關于大數(shù)據(jù)你應該了解的五件事兒

yzd 發(fā)布于2019-07-31 11:05 / 2970人閱讀

摘要：對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)量沒有一定的要求，只要足夠得出可靠的結(jié)論即可。與大數(shù)據(jù)相關的職業(yè)隨著市場對大數(shù)據(jù)相關需求的增加，與之相關的職業(yè)需求數(shù)量也在上升。

摘要： 本文從基本概念、行業(yè)趨勢、學習途徑等幾個方面介紹了大數(shù)據(jù)的相關內(nèi)容，適合對大數(shù)據(jù)感興趣的讀者作為入門材料閱讀。

隨著科技的發(fā)展，目前已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)的時代，很多社交媒體和互聯(lián)網(wǎng)公司也非常關注大數(shù)據(jù)這一行業(yè)。那么對于大數(shù)據(jù)而言，這里有五件事情是你應該了解的。

1.大數(shù)據(jù)是什么？

簡單地說，大數(shù)據(jù)指的是通過計算分析大數(shù)據(jù)集，以揭示與數(shù)據(jù)某一方面相關的模式或趨勢。對于大數(shù)據(jù)而言，數(shù)據(jù)量沒有一定的要求，只要足夠得出可靠的結(jié)論即可。

M-brain從以下八個“V”方面說明大數(shù)據(jù)：

1.VOLUME：能夠發(fā)現(xiàn)自己想要的信息嗎？

2.VALUE：當你最需要它的時候你能發(fā)現(xiàn)它嗎？

3.VERACITY：處理的是有用信息還是虛假信息？

4.VISUALISATION：一眼就能看明白嗎？它能促進決定嗎？

5.VARIETY：一張圖比一千個詞更有價值嗎？獲得的信息均衡嗎？

6.VELOCITY：從信息獲得動力，危機和機遇同時存在，未來的前景會如何？

7.VISCOSITY：是否受到困擾？需要采取進一步行動嗎？

8.VIRALITY：它是否傳達了一個可以粘貼到演示文檔中的信息？

2.如何能夠接觸大數(shù)據(jù)？

數(shù)據(jù)在現(xiàn)實生活中無處不在，而且隨著時間的推移會積累的越來越多。通過谷歌搜索就可以使你幾乎能夠找到所有的數(shù)據(jù)庫。很多人不知道那些已經(jīng)存在的數(shù)據(jù)可供訪問和分析，如果你不知道的話，可以在KD Nuggets網(wǎng)站上找到可供訪問和挖掘的數(shù)據(jù)列表。如何訪問和使用這些數(shù)據(jù)主要分為以下六個方面：

數(shù)據(jù)提取

在進行任何事情之前，都需要使用一些數(shù)據(jù)。現(xiàn)實中可以通過多種方式獲得所需要的數(shù)據(jù)，但通常的做法是通過API調(diào)用公司的web服務獲得相關數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)面臨的主要難題之一是如何存儲并管理它，這完全取決于負責建立數(shù)據(jù)存儲的預算和個人具備的專業(yè)知識，因為對于大多數(shù)數(shù)據(jù)管理者來說，都需要具備一些編程方面的知識。良好設計的數(shù)據(jù)庫允許用戶安全地、直接地存儲和查詢數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)清洗

不管你喜歡與否，數(shù)據(jù)集有各種各樣的形式和大小。在考慮如何存儲數(shù)據(jù)之前，需要確保它是干凈的，且轉(zhuǎn)化成能夠被接受的格式。

數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)庫中洞察一些信息的過程，這樣做的目的是根據(jù)當前持有的數(shù)據(jù)提供預測并作出決定。

數(shù)據(jù)分析

一旦收集了所有的數(shù)據(jù)后，就需要對其進行相關任務的分析、尋找有趣的模型或趨勢。優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師會發(fā)現(xiàn)一些不同尋常的東西或其他人之前沒有發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容。

數(shù)據(jù)可視化

對于數(shù)據(jù)處理而言，對其最重要的可能是數(shù)據(jù)可視化。可視化是在完成所有工作后輸出一個能被任何人理解的可視化載體，這可以通過使用編程語言（如Plot.ly、d3.js）或軟件（如Tableau）實現(xiàn)。

3.與大數(shù)據(jù)相關的職業(yè)

隨著市場對大數(shù)據(jù)相關需求的增加，與之相關的職業(yè)需求數(shù)量也在上升。根據(jù)相關機構(gòu)的統(tǒng)計研究，一個大數(shù)據(jù)工程師每年的平均工資是150000美元。

根據(jù)相關研究報道，超過80%的數(shù)據(jù)科學家有碩士學位，使得他們能夠從事這個領域的任何工作。

4.新興行業(yè)

簡而言之，大數(shù)據(jù)行業(yè)是一個正在快速成長的行業(yè)。很多公司和個人都對大數(shù)據(jù)非常關注，下圖是谷歌趨勢圖。從下圖中可以看到，搜索詞“大數(shù)據(jù)”從2004年到現(xiàn)在的流行程度增長迅猛。

根據(jù)IDC提供的數(shù)據(jù)，“大數(shù)據(jù)和業(yè)務分析（BDA）”在2017年的全球收入達到150.8億美元，比2016年同比增長12.4%。估計到2020年底，大數(shù)據(jù)的全球收入可能達到210億美元。

5.如何學習

大數(shù)據(jù)是一個寬泛的主題，因此所需要學習的內(nèi)容涵蓋多方面的知識。想要從事該領域工作的人們需要具備一系列的特定技能，包括以下技能中的一個或多個：

1.掌握一種與數(shù)據(jù)分析有關的編程語言，比如R、Python、SAS和SQL語言等

2.對數(shù)學和統(tǒng)計學有很好的理解與掌握

3.具備網(wǎng)頁爬蟲經(jīng)驗

4.基本的Excel技能

一些網(wǎng)站提供在線大數(shù)據(jù)課程，比如Coursera、Simpli Learn等。如果你正在尋找一個大學在線課程，可以從Masters Portal列出的全英國95個數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)碩士課程中選擇一個適合自己的課程，典型的教學大綱可能包括以下幾個方面：

1.與大數(shù)據(jù)相關的數(shù)學知識

2.Python腳本

3.大數(shù)據(jù)的商業(yè)和科學應用

4.大型數(shù)據(jù)庫和非關系型數(shù)據(jù)庫，包括MongoDb、Cassandra和Neo4j

5.數(shù)據(jù)分析、機器學習和使用Weka、R和Scikit-Learn可視化數(shù)據(jù)

6.大問題的優(yōu)化和探索

7.使用Hadoop、Spark、Hive和MapReduce集群計算

作者信息

Dan Clark，卡迪夫大學學生，專注于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化。

文章原標題《5 Things You Need to Know about Big Data》，作者：Dan Clark

更為詳細的內(nèi)容，請查看原文

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