大数据就业方向中,主要划分为哪些职位?
一、ETL研发
ETL研发,主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
二、Hadoop开发
Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量数据的存储,MapReduce提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大,而传统BI的数据处理成本过高,企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求将持续增长。
三、可视化(前端展现)工具开发
可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上,大数据交流分享资源扣qun74零零加【413八yi】通过操作界面元素,由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数据,经过时间考验,完全可扩展的,功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合,以用来构建极其丰富的用户界面。
四、信息架构开发
大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素,确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。
五、数据仓库研究
数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。
六、OLAP开发
OLAP在线联机分析开发者,负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型,然后创建数据访问的用户界面,提供高性能的预定义查询功能。
七、数据科学研究
数据科学家是分析师、艺术家的合体,需要具备多种交叉科学和商业技能。
八、数据预测(数据挖掘)分析
营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家,即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。
九、企业数据管理
企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理,并需要为此设立数据管家职位,这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据,并将数据清洗和规范化,将数据导入数据仓库中,成为一个可用的版本。然后,通过报表和分析技术,数据被切片、切块,并交付给成千上万的人。担当数据管家的人,需要保证市场数据的完整性,准确性,唯一性,真实性和不冗余。
十、数据安全研究
数据安全这一职位,主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作,并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验,具备运维管理方面的知识和能力,对企业传统业务有较深刻的理解,才能确保企业数据安全做到一丝不漏。
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大数据的入门级学习详细路线,初学者必看!!
已经火了很久了,一直想了解它学习它结果没时间,了解了一些资料,结合我自己的情况,整理了一个学习路线。 1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力: 熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,大数据学习扣qun74零零加【41三八yi】了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构; 学完此阶段可解决的现实问题: 搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务; 学完此阶段可拥有的市场价值: 具备初级程序员必要具备的Linux服务器运维能力。 1.内容介绍: 在大数据领域,使用最多的操作系统就是Linux系列,并且几乎都是分布式集群。该课程为大数据的基础课程,主要介绍Linux操作系统、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、防火墙、Shell编程等。 2.案例:搭建互联网高并发、高可靠的服务架构。 2.离线计算系统课程阶段 离线计算系统课程阶段 Hadoop核心技术框架 学完此阶段可掌握的核心能力: 1、通过对大数据技术产生的背景和行业应用案例了解hadoop的作...
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Elasticsearch学习笔记(一)之what?
一句话介绍 Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。---摘自官方文档 他的父亲 Elasticsearch 的前世或者父亲应该可以说是Lucene。它是基于Java开发并且开源,目前被认为性能最好的全文检索引擎,但是它并不能直接拿来用或是对外提供服务。它本质上只是一个工具包,需要对它进行二次封装。目前基于Lucene组件的全文搜索应用有两个:Solr和Elasticsearch 。 他的兄弟 他的老大哥solr也是基于Lucene,2007发布第一版,作为企业级应用的全文检索服务,solr曾经也是风云一时。2010年,一个程序员为让他的妻子能够方便检索菜谱而开发的全文搜索服务横空出世,顺应大数据时代的潮流,他以其分布式,大数据量方面的处理优势迅速占领一席之位。Elasticsearch发展至今风头甚至可以说已经盖过了他曾经的老大哥solr。 兄弟PK 那么,到底是选择 Solr 还是 Elasticsearch?...
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