学习大数据分析需要什么基础?
身处21世纪的今天,数据分析行业急剧发展,越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力,同时越来越多的传统行业公司开始转型升级,开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域——或许你是即将毕业的大学生,基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业,毕竟隔行如隔山,到时学不进去又误了自己找工作的时间,也是左右皆空啊;或许你刚毕业一两年,当初浑浑噩噩毕了业随便找了个工作,现在终于觉得要好好规划人生了,正迷茫于到底要不要学习大数据分析技术进入人才济济的大市场岗位,好为自己的未来职业生涯奠定基础;或许你早已流转职场多年,感觉身处瓶颈期的自己已无晋升或提升空间,正为要不要转行到大数据分析行业而摇摆不定……其实, 一切的担心都是人之常情,一切的担心不过都是过眼云烟,“车到山前必有路”,我

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你与一份好简历之间的距离
阅读本文大概需要 2.7 分钟。 每年年初都是企业的招聘旺季,对应的三四月份绝对跳槽、找工作的好时机,业内经常称呼这两个月为金三银四。实力雄厚的人,那个月找工作问题都不大,但是也会尽量挑选个好时机,能有更多的选择。 上次就有大兄弟在后台给我留言,应该是位大学生,让我写篇关于编写简历的注意事项,乘着这个跳槽季,来盘盘简历有哪些注意事项。 首先一些细节需要注意下: 1. 简历一般使用A4纸打印,内容控制在两页,太长给面试官的印象抓不住重点,太短经验比较缺乏。 2. 简历模板不要太花哨,简单点就行。一般来说企业不会特别在意你的简历模板,只要排版简洁、清晰、不花哨、不夸张就行了,除非你是去应聘设计之类的岗位。所以我不建议把花费太多精力在模板上,选择一份自己看着舒服的就行。 3. 简历上的排版也要稍微注意下,比如必要的间距可以让阅读者更加清晰的阅读,英文、数字与中文之间加一个空格,不要有错别字。还有个人觉得很重要的一点,技术栈千万不要把大小写搞错了,比如「SpringMVC」写成「Springmvc」,不知道大小写的去百度百科查查。这些小细节虽然不影响大体,但是尽量也都注意下。 其次,一般来说,...
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阿里云HBase Ganos在海量实时轨迹中的应用(一)
场景需求 在移动对象轨迹监控与分析的项目中,收集了数十万的车辆信息,每个车辆会定时的上报当前位置、事件、状态等信息,每天约数亿条轨迹点,需要能够存储。且前端用户在查询时,要能快速返回目标船舶的信息。 入库需求: 轨迹数据,每日新增10亿条左右,包括时间点、经纬度坐标、对象当前的属性信息基本不涉及到数据的修改(不断的追加数据) 查询需求: 区域回放:根据时间和空间范围两个维度共同查询。例如:查询东经110°~120°,北纬25°~35°空间范围内,2019.3.1~2019.3.10时间范围内的所有轨迹点。 轨迹线查询:根据某个移动对象的id,查出某段时间内的轨迹。例如:查询编号为"205073000"的船舶在2019.3.1~2019.3.10时间范围内的所有轨迹点。 要求: 要能支撑每日10亿量级的写入,要能承载千亿轨迹规模的存储 时空查询(区域
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