大數(shù)據(jù)分析是學什么內(nèi)容的

　　關(guān)于大數(shù)據(jù)分析許多新人在開始接觸的時候都喜歡將所有焦點放在各種組件、框架等生態(tài)相關(guān)上面，或者將所有心思放在語言軟件系統(tǒng)上，認為這些學到位了所有就能順暢展開，走好大數(shù)據(jù)分析發(fā)展之路，如此理解顯然大錯特錯。那么，大數(shù)據(jù)分析是學什么內(nèi)容的?下面就由我來具體分析和解釋一下。
 

　　大數(shù)據(jù)分析師的日常從業(yè)流程就是：收集、傳輸、轉(zhuǎn)換、清洗、存儲、二次加工、挖掘、統(tǒng)計、可視化結(jié)論輸出。為了成為優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)分析師，每個新人都需要系統(tǒng)學習跟以上相關(guān)的課程內(nèi)容，具體來說，課程安排如下：

　　第一，數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)收集的方法常見的有下面這些：與第三方合作由對方負責收集、業(yè)務數(shù)據(jù)、服務日志、行為上報數(shù)據(jù)、python爬蟲、信息、網(wǎng)絡等等，這項工作難度相當大，因為所謂的大數(shù)據(jù)指的是量在10tb以上的數(shù)據(jù)集，一本500萬字電子書的內(nèi)存量才幾百兆而已，要收集如此大量的數(shù)據(jù)要講究技巧，否則等到數(shù)據(jù)收集完也早就過了時效性了。到底有哪些技巧，怎么快速收集?這在課程內(nèi)會有詳細講解，舉個例子，在語言方面一定要高效利用java和python等，結(jié)合其他相關(guān)腳本知識才能做到高效有用。

　　第二，數(shù)據(jù)傳輸，一般會用到hadoop生態(tài)，其中常見的就是kafka與flume組合搭配，除此之外像消息隊列的存在——ActiveMQ、阿里的RocketMQ就是典型的代表。

　　第三，數(shù)據(jù)存儲，比較常見的乃是hdfs，它常被用于作為大量數(shù)據(jù)處理的基礎支撐，它具備強大的橫向擴展功能，而且在此基礎上還衍生了許多不同的存儲方式，比如說hive、HBase等等都是。

　　第四，數(shù)據(jù)再加工，常用到的就是Hadoop的MR框架以及Spark，再加工就是利用分布式處理框架將雜亂的數(shù)據(jù)變得標準化，將殘缺的數(shù)據(jù)做有效補充，就原始的數(shù)據(jù)做深度加工，把一些明確的數(shù)字做規(guī)整再提取對應的高級屬性，要用到的主要有storm以及spark streaming之類的實時框架。

　　第五，應用價值的輸出，所謂應用價值簡單一些來說就是可視化結(jié)論，對于非科班出身的人士而言，她們根本就看不懂到底在軟件中被呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)有什么意思，只能用圖表等直白的方式來表達才行，所以需要以應用價值直接輸出，到此就算是大數(shù)據(jù)分析全流程的完結(jié)。

　　因為在大數(shù)據(jù)分析培訓機構(gòu)內(nèi)所學剛好就是從業(yè)日常所需，兩者呈現(xiàn)對等關(guān)系，所以報班學習是一個不錯的路徑，學成歸來之后就能利用大數(shù)據(jù)做統(tǒng)計分析、預測數(shù)據(jù)、做好畫像體系等工作，還能利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)業(yè)務的數(shù)據(jù)化、智能化、自動化。