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布莱顿队对南安普敦2019比赛:馬云所說的大數據人才,月薪高達30K

南安普敦贴吧 www.uaxaaq.com.cn 來源:CDA原創 | 2019-09-27 | 發布:經管之家





作者 | 王新港

出品 | CDA數據分析研究院





馬云曾在卸任演講的時候說過這樣一段話:


“很多人還沒搞清楚什么是PC互聯網,移動互聯網來了,我們還沒搞清楚移動互聯的時候,大數據時代又來了?!?br/>



而大數據專家埃里克·西格爾 博士曾在《大數據預測》一書中描繪了一個大數據時代下的一天:


2020年的一天,在你驅車前往公司的路上,導航系統通過預測交通流量,會自動幫你選擇一條最合適的交通路線;車內推薦系統會根據你的飲食習慣預測你可能會喜歡吃什么,并推薦沿途的早餐店;你的電子社交助理已經為你自動選擇了你可能感興趣的社交網信息。




離埃里克博士所說的2020年雖然還有3個月左右的時間,但是書中闡述的技術如“大數據交通技術”“個性化推薦系統”“人工智能語音助理”等已經逐漸實現,并被人們廣泛應用。而這些技術都離不開“大數據”。

Volume大容量、Variety多樣性、Value有價值、Velocity速度,4個V是業界普遍認定的大數據特點。那么大數據是如何改變我們的生活方式的呢?我們需要了解最重要的兩個問題。即


“大數據最核心的價值是什么?”

“大數據最核心的技術是什么?”


大數據最核心的價值是什么?

首先,我們需要知道現代人類的衣食住行無外乎三大產業“農業”“工業”“服務業”,而所有產業都會從大數據的發展中受益。



農業:

大數據技術可以應用在如“土壤抽樣分析”“氣象統計監管”等與土壤,農作物,供應鏈相關的農業領域上,幫助第一產業的發展。如今國外已經有一些公司把大數據技術與農業進行落地,而在我國,農業大數據還僅僅是一個起步階段。在未來,農民可以“知天而作”依靠大數據技術實現農作物產量翻倍,降低自然災害對農產品的影響等愿景。工業:工業大數據是我國重點發展的一個方向,工業與信息化部門一直致力于我國工業大數據的發展。如果工業產業下的各個行業與大數據可以緊密結合,對人類的生活方式的改變將是巨大的。僅僅是電力系統的配電環節,如果可以做到基于海量用戶用電特征數據分析,進而實現臺區的負荷預測、用電調度、有序用電,將極大地優化我國電力資源的分配,實現可持續發展。服務業:

第三產業是與人們的生活貼合最緊密的一個產業。我們從幼年到老年,教育,交通,醫療,金融等行業或多或少都與我們生活相關,而這些行業與大數據更是密不可分。

醫療:

臨床數據的采集分析,優化診療流程

可穿戴設備通過監測個人的行為如行走步數等改善我們的健康狀況

通過大數據分析生成報告顯示用戶所在地區的流感活動。

交通:

智能化公交app“車來了”

路網監控優化重點城市交通壓力

電子導航即時分析道路狀況,為車主調整最佳路線

物流行業的車輛,路線,網點建設

娛樂:

網易云音樂“個性化推薦”

今日頭條與抖音的新聞推薦,視頻推薦

《紙牌屋》演員的篩選

電信:

通過大數據平臺優化網絡布局,提升用戶體驗

記錄用戶在Wifi網絡中的地理位置等數據銷售給廣告客戶。

銀行:

風控模型的建立與優化

定制化金融服務等

由于某些客觀原因,相對于第一產業和第二產業來說,第三產業憑借自身的優勢,大多匯聚了當前最海量的數據以及大批的科研中堅力量。而無論在哪一產業,隨著計算機處理能力的日益強大,你能獲得的數據量越大,你能挖掘到的價值就越多。

大數據最核心的技術是什么?



分布式系統:

Hadoop:作為一個開源的框架,專為離線和大規模數據分析而設計。

數據采集:

Sqoop:用來將關系型數據庫和Hadoop中的數據進行相互轉移的工具,可以將一個關系型數據庫中的數據導入到Hadoop(中,也可以將Hadoop中的數據導入到關系型數據庫中。

數據存儲,預處理:

HBase:是一個分布式的、面向列的開源數據庫,可以認為是hdfs的封裝,本質是數據存儲、NoSQL數據庫。

Hql:Hibernate Query Language的縮寫,提供更加豐富靈活、更為強大的查詢能力;HQL更接近SQL語句查詢語法。

MapReduce:Hadoop的查詢引擎,用于大規模數據集的并行計算,”Map(映射)”和”Reduce(歸約)”,是它的主要思想。它極大的方便了編程人員在不會分布式并行編程的情況下,將自己的程序運行在分布式系統中。

數據分析:

Hive:核心工作就是把SQL語句翻譯成MR程序,可以將結構化的數據映射為一張數據庫表,并提供 HQL(Hive SQL)查詢功能。

Spark:擁有Hadoop MapReduce所具有的特點,它不需要讀取HDFS。Spark 啟用了內存分布數據集,除了能夠提供交互式查詢外,它還可以優化迭代工作負載。

Pyspark:由python和spark組合使用,做前期數據處理速度快,還自帶mllib可以實現一些基本的模型

建模,數據挖掘:

SparkMLlib:是Spark的機器學習(ML)庫。其目標是使實際的機器學習可擴展和容易,同時包括相關的測試和數據生成器。Spark的設計初衷就是為了支持一些迭代的Job, 這正好符合很多機器學習算法的特點。

如今大數據分析的技術愈發成熟,相關的崗位也急速增加,薪水更是直線飆升,高達30K。以下圖片源自某研究社:

薪資水平與行業需求









說明:曲線越向上代表市場需求量越大,就業情況越好。該數據由各地招聘網站統計而來,僅供參考。

完 謝謝觀看

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