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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)不可能速成，基礎(chǔ)很重要
2017-09-22
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大數(shù)據(jù)培訓(xùn)不可能速成，基礎(chǔ)很重要

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是IT領(lǐng)域熱度最高的培訓(xùn)項(xiàng)目之一，其培訓(xùn)主體內(nèi)容為統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、溝通能力、編程、可視化、商業(yè)直覺、數(shù)據(jù)處理和行業(yè)知識等。大數(shù)據(jù)培訓(xùn)是大數(shù)據(jù)發(fā)展帶動下的衍生行業(yè)，是培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)不可能速成

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的出現(xiàn)是因?yàn)榇髷?shù)據(jù)行業(yè)的人才極為缺乏。由于大數(shù)據(jù)發(fā)展時間較短，正規(guī)高等院校開設(shè)相關(guān)課程也較晚；而行業(yè)發(fā)展速度卻飛快，因此行業(yè)人才缺乏問題始終得不到解決。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)基礎(chǔ)很重要

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的發(fā)展可以說是順應(yīng)了市場需求的?？纱髷?shù)據(jù)行業(yè)與傳統(tǒng)軟件及編程等教學(xué)不同，大數(shù)據(jù)是一種綜合性很強(qiáng)的學(xué)科，不僅要求教育機(jī)構(gòu)有相應(yīng)的教育水準(zhǔn)，對學(xué)生的編程基礎(chǔ)要求也較高。一般來講，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)至少應(yīng)該對R語言、sql、Python、JavaScript、Scala、Java等有所了解，部分甚至要求Java達(dá)到精通水準(zhǔn)，這種苛刻的要求讓不少人望而卻步。

人才的缺乏導(dǎo)致了大數(shù)據(jù)人才爭奪分外激烈，相應(yīng)的薪酬高漲，讓大數(shù)據(jù)一詞儼然成為了高薪的代言人。而抓住了這一點(diǎn)的部分培訓(xùn)學(xué)校，利用人們的惰性和投機(jī)心理，不顧自身是否具備成熟的大數(shù)據(jù)教學(xué)條件便開設(shè)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程，這種急功近利的培訓(xùn)手段很難培養(yǎng)出真正的大數(shù)據(jù)人才。

優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校雖然少，但也存在。這些學(xué)校為學(xué)員提供hadoop、storm、spark等大數(shù)據(jù)前沿技術(shù)，另一方面提供項(xiàng)目實(shí)踐的機(jī)會。大數(shù)據(jù)行業(yè)的薪資往往和工作經(jīng)歷有關(guān)，學(xué)員工作能力和經(jīng)驗(yàn)越多，薪資也會隨之增長。

大數(shù)據(jù)的處理流程

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)關(guān)鍵在于能夠完成大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)處理的流程困難重重。處理過程一般來講可以分為四步。

首先應(yīng)當(dāng)利用多個數(shù)據(jù)庫接收來自不同的客戶端的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。用戶通過這些數(shù)據(jù)庫來進(jìn)行簡單的查詢和處理，而在大數(shù)據(jù)采集過程中所面臨的主要困難在于并發(fā)數(shù)過高，同時可能有成千上萬的用戶在訪問或者操作，如何在數(shù)據(jù)庫間完成負(fù)載均衡和分片是重難點(diǎn)。

第二步在于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理。由于數(shù)據(jù)采集涉及了多種數(shù)據(jù)庫，在對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析之前，需要將所有的數(shù)據(jù)導(dǎo)入集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步主要面臨的問題在于導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)入流量通常可以達(dá)到成百上千兆級別。

大數(shù)據(jù)處理流程困難重重

第三步統(tǒng)計(jì)和分析。利用分布式數(shù)據(jù)庫將存儲在其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析及分類匯總，進(jìn)行批量的處理。對于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)還需要使用Hadoop等。而這一步主要面臨的挑戰(zhàn)是設(shè)計(jì)的分析數(shù)據(jù)量大，對系統(tǒng)資源占用率高，對于系統(tǒng)I/O挑戰(zhàn)較大。

第四步就是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘和分析過程不同，基于前三部的各種算法的計(jì)算，最終達(dá)到預(yù)測的效果，從而滿足更高級的數(shù)據(jù)分析需求。該過程的特點(diǎn)在于挖掘算法十分復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很吊，常用的挖掘算法都以單線程為主。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要培訓(xùn)能夠完成整套大數(shù)據(jù)處理或其中一環(huán)的人才，但是鑒于大數(shù)據(jù)的困難性，培訓(xùn)必然不可能一蹴而就，因此腳踏實(shí)地才是完成大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的關(guān)鍵

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