目前數(shù)據(jù)分析行業(yè)有很大的人才缺口，未來(lái)3年內(nèi)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到2000億，就業(yè)前景很好。但是入門門檻相對(duì)其他行業(yè)較高，專業(yè)性非常強(qiáng)，需要有過(guò)硬的技術(shù)來(lái)進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)處理，報(bào)培訓(xùn)班跟著專業(yè)的老師進(jìn)行學(xué)習(xí)，可以更加系統(tǒng)掌握內(nèi)容，少走彎路，同時(shí)老師也可以對(duì)你進(jìn)行一個(gè)督促。
霍爾果斯ssl適用于網(wǎng)站、小程序/APP、API接口等需要進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸應(yīng)用場(chǎng)景，ssl證書(shū)未來(lái)市場(chǎng)廣闊！成為成都創(chuàng)新互聯(lián)公司的ssl證書(shū)銷售渠道，可以享受市場(chǎng)價(jià)格4-6折優(yōu)惠！如果有意向歡迎電話聯(lián)系或者加微信：13518219792（備注：SSL證書(shū)合作）期待與您的合作！
1、 數(shù)據(jù)分析要學(xué)多久？
每個(gè)人的學(xué)習(xí)能力和基礎(chǔ)都不同，所以數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)周期也不同。如果是通過(guò)自學(xué)的方式，由于無(wú)專業(yè)老師指導(dǎo)及無(wú)法系統(tǒng)的學(xué)習(xí)，這個(gè)周期可能會(huì)很長(zhǎng)。一般來(lái)講，如果零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者進(jìn)行系統(tǒng)的培訓(xùn)，最快也要將近三、四個(gè)月的時(shí)間。數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)應(yīng)該首先從熟悉表以及表結(jié)構(gòu)開(kāi)始，它的原點(diǎn)一定是在首先了解熟悉Excel的基礎(chǔ)上，在能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)里提數(shù)的基礎(chǔ)上再進(jìn)行技能的升級(jí)。你的技能從能夠從數(shù)據(jù)庫(kù)里提數(shù)，并且用Excel和BI處理幾萬(wàn)行的小數(shù)據(jù)量，到使用python批量化處理幾十萬(wàn)甚至百萬(wàn)行中量級(jí)數(shù)據(jù)量，到最終使用大數(shù)據(jù)的相關(guān)組件，例如hadoop，spark，flume等組件處理千萬(wàn)級(jí)甚至是億級(jí)大數(shù)據(jù)量。每一個(gè)階段所需要的工具加方法論都是不一樣的。一般而言，對(duì)于自學(xué)而成為能處理中量級(jí)數(shù)據(jù)量的分析師而言，得至少入門python的pandas，numpy等數(shù)據(jù)處理庫(kù)。這個(gè)零自學(xué)的周期，也一般跟悟性和自律有關(guān)，悟性和自律性高的同學(xué)，可能在4個(gè)月能夠掌握；如果悟性和自律性不高的同學(xué)，這個(gè)周期有可能就是半途而廢，無(wú)法估量時(shí)間了。這里給大家推薦一下聚數(shù)學(xué)院的《數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)就業(yè)班》（聚數(shù)學(xué)院)，專注于培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)處理能力、數(shù)據(jù)分析能力和數(shù)據(jù)挖掘能力，課程內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫(kù)管理、統(tǒng)計(jì)理論方法、數(shù)據(jù)分析主流軟件的應(yīng)用到數(shù)據(jù)挖掘算法等，對(duì)一整套數(shù)據(jù)分析流程技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)講解并配以實(shí)戰(zhàn)練習(xí)，學(xué)完之后，學(xué)習(xí)者可以直接達(dá)到數(shù)據(jù)分析師的水平。
2、 數(shù)據(jù)分析要學(xué)什么？
(1) Excel
說(shuō)起Excel可能會(huì)有人覺(jué)得這個(gè)很簡(jiǎn)單，但是Excel確實(shí)是一個(gè)功能強(qiáng)大的利器。零基礎(chǔ)學(xué)數(shù)據(jù)分析師一定要從Excel入門，因?yàn)镋xcel是處理小型數(shù)據(jù)量企業(yè)用的最多的工具，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析師與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)崗位中具有極其重要的地位。作為數(shù)據(jù)分析師的核心工具，具體學(xué)習(xí)內(nèi)容有Excel函數(shù)技巧（查找函數(shù)、統(tǒng)計(jì)函數(shù)、邏輯函數(shù)）、Excel快速處理技巧（格式調(diào)整、查找定位、快捷鍵技巧等）和Excel可視化技巧（組合圖、條形圖、數(shù)據(jù)氣泡地圖）等。
(2) Mysql
SQL同樣是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。因?yàn)樽鳛閿?shù)據(jù)分析師，你首先要解決的問(wèn)題就是你要有數(shù)據(jù)來(lái)做分析。通常企業(yè)都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)分析師首先得根據(jù)業(yè)務(wù)需要知道自己要從企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取哪些數(shù)據(jù)。企業(yè)如果部署本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)，那么一定是SQL語(yǔ)言做提取數(shù)據(jù)的語(yǔ)言。SQL簡(jiǎn)單易懂，非常容易上手，并且是非學(xué)不可的。SQL語(yǔ)言從學(xué)習(xí)MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)始，涉及對(duì)表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的增刪改查。真正在企業(yè)里面，數(shù)據(jù)分析師一般不會(huì)有增刪改的權(quán)限，只會(huì)有查的權(quán)限。學(xué)員應(yīng)該重點(diǎn)掌握查的各種句式。
(3) Python
Python的基礎(chǔ)對(duì)于數(shù)據(jù)分析師而言是非常重要的。對(duì)于十萬(wàn)級(jí)或者百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)量而言，Excel和BI都會(huì)因?yàn)檫\(yùn)行卡頓而變得完全無(wú)法使用。然而在實(shí)際企業(yè)運(yùn)用中，一次性處理十萬(wàn)級(jí)以及百萬(wàn)級(jí)數(shù)據(jù)又是非常常見(jiàn)的。而Python則是處理這種中量級(jí)數(shù)據(jù)的利器。因?yàn)镻ython有很多的第三方強(qiáng)大的庫(kù)，比如Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等。這些庫(kù)能讓數(shù)據(jù)分析師對(duì)百萬(wàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理和畫圖分析。Python不僅能數(shù)據(jù)清洗，畫圖，還能用sklearn進(jìn)行大數(shù)據(jù)算法分析。雖然Python是數(shù)據(jù)分析的重要工具，但是不同的職業(yè)發(fā)展方向，Python掌握的程度也是不一樣的。
(4) BI商業(yè)智能工具
BI可以理解成Excel圖表透視表的高級(jí)版。BI是將表與表相連，然后得出很多指標(biāo)圖。它是一個(gè)大屏的看板，如下圖：
BI看板圖
企業(yè)銷售指標(biāo)，運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，物流指標(biāo)等等。這些圖可以表示企業(yè)在過(guò)去5個(gè)月的平均銷售單價(jià)，過(guò)去24個(gè)月銷售的物流發(fā)貨量的變化曲線，甚至是現(xiàn)在實(shí)時(shí)的銷售額，這些都是企業(yè)關(guān)心的問(wèn)題。有了這個(gè)看板，領(lǐng)導(dǎo)層在監(jiān)控企業(yè)業(yè)務(wù)方面就有了非常直觀的數(shù)據(jù)，以供他們及時(shí)做出決策調(diào)整?，F(xiàn)在市面上比較流行的BI軟件，有FineBI，PowerBI等。而這些BI軟件實(shí)際上都是非常類似的，學(xué)起來(lái)難度也不大。學(xué)習(xí)FineReport、FineBI由入門到精通，快速挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息，讓企業(yè)決策有數(shù)據(jù)依據(jù)，從而驅(qū)動(dòng)企業(yè)決策和運(yùn)營(yíng)。
(5) 數(shù)理統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)
數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是數(shù)據(jù)分析師的理論基石。數(shù)理統(tǒng)計(jì)包括概率論，統(tǒng)計(jì)學(xué)，線性代數(shù)，以及基礎(chǔ)的微積分理論。這些內(nèi)容都不需要理解的很深，但是對(duì)它們的原理以及內(nèi)涵都需要有所掌握。由于整個(gè)數(shù)據(jù)分析的源頭其實(shí)就是脫胎于描述性統(tǒng)計(jì)分析的。描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)樣本的總數(shù)、均值等指標(biāo)做統(tǒng)計(jì)的；而數(shù)據(jù)分析后續(xù)涉及到的算法則是架構(gòu)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上更深一層次的建模。因此，掌握數(shù)理統(tǒng)計(jì)的相關(guān)知識(shí)對(duì)于入門數(shù)據(jù)分析師而言是基礎(chǔ)且必要的。
那數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論是什么呢？數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法論實(shí)際上是學(xué)習(xí)各個(gè)行業(yè)所運(yùn)營(yíng)的分析模型。例如，對(duì)電商而言，漏斗分析可以分析出來(lái)進(jìn)入主頁(yè)的人數(shù)PV1，到進(jìn)入服裝板塊的人數(shù)PV2，PV2/PV1就可以得出一個(gè)進(jìn)入服裝板塊的比率。還有很多通用的分析模型：相關(guān)分析，A/B test等。對(duì)于想往管理路線發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來(lái)講，數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是必須要學(xué)習(xí)的知識(shí)。其實(shí)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)知識(shí)也不復(fù)雜，就是根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求將指標(biāo)拆解到最細(xì)，然后運(yùn)用同比和環(huán)比兩種數(shù)據(jù)分析方式。
(6) 機(jī)器學(xué)習(xí)
最后一個(gè)進(jìn)階要求數(shù)據(jù)分析師掌握對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的能力。這種分析就不只是停留在描述統(tǒng)計(jì)分析和運(yùn)用數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)方法進(jìn)行分析了，而是進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。預(yù)測(cè)分析的本質(zhì)是利用已有的數(shù)據(jù)做出一套變量x，與預(yù)測(cè)最終值y之間的關(guān)系（也就是數(shù)學(xué)算法公式），然后利用這套算法，將更多的x輸入算法中去得出一個(gè)預(yù)測(cè)的y值，這里聽(tīng)不懂沒(méi)關(guān)系?？傊?，這個(gè)階段的數(shù)據(jù)分析是利用大量的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建出一套數(shù)學(xué)公式（也就是算法），用這個(gè)數(shù)學(xué)公式去對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。比如說(shuō)：一個(gè)人大量地刷體育短視頻，根據(jù)算法可以得出這個(gè)人可能對(duì)觀看足球比賽的騰訊體育會(huì)員感興趣。這類推斷和預(yù)測(cè)對(duì)于商業(yè)世界是有著極大變現(xiàn)意義的。要想成為掌握算法的數(shù)據(jù)分析師，機(jī)器學(xué)習(xí)是不可跳過(guò)的入門。學(xué)員應(yīng)該從簡(jiǎn)單的一元回歸，多元回歸，以及邏輯回歸學(xué)習(xí)等，逐漸學(xué)習(xí)更多像決策樹(shù)，隨機(jī)森林，SVM等更高級(jí)的算法。
如果看到這里，你覺(jué)得自己心理上已經(jīng)就入門數(shù)據(jù)分析師方向做好了準(zhǔn)備，但是你是零基礎(chǔ)實(shí)在不知道如何入行的話，歡迎私聊獲取免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析師知識(shí)點(diǎn)大綱，并且免費(fèi)做數(shù)據(jù)分析師的入門咨詢。
首先，根據(jù)你的需要選定一種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)。因?yàn)镹oSQL數(shù)據(jù)庫(kù)類型比較多，而且不像SQL那樣有統(tǒng)一的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。
找到選定的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的官方網(wǎng)站，下載軟件和文檔
搭建NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境
在搭建的環(huán)境上完成Demo（一般都有樣例）
按照指定的二次開(kāi)發(fā)接口進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)。
普通。就是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作而已。讀取,編輯,刪除這三種操作邏輯。只要記憶力好,把那幾種命令語(yǔ)句背下來(lái),基本的操作就沒(méi)問(wèn)題。這對(duì)今后的其他課程尤其是編程是有幫助的,因?yàn)橛行┸浖?huì)設(shè)計(jì)到數(shù)據(jù)庫(kù)的讀寫操作。尤其是一些網(wǎng)站,肯定會(huì)連接數(shù)據(jù)庫(kù)。不會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)操作,就沒(méi)辦法制作動(dòng)態(tài)網(wǎng)站。
如今大數(shù)據(jù)發(fā)展得可謂是如日中天，各行各業(yè)對(duì)于大數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)處理的需求也是與日俱增，越來(lái)越多的決策、建議、規(guī)劃和報(bào)告，都要依靠大數(shù)據(jù)的支撐，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)成了不少人提升或轉(zhuǎn)行的機(jī)會(huì)。因此，入門大數(shù)據(jù)開(kāi)始成為很多人的第一步，下面給大家講講，究竟大數(shù)據(jù)入門，首要掌握的知識(shí)點(diǎn)有哪些，如何一步一步進(jìn)階呢？
首先我們要了解Java語(yǔ)言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個(gè)是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)的順序不分前后。樓主是JAVA畢業(yè)的，這無(wú)疑是極好的開(kāi)頭和奠基啊，可謂是贏在了起跑線上，接收和吸收大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的知識(shí)會(huì)比一般人更加得心應(yīng)手。
Java?：只要了解一些基礎(chǔ)即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術(shù)，學(xué)java SE 就相當(dāng)于有學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)?；A(chǔ)
Linux：因?yàn)榇髷?shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運(yùn)行的，所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實(shí)一些，學(xué)好Linux對(duì)你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會(huì)有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運(yùn)行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置，能少踩很多坑，學(xué)會(huì)shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對(duì)以后新出的大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)起來(lái)更快。
好說(shuō)完基礎(chǔ)了，再說(shuō)說(shuō)還需要學(xué)習(xí)哪些大數(shù)據(jù)技術(shù)，可以按我寫的順序?qū)W下去。
Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個(gè)是必學(xué)的。Hadoop里面包括幾個(gè)組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲(chǔ)在這個(gè)上面，MapReduce是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理計(jì)算的，它有個(gè)特點(diǎn)就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時(shí)間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時(shí)間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。
記住學(xué)到這里可以作為你學(xué)大數(shù)據(jù)的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。
Zookeeper：這是個(gè)萬(wàn)金油，安裝Hadoop的HA的時(shí)候就會(huì)用到它，以后的Hbase也會(huì)用到它。它一般用來(lái)存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會(huì)超過(guò)1M，都是使用它的軟件對(duì)它有依賴，對(duì)于我們個(gè)人來(lái)講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來(lái)就可以了。
Mysql：我們學(xué)習(xí)完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來(lái)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫(kù)，因?yàn)橐粫?huì)裝hive的時(shí)候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運(yùn)行起來(lái)，會(huì)配置簡(jiǎn)單的權(quán)限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)。這里主要的是學(xué)習(xí)SQL的語(yǔ)法，因?yàn)閔ive的語(yǔ)法和這個(gè)非常相似。
Sqoop：這個(gè)是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hadoop里的。當(dāng)然你也可以不用這個(gè)，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導(dǎo)出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當(dāng)然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個(gè)東西對(duì)于會(huì)SQL語(yǔ)法的來(lái)說(shuō)就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡(jiǎn)單，不會(huì)再費(fèi)勁的編寫MapReduce程序。有的人說(shuō)Pig那?它和Pig差不多掌握一個(gè)就可以了。
Oozie：既然學(xué)會(huì)Hive了，我相信你一定需要這個(gè)東西，它可以幫你管理你的Hive或者M(jìn)apReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯(cuò)了給你發(fā)報(bào)警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務(wù)的依賴關(guān)系。我相信你一定會(huì)喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺(jué)。
Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫(kù)，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲(chǔ)的并且key是唯一的，所以它能用來(lái)做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲(chǔ)目的地。
Kafka：這是個(gè)比較好用的隊(duì)列工具，隊(duì)列是干嗎的?排隊(duì)買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊(duì)處理，這樣與你協(xié)作的其它同學(xué)不會(huì)叫起來(lái)，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過(guò)來(lái)，你別怪他因?yàn)樗皇歉愦髷?shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊(duì)列里你使用的時(shí)候一個(gè)個(gè)拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因?yàn)樘幚聿贿^(guò)來(lái)就是他的事情。而不是你給的問(wèn)題。當(dāng)然我們也可以利用這個(gè)工具來(lái)做線上實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的入庫(kù)或入HDFS，這時(shí)你可以與一個(gè)叫Flume的工具配合使用，它是專門用來(lái)提供對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來(lái)彌補(bǔ)基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點(diǎn)，它的特點(diǎn)是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計(jì)算而不是去讀慢的要死進(jìn)化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運(yùn)算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語(yǔ)言或者Scala都可以操作它，因?yàn)樗鼈兌际怯肑VM的。
是的，NoSQL（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)）簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，關(guān)系模型指的就是二維表格模型，而一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個(gè)數(shù)據(jù)組織。 NoSQL最普遍的解釋是“非關(guān)系型的”，強(qiáng)調(diào)Key-Value Stores和文檔數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)點(diǎn)，而不是單純的反對(duì)RDBMS。
非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)
1.可以處理超大量的數(shù)據(jù)。
2.運(yùn)行在便宜的PC服務(wù)器集群上。PC集群擴(kuò)充起來(lái)非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。
3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱，通過(guò)NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時(shí)間，執(zhí)行速度變得更快。
4.沒(méi)有過(guò)多的操作。
5.支持者來(lái)源于社區(qū)。因?yàn)镹oSQL項(xiàng)目都是開(kāi)源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點(diǎn)它們與大多數(shù)開(kāi)源項(xiàng)目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。
重慶分公司
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