國內人才缺口
31.7%每年行業需求增長
10000+每天獵聘網大數據招聘
17210月薪北京大數據工程師
?大數據就業前景分析?近兩年來，互聯網的發展迅速，相對應的帶動了很多行業的發展，大數據作為新興行業之一，半年來的人才需求在也是居高不下，薪資情況歷來也是求職者所關注的重點。工作經驗與薪資范圍密不可分，大數據行業也是如此，但相對于傳統行業的應屆生，大數據行業的應屆生工資要高很多，并且隨著工作年份的增長，其工資范圍也在不斷的增長，并且其幅度遠大于傳統崗位，一般只要有一些工作經驗，起薪范圍就能夠迅速從6,777增長到12,807 ，實現翻倍，因此人們常說的 “成就高薪”，只要你有夢想，在大數據的世界里就會變得有無數種可能。[圖片7] 潮流技能 顛覆性課程 拒絕用老掉牙的淘汰項目練手 要做就做前沿覆蓋大數據行業主流技術崗位，課程半年升級一次，緊跟市場與企業步伐 01 大數據入門基礎課程 1.JavaSE；2.MySQL；3.JDBC；4.Linux；5.shell；6.HTML；7.CSS；8.JavaScript；9.JSP；10.Servlet 02 大數據Hadoop基礎 1.大數據概論；2.Hadoop框架；3.HDFS分布式文件系統；4.MapReduce計算模型；5.全真實訓項目 03 大數據離線分析 1.Hive數據倉庫；2.Sqoop ETL工具；3.Azkaban工作流引擎；4.Ooize；5.Impala；6.全真實訓項目 04 大數據實時計算 1.Zookeeper分布式協調系統；2.HBase分布式數據庫；3.Redis數據庫；4.mogDB數據庫；5.Kudu列式存儲系統；6.Storm實時數據處理平臺；7.Kafka分布式發布訂閱消息系統；8.Flume海量日志采集系統；9.全真實訓綜合項目 05 Spark數據計算 1.Scala；2.Spark；3RDD；4.Spark SQL；5. Streaming；6. Mahout；7.MLlib；8.GraphX；9.Spark R；10.Python；11.Alluxio；12.Python爬蟲；13.ElasticSearch；14.Lucene Hadoop基礎實戰 項目名稱：搜狗搜索日志分析系統 數據體量：5000W+/日 硬件環境：Hadoop集群 12臺 軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：搜狗每天產生大量的日志數據，從日志數據里面能提取到有用的數據包括每個用戶的ID、瀏覽次數、月/日瀏覽頻率、訪問源、瀏覽內容等等，提取這些內容、統計數據分析每個用戶行為，從而做出有利的決定。 大數據離線實戰 項目名稱：新浪微博數據分析系統 日均數據體量：3GB+ 硬件環境：Hadoop集群 50臺 軟件環境：MapReduce+HBase0.98.9+Storm0.9.6+Hadoop2.5.2+Kafka2.10+Zooke eper3.4.5+CentOS-6.5-X86 項目描述：此次項目我們需要處理微博產生的數據，通過對數據的處理得到所需的數據，微博擁有大量的用戶，大量的用戶潛在的價值是巨大，怎么挖掘這些潛在的寶藏就是我們項目最直接的目的，為了能夠實時的進行數據處理使用Storm流式計算系統，和HBase、Zookeeper、Kafka組成框架，對數據進行處理，當然這些都是建立在hadoop集群上實現的，底層的存儲還是HDFS。 大數據實時計算 項目名稱：網絡流量流向異常賬號統計項目 數據體量：每天1000億，每秒峰值100 000 硬件環境：Hadoop集群 600臺 軟件環境：Hadoop2.5.2+Hive1.2.1+MR+Oracle10g 項目描述：運營商骨干網上采集現網流量流向信息，根據這些原始信息檢測賬號是否存在異常，如果多個終端使用同一個寬帶賬號，超過一定閾值則觸發報警機制，例如閾值為5時，同一個賬號同時連接的終端數量不能超過該值，如果超過則報警。 Spark階段項目 項目名稱：京東網上商城數據統計分析平臺 數據體量：5000W+/日 硬件環境：centos-6.5-x86 集群：spark standalone(Master-1,Worker-3) 軟件環境：hadoop,spark,hive,mysql,idea,navicat,kafka,flume 每日處理的數據量：3GB 項目描述：基于京東網上商城數據統計分析平臺--該項目采用了目前大數據領域非常流行的技術——Spark。本項目使用了Spark技術生態棧中最常用的三個技術框架，Spark Core、Spark SQL和Spark Streaming，進行離線計算和實時計算業務模塊的開發。實現了包括:統計和分析UV、PV、登錄、留存、熱門商品離線統計、廣告流量實時統計3個業務模塊。 ★課程價格根據所報讀的班級不同，價格從幾百到數萬不等，詳情請咨詢客服。 來自主流高校和企業的骨灰級大咖授課他們將十余年實戰經驗傾囊相授，他們在鄭州兄弟連為你的職業發展保駕護航 [圖片8]梁建全 兄弟連教育java總監 icon畢業于北京*，12年以上JAVA企業項目架構和開發經驗。曾在二炮科技處、UPS科技、日本UCI科技等多家*企業擔任過項目經理和研發總監。
[圖片9]趙強 兄弟連總監級講師 icon畢業于清華*，13年以上開發經驗。先后就職于IBM、摩托羅拉、甲骨文，現任Oracle公司高級技術顧問，精通Oracle數據庫和大數據Hadoop的管理和開發。
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變態嚴管 icon變態嚴管，讓你破繭成蝶。“變態”的學習訓 練，因為愛你，所以嚴厲，我們要培養的是IT 特種兵。
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? ? ? 相關資訊： 摘 要：數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術引起了國內外學術界和產業界的廣泛關注，它在商業方面的成功應用使得軟件開發商不斷開發新的數據挖掘工具，改進現有的數據挖掘工具，一時之間數據挖掘工具可謂琳瑯滿目，于是出現了如何合理選擇挖掘工具的問題。鑒于此，本文提出并討論了五點關于合理選擇數據挖掘工具的技巧。 ? 關鍵詞：數據挖掘；數據挖掘工具；數據倉庫 ? 隨著數據庫和計算機網絡的廣泛應用，加上先進的數據自動生成和采集工具的使用，人們擁有的數據量急劇增大。然而數據的極速增長與數據分析方法的改進并不成正比，一方面人們希望在已有的大量數據的基礎上進行科學研究、商業決策、企業管理，另一方面傳統的數據分析工具很難令人滿意的對數據進行深層次的處理，這樣二者之間的矛盾日益突出，正是在這種狀況下，數據挖掘應運而生。 數據挖掘作為一項從海量數據中提取知識的信息技術是一個"以發現為驅動"的過程，已經引起了學術界和產業界的極大重視。特別是從1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智能聯合會議上首次出現數據庫中的知識發現概念以來，數據挖掘在國際國內都受到了前所未有的重視，目前數據挖掘廣泛應用于各個領域，如地理學、地質學、生物醫學等等，總之數據挖掘的出現使數據庫技術進入了一個更高級的階段，不僅能對過去的數據進行查詢和遍歷，還能夠找出以往數據間潛在的聯系，促進信息的傳播。 ? 數據挖掘技術概述 ? 1、數據挖掘的定義 ? 數據挖掘是一個從數據中提取模式的過程，是一個受多個*影響的交叉領域,包括數據庫系統、統計學、機器學習、可視化和信息科學等；數據挖掘反復使用多種數據挖掘算法從觀測數據中確定模式或合理模型，是一種決策支持過程。通過預測客戶的行為，幫助企業的決策者調整市場策略，減少風險，做出正確的決策。 由于傳統的事物型工具（如查詢工具、報表工具）無法回答事先未定義的綜合性問題或跨*/機構的問題，因此其用戶必須清楚地了解問題的目的。數據挖掘就可以回答事先未加定義的綜合性問題或跨*/機構的問題，挖掘潛在的模式并預測未來的趨勢，用戶不必提出確切的問題，而且模糊問題更有利于發現未知的事實。 ? 2、數據挖掘的主要方法和途徑 ? 數據挖掘有很多種分類方法，如按發現的知識種類，挖掘的數據庫類型，挖掘方法，挖掘途徑，所采用的技術等等。下面只討論四個應用比較廣泛的方法： ? ·關聯規則（Association Rule） ? 在數據挖掘領域中，關聯規則應用最為廣泛，是重要的研究方向。表示數據庫中一組對象之間某種關聯關系的規則，一般來講，可以用多個參數來描述一個關聯規則的屬性，常用的有：可信度，支持度，興趣度，期望可信度，作用度。 ? ·離群數據（Outlier） ? 離群數據就是明顯偏離其他數據、不滿足數據的一般模式或行為、與存在的其他數據不一致的數據。數據挖掘的大部分研究忽視了離群數據的存在和意義，現有的方法往往研究如何減少離群數據對正常數據的影響，或僅僅把其當作噪音來對待。這些離群數據可能來源于計算機錄入錯誤、人為錯誤等，也可能就是數據的真實反映。 ? ·基于案例的推理（case-based reasoning, CBR） ? 基于案例的推理來源于人類的認知心理活動，它屬于類比推理方法。其基本思想是基于人們在問題求解中習慣于過去處理類似問題的經驗和獲取的知識，在針對新舊情況的差異作相應的調整，從而得到新問題的解并形成新的案例。CBR方法的應用越來越受到人們的重視，在許多領域都有較好的推廣前景，例如，在氣象、環保、地震、農業、醫療、商業、CAD等領域；CBR也可用在計算機軟硬件的生產中，如軟件及硬件的故障檢測；CBR方法尤其在不易總結出專家知識的領域中，應用越來越普遍，也越來越深入。 ? ·支持向量機（Support Vector Machine，SVM） ? 支持向量機是近幾年發展起來的新型通用的知識發現方法，在分類方面具有良好的性能。SVM是建立在計算學習理論的結構風險最小化原則之上，主要思想是針對兩類分類問題在高位空間中尋找一個超平面作為兩類的分割，以保證最小的分類錯誤率。 ? 數據挖掘工具 ? 伴隨越來越多的軟件供應商加入數據挖掘這一行列，使得現有的挖掘工具的性能得到進一步的增強，使用更加便捷，也使得其價格門檻迅速降低，為應用的普及帶來了可能。當然數據倉庫技術的發展同樣功不可沒。數據倉庫是將海量復雜的客戶行為數據集中起來建立的一個整合的、結構化的數據模型，是實施數據挖掘的基礎，這里不作為討論的重點。 ? 1、數據挖掘工具分類 ? 一般來講，數據挖掘工具根據其適用的范圍分為兩類：專用數據挖掘工具和通用數據挖掘工具。專用數據挖掘工具是針對某個特定領域的問題提供解決方案，在涉及算法的時候充分考慮了數據、需求的特殊性，并作了優化；而通用數據挖掘工具不區分具體數據的含義，采用通用的挖掘算法，處理常見的數據類型。 ? 2、數據挖掘工具的選擇 ? 數據挖掘是一個過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的業務邏輯和需求緊密結合，并在實施的過程中不斷的磨合，才能取得成功，因此我們在選擇數據挖掘工具的時候，要全面考慮多方面的因素，主要包括以下幾點： ? 數據挖掘的功能和方法 ? 即是否可以完成各種數據挖掘的任務，如：關聯分析、分類分析、序列分析、回歸分析、聚類分析、自動預測等。我們知道數據挖掘的過程一般包括數據抽樣、數據描述和預處理、數據變換、模型的建立、模型評估和發布等，因此一個好的數據挖掘工具應該能夠為每個步驟提供相應的功能集。數據挖掘工具還應該能夠方便的導出挖掘的模型，從而在以后的應用中使用該模型。 ? ·數據挖掘工具的可伸縮性 ? 也就是說解決復雜問題的能力，一個好的數據挖掘工具應該可以處理盡可能大的數據量，可以處理盡可能多的數據類型，可以盡可能高的提高處理的效率，盡可能使處理的結果有效。如果在數據量和挖掘維數增加的情況下，挖掘的時間呈線性增長，那么可以認為該挖掘工具的伸縮性較好。 ? ·操作的簡易性 ? 一個好的數據挖掘工具應該為用戶提供友好的可視化操作界面和圖形化報表工具，在進行數據挖掘的過程中應該盡可能提高自動化運行程度。總之是面向廣大用戶的而不是熟練的專業人員。 ? ·數據挖掘工具的可視化 ? 這包括源數據的可視化、挖掘模型的可視化、挖掘過程的可視化、挖掘結果的可視化，可視化的程度、質量和交互的靈活性都將嚴重影響到數據挖掘系統的使用和解釋能力。畢竟人們接受外界信息的80%是通過視覺獲得的，自然數據挖掘工具的可視化能力就相當重要。 ? ·數據挖掘工具的開放性 ? 即數據挖掘工具與數據庫的結合能力。好的數據挖掘工具應該可以連接盡可能多的數據庫管理系統和其他的數據資源，應盡可能的與其他工具進行集成；盡管數據挖掘并不要求一定要在數據庫或數據倉庫之上進行，但數據挖掘的數據采集、數據清洗、數據變換等等將耗費巨大的時間和資源，因此數據挖掘工具必須要與數據庫緊密結合，減少數據轉換的時間，充分利用整個的數據和數據倉庫的處理能力，在數據倉庫內直接進行數據挖掘，而且開發模型，測試模型，部署模型都要充分利用數據倉庫的處理能力，另外，多個數據挖掘項目可以同時進行。 ? 當然，上述的只是一些通用的參考指標，具體選擇挖掘工具時還需要從實際情況出發具體分析。 ? 數據挖掘工具的現狀 ? 比較著名的有IBM Intelligent Miner、SAS Enterprise Miner、SPSS Clementine等，它們都能夠提供常規的挖掘過程和挖掘模式。 ? 1、Intelligent Miner ? 由美國IBM公司開發的數據挖掘軟件Intelligent Miner是一種分別面向數據庫和文本信息進行數據挖掘的軟件系列,它包括Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text。Intelligent Miner for Data可以挖掘包含在數據庫、數據倉庫和數據中心中的隱含信息,幫助用戶利用傳統數據庫或普通文件中的結構化數據進行數據挖掘。它已經成功應用于市場分析、詐騙行為監測及客戶聯系管理等；Intelligent Miner for Text允許企業從文本信息進行數據挖掘，文本數據源可以是文本文件、Web頁面、電子郵件、Lotus Notes數據庫等等。 ? 2、Enterprise Miner ? 這是一種在我國的企業中得到采用的數據挖掘工具，比較典型的包括上海寶鋼配礦系統應用和鐵路*在春運客運研究中的應用。SAS Enterprise Miner是一種通用的數據挖掘工具，按照"抽樣--探索--轉換--建模--評估"的方法進行數據挖掘。可以與SAS數據倉庫和OLAP集成，實現從提出數據、抓住數據到得到解答的"端到端"知識發現。 ? 3、SPSS Clementine ? SPSS Clementine是一個開放式數據挖掘工具，曾兩次獲得英國*SMART 創新獎，它不但支持整個數據挖掘流程，從數據獲取、轉化、建模、評估到最終部署的全部過程，還支持數據挖掘的行業標準--CRISP-DM。Clementine的可視化數據挖掘使得"思路"分析成為可能，即將集中精力在要解決的問題本身，而不是局限于完成一些技術性工作（比如編寫代碼）。提供了多種圖形化技術，有助理解數據間的關鍵性聯系，指導用戶以最便捷的途徑找到問題的最終解決辦法。 ? 其它常用的數據挖掘工具還有LEVEL5 Quest 、MineSet (SGI) 、Partek 、SE-Learn 、SPSS 的數據挖掘軟件Snob、Ashraf Azmy 的SuperQuery 、WINROSA 、XmdvTool 等。