来源：广州达内IT教育培训学校      发布时间：2021/9/10 9:25:29

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　　广州大数据培训学校大数据课程源于企业需求，重点培养企业真正需要的人才，多年丰富的IT培训经验，完善的就业服务体系，实践教学，大型企业项目实战，与企业无缝对接;课程每三个月更新一次，专任老师对学员负责，明确自己的岗位职责，根据企业需求，完全从学员角度出发，紧跟当前前沿技术，各领域豪华讲师，实操讲师授课，8个师指导1名学员，一学多证涵盖多个行业证书。难道这些不能成为你选择达内的理由吗?

　　大数据学习职业路线 

　　大数据运营和云计算：

　　大数据运维工程师等。熟悉大数据生态系统，完成大数据平台的开发和稳定运行，专注于Linux、hadoop、Python、Redis等相关技术。

　　大数据线下开发技术;

　　大数据工程师、大数据开发工程师、大数据线下开发工程师：学习掌握大数据相关框架，如MR、HDFS、Yarn、Hive、spark等。

　　大数据实时处理开发技术;

　　大数据工程师、大数据开发工程师、大数据实时开发工程师：Spark Streaming、Storm、Flink、Kafka等。

　　数据挖掘、数据分析和机器学习;

　　大数据分析师、大数据工程师、大数据分析师、大数据挖掘者、大数据计算器等。SQL数据库、Excel、Hadoop、Hive、Spark、SPSS、SAS、R语言等软件的操作和应用能力。

　　大数据，大数据，《大数据》这样定义大数据。大数据是指不能用随机分析(抽样调查)的捷径对所有数据进行分析处理。

　　这句话至少传达了两种信息：

　　1.大数据就是海量数据。

　　2.大数据处理没有捷径，这对分析处理技术提出了更高的要求。

　　大数据处理流程。

　　1.底层是千亿级的数据源，可以是SCM(供应链数据)、4PL(物流数据)、CRM(客户数据)、网站日志等数据。

　　2.第二层是数据处理层。数据工程师根据标准的统计口径和指标(整个过程简称ELT)，从数据源中提取、清理、转换、加载数据。3.第三层是数据仓库。处理后的数据流入数据仓库进行集成和存储，形成一个又一个的数据集市。

　　数据集市是指分类存储数据的集合，即根据不同部门或用户的需求存储数据。

　　4.第四层是BI (Business Intelligence)，根据业务需求对数据进行分析、建模、挖掘和计算，输出统一的数据分析平台。

　　5.第五层是数据访问层，向不同的需求者开放不同的数据角色和权限，以数据驱动业务。

　　大数据的量级决定了大数据处理和应用的难度，因此需要使用特定的技术工具来处理大数据。

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