháng)到12,807 ，實(shí)現翻倍，因此人們常說(shuō)的 “成就高薪”，只要你有夢(mèng)想，在大數據的世界里就會(huì )變得有無(wú)數種可能。[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據行業(yè)主流技術(shù)崗位，課程半年升級一次，緊跟市場(chǎng)與企業(yè)步伐 01 大數據入門(mén)基礎課程 1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet 02 大數據Hadoop基礎 1.大數據概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統；4.MapReduce計算模型；5.全真實(shí)訓項目 03 大數據離線(xiàn)分析 1.Hive數據倉庫；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實(shí)訓項目 04 大數據實(shí)時(shí)計算 1.Zookeeper分布式協(xié)調系統；2.HBase分布式數據庫；3.Redis數據庫；4.mogDB數據庫；5.Kudu列式存儲系統；6.Storm實(shí)時(shí)數據處理平臺；7.Kafka分布式發(fā)布訂閱消息系統；8.Flume海量日志采集系統；9.全真實(shí)訓綜合項目 05 Spark數據計算 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(chóng)；13.ElasticSearch；14.Lucene Hadoop基礎實(shí)戰 項目名稱(chēng)：搜狗搜索日志分析系統 數據體量：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)生大量的日志數據，從日志數據里面能提取到有用的數據包括每個(gè)用戶(hù)的ID、瀏覽次數、月/日瀏覽頻率、訪(fǎng)問(wèn)源、瀏覽內容等等，提取這些內容、統計數據分析每個(gè)用戶(hù)行為，從而做出有利的決定。 大數據離線(xiàn)實(shí)戰 項目名稱(chēng)：新浪微博數據分析系統 日均數據體量：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)生的數據，通過(guò)對數據的處理得到所需的數據，微博擁有大量的用戶(hù)，大量的用戶(hù)潛在的價(jià)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，為了能夠實(shí)時(shí)的進(jìn)行數據處理使用Storm流式計算系統，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對數據進(jìn)行處理，當然這些都是建立在hadoop集群上實(shí)現的，底層的存儲還是HDFS。 大數據實(shí)時(shí)計算 項目名稱(chēng)：網(wǎng)絡(luò )流量流向異常賬號統計項目 數據體量：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(yíng)商骨干網(wǎng)上采集現網(wǎng)流量流向信息，根據這些原始信息檢測賬號是否存在異常，如果多個(gè)終端使用同一個(gè)寬帶賬號，超過(guò)一定閾值則觸發(fā)報警機制，例如閾值為5時(shí)，同一個(gè)賬號同時(shí)連接的終端數量不能超過(guò)該值，如果超過(guò)則報警。 Spark階段項目 項目名稱(chēng)：京東網(wǎng)上商城數據統計分析平臺 數據體量：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 每日處理的數據量：3GB 項目描述：基于京東網(wǎng)上商城數據統計分析平臺--該項目采用了目前大數據領(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(gè)技術(shù)框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進(jìn)行離線(xiàn)計算和實(shí)時(shí)計算業(yè)務(wù)模塊的開(kāi)發(fā)。實(shí)現了包括:統計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門(mén)商品離線(xiàn)統計、廣告流量實(shí)時(shí)統計3個(gè)業(yè)務(wù)模塊。 ★課程價(jià)格根據所報讀的班級不同，價(jià)格從幾百到數萬(wàn)不等，詳情請咨詢(xún)客服。 來(lái)自主流高校和企業(yè)的骨灰級大咖授課他們將十余年實(shí)戰經(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 icon畢業(yè)于北京*，12年以上JAVA企業(yè)項目架構和開(kāi)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(guò)項目經(jīng)理和研發(fā)總監。
[圖片9]趙強 兄弟連總監級講師 icon畢業(yè)于清華*，13年以上開(kāi)發(fā)經(jīng)驗。先后就職于IBM、摩托羅拉、甲骨文，現任Oracle公司高級技術(shù)顧問(wèn)，精通Oracle數據庫和大數據Hadoop的管理和開(kāi)發(fā)。
良心教育行業(yè)翹楚 憑啥這么牛？鄭州兄弟連11年專(zhuān)注于大數據培訓，告別平庸，成就非凡技能， 拼教學(xué)、論嚴管、談素養、比就業(yè)，怕死就別來(lái)鄭州兄弟連！ 教學(xué)靠譜 icon講師、項目經(jīng)理均為專(zhuān)職，培養體系嚴謹、實(shí) 用；講師，學(xué)員打分體系，講師好不好你 說(shuō)了算！
變態(tài)嚴管 icon變態(tài)嚴管，讓你破繭成蝶?！白儜B(tài)”的學(xué)習訓 練，因為愛(ài)你，所以嚴厲，我們要培養的是IT 特種兵。
職業(yè)素養課 icon授之以魚(yú)更授之以漁。兄弟連創(chuàng )始人李超老師， 也會(huì )親自授課，分享自己三十幾年的人生經(jīng)歷 和經(jīng)驗。
全程指導 icon課上采用案例式教學(xué)，通俗易懂，課下項目經(jīng)理 一對一輔導強化訓練，學(xué)與練交叉進(jìn)行強化記憶， 你要做的就是認真聽(tīng)，勤于問(wèn)，樂(lè )于練。
24小時(shí)開(kāi)放機房 icon鄭州兄弟連一直堅持人手一機，學(xué)員可以隨時(shí)在教 室學(xué)習，無(wú)論晚上11點(diǎn)還是凌晨4點(diǎn)，你都將 看到為自己的理想而埋頭苦學(xué)的兄弟姐妹。
就業(yè)保障?icon學(xué)不會(huì )，免費重修；找工作，免費 力薦。畢業(yè)后，你會(huì )發(fā)現python開(kāi)發(fā)工程師的圈 子里到處是你的人脈，讓你在職場(chǎng)更加如虎添翼。
學(xué)習氛圍濃厚 人性化服務(wù)助你一站成才集衣食住學(xué)為一體，舒適生活區域，先進(jìn)教學(xué)設備 鄭州兄弟連注重細節，傾力為學(xué)員打造貼心學(xué)習環(huán)境 [圖片10] ? [圖片11] ? [圖片12] ? [圖片13] ? [圖片14] [圖片15] [圖片16] [圖片17] 業(yè)內獨有四大班型 為你而生 為你所需 [圖片18] 零基礎周末班課程設置與脫產(chǎn)班相同 學(xué)習工作兩不誤 適合需要周末上課的人群
[圖片19] 全日制脫產(chǎn)就業(yè)班面向零基礎小白 5個(gè)月完成Python 開(kāi)發(fā)課程
[圖片20] 精英提高班面向掌握一定Python技術(shù) 但需提升職場(chǎng)競爭力的 在職人群
[圖片21] 在線(xiàn)精品課程同步線(xiàn)下面授課程 純干貨技術(shù)課堂 隨到隨學(xué)
? ? ? 相關(guān)資訊： 摘 要：數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術(shù)引起了國內外學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注，它在商業(yè)方面的成功應用使得軟件開(kāi)發(fā)商不斷開(kāi)發(fā)新的數據挖掘工具，改進(jìn)現有的數據挖掘工具，一時(shí)之間數據挖掘工具可謂琳瑯滿(mǎn)目，于是出現了如何合理選擇挖掘工具的問(wèn)題。鑒于此，本文提出并討論了五點(diǎn)關(guān)于合理選擇數據挖掘工具的技巧。 ? 關(guān)鍵詞：數據挖掘；數據挖掘工具；數據倉庫 ? 隨著(zhù)數據庫和計算機網(wǎng)絡(luò )的廣泛應用，加上先進(jìn)的數據自動(dòng)生成和采集工具的使用，人們擁有的數據量急劇增大。然而數據的極速增長(cháng)與數據分析方法的改進(jìn)并不成正比，一方面人們希望在已有的大量數據的基礎上進(jìn)行科學(xué)研究、商業(yè)決策、企業(yè)管理，另一方面傳統的數據分析工具很難令人滿(mǎn)意的對數據進(jìn)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，數據挖掘應運而生。 數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術(shù)是一個(gè)"以發(fā)現為驅動(dòng)"的過(guò)程，已經(jīng)引起了學(xué)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(kāi)的第11屆國際人工智能聯(lián)合會(huì )議上首次出現數據庫中的知識發(fā)現概念以來(lái)，數據挖掘在國際國內都受到了前所未有的重視，目前數據挖掘廣泛應用于各個(gè)領(lǐng)域，如地理學(xué)、地質(zhì)學(xué)、生物醫學(xué)等等，總之數據挖掘的出現使數據庫技術(shù)進(jìn)入了一個(gè)更高級的階段，不僅能對過(guò)去的數據進(jìn)行查詢(xún)和遍歷，還能夠找出以往數據間潛在的聯(lián)系，促進(jìn)信息的傳播。 ? 數據挖掘技術(shù)概述 ? 1、數據挖掘的定義 ? 數據挖掘是一個(gè)從數據中提取模式的過(guò)程，是一個(gè)受多個(gè)*影響的交叉領(lǐng)域,包括數據庫系統、統計學(xué)、機器學(xué)習、可視化和信息科學(xué)等；數據挖掘反復使用多種數據挖掘算法從觀(guān)測數據中確定模式或合理模型，是一種決策支持過(guò)程。通過(guò)預測客戶(hù)的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。 由于傳統的事物型工具（如查詢(xún)工具、報表工具）無(wú)法回答事先未定義的綜合性問(wèn)題或跨*/機構的問(wèn)題，因此其用戶(hù)必須清楚地了解問(wèn)題的目的。數據挖掘就可以回答事先未加定義的綜合性問(wèn)題或跨*/機構的問(wèn)題，挖掘潛在的模式并預測未來(lái)的趨勢，用戶(hù)不必提出確切的問(wèn)題，而且模糊問(wèn)題更有利于發(fā)現未知的事實(shí)。 ? 2、數據挖掘的主要方法和途徑 ? 數據挖掘有很多種分類(lèi)方法，如按發(fā)現的知識種類(lèi)，挖掘的數據庫類(lèi)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(gè)應用比較廣泛的方法： ? ·關(guān)聯(lián)規則（Association Rule） ? 在數據挖掘領(lǐng)域中，關(guān)聯(lián)規則應用最為廣泛，是重要的研究方向。表示數據庫中一組對象之間某種關(guān)聯(lián)關(guān)系的規則，一般來(lái)講，可以用多個(gè)參數來(lái)描述一個(gè)關(guān)聯(lián)規則的屬性，常用的有：可信度，支持度，興趣度，期望可信度，作用度。 ? ·離群數據（Outlier） ? 離群數據就是明顯偏離其他數據、不滿(mǎn)足數據的一般模式或行為、與存在的其他數據不一致的數據。數據挖掘的大部分研究忽視了離群數據的存在和意義，現有的方法往往研究如何減少離群數據對正常數據的影響，或僅僅把其當作噪音來(lái)對待。這些離群數據可能來(lái)源于計算機錄入錯誤、人為錯誤等，也可能就是數據的真實(shí)反映。 ? ·基于案例的推理（case-based reasoning, CBR） ? 基于案例的推理來(lái)源于人類(lèi)的認知心理活動(dòng)，它屬于類(lèi)比推理方法。其基本思想是基于人們在問(wèn)題求解中習慣于過(guò)去處理類(lèi)似問(wèn)題的經(jīng)驗和獲取的知識，在針對新舊情況的差異作相應的調整，從而得到新問(wèn)題的解并形成新的案例。CBR方法的應用越來(lái)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、農業(yè)、醫療、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出專(zhuān)家知識的領(lǐng)域中，應用越來(lái)越普遍，也越來(lái)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(lái)的新型通用的知識發(fā)現方法，在分類(lèi)方面具有良好的性能。SVM是建立在計算學(xué)習理論的結構風(fēng)險最小化原則之上，主要思想是針對兩類(lèi)分類(lèi)問(wèn)題在高位空間中尋找一個(gè)超平面作為兩類(lèi)的分割，以保證最小的分類(lèi)錯誤率。 ? 數據挖掘工具 ? 伴隨越來(lái)越多的軟件供應商加入數據挖掘這一行列，使得現有的挖掘工具的性能得到進(jìn)一步的增強，使用更加便捷，也使得其價(jià)格門(mén)檻迅速降低，為應用的普及帶來(lái)了可能。當然數據倉庫技術(shù)的發(fā)展同樣功不可沒(méi)。數據倉庫是將海量復雜的客戶(hù)行為數據集中起來(lái)建立的一個(gè)整合的、結構化的數據模型，是實(shí)施數據挖掘的基礎，這里不作為討論的重點(diǎn)。 ? 1、數據挖掘工具分類(lèi) ? 一般來(lái)講，數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類(lèi)：專(zhuān)用數據挖掘工具和通用數據挖掘工具。專(zhuān)用數據挖掘工具是針對某個(gè)特定領(lǐng)域的問(wèn)題提供解決方案，在涉及算法的時(shí)候充分考慮了數據、需求的特殊性，并作了優(yōu)化；而通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見(jiàn)的數據類(lèi)型。 ? 2、數據挖掘工具的選擇 ? 數據挖掘是一個(gè)過(guò)程，只有將數據挖掘工具提供的技術(shù)和實(shí)施經(jīng)驗與企業(yè)的業(yè)務(wù)邏輯和需求緊密結合，并在實(shí)施的過(guò)程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時(shí)候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點(diǎn)： ? 數據挖掘的功能和方法 ? 即是否可以完成各種數據挖掘的任務(wù)，如：關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)分析、序列分析、回歸分析、聚類(lèi)分析、自動(dòng)預測等。我們知道數據挖掘的過(guò)程一般包括數據抽樣、數據描述和預處理、數據變換、模型的建立、模型評估和發(fā)布等，因此一個(gè)好的數據挖掘工具應該能夠為每個(gè)步驟提供相應的功能集。數據挖掘工具還應該能夠方便的導出挖掘的模型，從而在以后的應用中使用該模型。 ? ·數據挖掘工具的可伸縮性 ? 也就是說(shuō)解決復雜問(wèn)題的能力，一個(gè)好的數據挖掘工具應該可以處理盡可能大的數據量，可以處理盡可能多的數據類(lèi)型，可以盡可能高的提高處理的效率，盡可能使處理的結果有效。如果在數據量和挖掘維數增加的情況下，挖掘的時(shí)間呈線(xiàn)性增長(cháng)，那么可以認為該挖掘工具的伸縮性較好。 ? ·操作的簡(jiǎn)易性 ? 一個(gè)好的數據挖掘工具應該為用戶(hù)提供友好的可視化操作界面和圖形化報表工具，在進(jìn)行數據挖掘的過(guò)程中應該盡可能提高自動(dòng)化運行程度?？傊敲嫦驈V大用戶(hù)的而不是熟練的專(zhuān)業(yè)人員。 ? ·數據挖掘工具的可視化 ? 這包括源數據的可視化、挖掘模型的可視化、挖掘過(guò)程的可視化、挖掘結果的可視化，可視化的程度、質(zhì)量和交互的靈活性都將嚴重影響到數據挖掘系統的使用和解釋能力。畢竟人們接受外界信息的80%是通過(guò)視覺(jué)獲得的，自然數據挖掘工具的可視化能力就相當重要。 ? ·數據挖掘工具的開(kāi)放性 ? 即數據挖掘工具與數據庫的結合能力。好的數據挖掘工具應該可以連接盡可能多的數據庫管理系統和其他的數據資源，應盡可能的與其他工具進(jìn)行集成；盡管數據挖掘并不要求一定要在數據庫或數據倉庫之上進(jìn)行，但數據挖掘的數據采集、數據清洗、數據變換等等將耗費巨大的時(shí)間和資源，因此數據挖掘工具必須要與數據庫緊密結合，減少數據轉換的時(shí)間，充分利用整個(gè)的數據和數據倉庫的處理能力，在數據倉庫內直接進(jìn)行數據挖掘，而且開(kāi)發(fā)模型，測試模型，部署模型都要充分利用數據倉庫的處理能力，另外，多個(gè)數據挖掘項目可以同時(shí)進(jìn)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(shí)還需要從實(shí)際情況出發(fā)具體分析。 ? 數據挖掘工具的現狀 ? 比較著(zhù)名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它們都能夠提供常規的挖掘過(guò)程和挖掘模式。 ? 1、Intelligent Miner ? 由美國IBM公司開(kāi)發(fā)的數據挖掘軟件Intelligent Miner是一種分別面向數據庫和文本信息進(jìn)行數據挖掘的軟件系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在數據庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶(hù)利用傳統數據庫或普通文件中的結構化數據進(jìn)行數據挖掘。它已經(jīng)成功應用于市場(chǎng)分析、詐騙行為監測及客戶(hù)聯(lián)系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業(yè)從文本信息進(jìn)行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁(yè)面、電子郵件、Lotus Notes數據庫等等。 ? 2、Enterprise Miner ? 這是一種在我國的企業(yè)中得到采用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路*在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進(jìn)行數據挖掘?？梢耘cSAS數據倉庫和OLAP集成，實(shí)現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發(fā)現。 ? 3、SPSS Clementine ? SPSS Clementine是一個(gè)開(kāi)放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國*SMART 創(chuàng )新獎，它不但支持整個(gè)數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過(guò)程，還支持數據挖掘的行業(yè)標準--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問(wèn)題本身，而不是局限于完成一些技術(shù)性工作（比如編寫(xiě)代碼）。提供了多種圖形化技術(shù)，有助理解數據間的關(guān)鍵性聯(lián)系，指導用戶(hù)以最便捷的途徑找到問(wèn)題的最終解決辦法。 ? 其它常用的數據挖掘工具還有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的數據挖掘軟件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。