我是做大数据的,我来回答一下。
要负责任,大数据需要学习统计知识。
大数据目前还属于程序员的范畴,但具有很强的数据分析统计属性,也与数据挖掘密切相关。虽然日常工作也是写代码,不像Java,有时候需求者不 不明白哪些指标可以用数据统计,统计出来的数据如何更科学更有代表性。不像Java有项目需求陈述,产品经理提供清晰的产品原型和逻辑,抛给大数据端的需求往往只是一句话。分析这些数据。;不否认有一些明确的统计,比如总量、PV、UV等等)
上级领导和运营人员更希望你主动去分析挖掘数据,提供一些参考和价值。在这个时候,你不 我根本不懂统计知识。要不要盯着数据让它自己提出诉求?你不 甚至不知道方差、波动、归一化、四分位数等。,如何清理数据,如何做好本职工作。
有些做大数据的人,只把自己定位为码农,成长会很慢。他们应该积极地把自己定位为数据分析师,学习统计知识。一是可以做好本职工作,二是可以进入机器学习领域,一举两得。
当你发现你的统计知识给了你做大数据工作的方法,赢得了公司领导的认可和好评,那八个月的时间是怎么过的?
加油,每天进步一点点,未来就大不一样了。
如果你有任何问题,请和我讨论。如果你同意我的观点,请点击红字 "关心和支持在右上角。谢谢你。
目前应该知道简单的统计公式。如果涉及到复杂的算法,可能需要了解一些统计学的知识,但是一个大数据开发工程师不掌握统计学也能开发大数据。
看到javaw
专业软件开发,上学的时候专注于Java,现在已经从事Java开发一年半了。我想转向大数据。
1.先熟悉一下linux环境。大数据的很多技术都部署在linux服务器上,你熟练使用vi编辑文本。
2.部署hadoop,让hdfs和MapReduce运行。
部署动物园管理员
4.部署hbase了解列存储的表设计方法。
5.掌握蜂巢的使用
6 .火花流、风暴流计算
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1.大数据基础:Linux,Maven:Linux系统管理,Shell编程设计,Maven部署/配置/仓库,Maven POM。
2.HDFS分布式文件系统
分布式计算模型Yarn分布式资源管理器Zookeeper分布式协调服务
4.分布式数据库。
5.FlumeNG分布式数据采集系统Sqoop大数据迁移系统。
大数据黄金语言的kafka分布式总线系统。
7.SparkCore大数据计算基石SparkSQL数据挖掘工具SparkStreaming流计算平台
8.SparkMllib机器学习平台SparkGraphx图形计算平台
9.项目实战
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