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當(dāng)前，大數(shù)據(jù)分析的就業(yè)主要有三個(gè)方向：一是數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)人才，二是系統(tǒng)研發(fā)大數(shù)據(jù)人才，三是應(yīng)用開發(fā)大數(shù)據(jù)人才。他們的基本職位是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)研發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序開發(fā)工程師和大數(shù)據(jù)分析師。

對于求職者來說，大數(shù)據(jù)只是業(yè)務(wù)的一個(gè)方向，而**職位決定了做什么？大數(shù)據(jù)從業(yè)者/求職者可以根據(jù)自己的技術(shù)和興趣特點(diǎn)選擇適合他們的大數(shù)據(jù)。相關(guān)文章。這是與大數(shù)據(jù)相關(guān)的10條熱門帖子。

I. ETL開發(fā)

隨著企業(yè)數(shù)據(jù)的類型和來源不斷增加，集成和處理數(shù)據(jù)變得越來越困難。企業(yè)迫切需要具有數(shù)據(jù)集成能力的人才。 ETL開發(fā)人員這是基于此需求而產(chǎn)生的**職位。 ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是，在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的早期階段，Hadoop只是一個(gè)糟糕的ETL。

二，Hadoop開發(fā)

Hadoop是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem），稱為HDFS。 Hadoop是一個(gè)軟件框架，它以可靠，高效和可擴(kuò)展的方式分發(fā)大量數(shù)據(jù)。

隨著數(shù)據(jù)大小的不斷增加，傳統(tǒng)BI數(shù)據(jù)處理的成本。 Hadoop的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理功能已被重新挖掘，并且企業(yè)需求持續(xù)增長。并成為大數(shù)據(jù)人才必須掌握的技術(shù)。

因此，Hadoop解決了大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的問題，因此這是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)必須學(xué)習(xí)的課程。涉及的主要技術(shù)包括：Hadoop離線計(jì)算概述，分布式數(shù)據(jù)庫Hbase，數(shù)據(jù)倉庫Hive，數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop，F(xiàn)lume分布式日志框架。

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數(shù)據(jù)分析師，數(shù)據(jù)挖掘者，數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他大數(shù)據(jù)時(shí)代的誕生使人們感到自己在移動(dòng)，越來越多的人開始涉足大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。面對大數(shù)據(jù)時(shí)代大數(shù)據(jù)的普及，“大數(shù)據(jù)企業(yè)家精神”一詞也開始出現(xiàn)。許多人已經(jīng)學(xué)習(xí)了大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)，并感到他們有能力和智慧開始大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)。當(dāng)然，這個(gè)野心很好。畢竟，揚(yáng)要勇于做自己想做的事。但是，僅僅成為一名數(shù)據(jù)分析師就想加入大數(shù)據(jù)公司，并感到生活的機(jī)會(huì)會(huì)如此輕松，結(jié)果可能會(huì)讓您感到失望。畢竟，大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)，職業(yè)資格證書考試，第1個(gè)大數(shù)據(jù)源非常困難。但是，由于感覺到它在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中正在發(fā)揮自己的價(jià)值，因此大數(shù)據(jù)企業(yè)家仍然具有檢查的價(jià)值。讓我們與您談?wù)劥髷?shù)據(jù)時(shí)代中大數(shù)據(jù)企業(yè)家的未來。

當(dāng)前的社會(huì)經(jīng)驗(yàn)過程是數(shù)據(jù)化過程，食物，衣服，住房和交通正在逐步數(shù)字化。服裝品牌公司花費(fèi)大量金錢來描述自己的服裝，設(shè)計(jì)師，模型，照明，攝影，后處理，文案，數(shù)據(jù)庫，反饋等。人們出行時(shí)依賴于數(shù)據(jù)表示形式的地圖來查找飯店銀行需要依賴于數(shù)據(jù)的地圖模型。該公司認(rèn)為該策略需要詳細(xì)的市場描述，并收集了大量數(shù)據(jù)以模擬該模型。借助物聯(lián)網(wǎng)和個(gè)人設(shè)備；數(shù)據(jù)已成為生活中的常態(tài)，許多人對此并不了解。知道的人正在努力制作掘金。

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對于數(shù)據(jù)分析，推薦7種易于使用的Python工具Pandaspandas是BSD許可的開放源代碼庫，它為Python編程語言提供了高性能，易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。長期以來，Python非常適合用于數(shù)據(jù)修飾和準(zhǔn)備，但對于數(shù)據(jù)分析和建模而言并不那么重要。 Pandas可以填補(bǔ)這一空白，使您能夠在Python中執(zhí)行整個(gè)數(shù)據(jù)分析工作流，而不必切換到R等更特定于領(lǐng)域的語言。

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大多數(shù)公司從各種來源收集數(shù)據(jù)，并且理想情況下，每個(gè)數(shù)據(jù)流提供的信號會(huì)匯集在一起形成有用的見解。但是，充分利用數(shù)據(jù)的能力取決于擁有正確清潔，準(zhǔn)備，合并和分析正確的工具。

這是七個(gè)數(shù)據(jù)分析人員必需的Python工具：

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