文章详情

　　据悉，大多数人对大数据分析岗位的理解仅仅停留在大数据薪酬高、未来发展潜力好、社会地位高且自带神秘这几个方面上，只要报名参加一个专业课程培训班、掌握跟大数据分析相关理论内容并且简单模拟操作几次就能读懂大数据，它将不再神秘。
 

　　大数据分析培训班课程内容介绍：

　　第一阶段，linux系统，之所以需要学它主要是因为大多数跟大数据分析相关的软件其实都是在linux系统上运行的，该系统的学习要扎实一些，学会了linux系统能为后期理解hadoop、spark等软件运行有积极帮助，能少踩坑，学会shell就能够看懂脚本，能更快配置大数据集群。

　　第二阶段，hadoop等软件的学习，hadoop里面包括了几个不同的组件，比如说hdfs它是存储数据的地方，就像电脑的硬盘、u盘等一样，将软件文件存储在MapReduce上面上是对数据进行处理计算的，它的主要特色体现在哪怕是再大数据只要能给予足够的时间就能将数据跑完，所以它被称为数据批处理的优选。又比如说spark，它其实是用来弥补MapReduce协议处理速度上比较慢缺点的，它的特点是能直接将数据加载内存中进行计算，而不是慢慢的读，特别是算法流们在提到Spark的时候恨不得将它捧在手心上。

　　第三阶段，大数据的从业实操，了解系统软件其实主要是为了帮助大家更好展开整个分析流程，如果说系统和软件是工具，那么从业流就是关键，你只有先学会工具并且将工具融入到流程中才能将它们的价值发挥出来，大数据分析的从业流大概是这样的，先就数据量在10tb以上的数据集做清洗，之后将它放在各个系统软件中进行分析、分层建模，建模之后再反向测算到底所建模型是否跟数据一致，如此就能排除其他错误可能得到最后结论。

　　乍听好像大数据分析培训挺简单的，内容也不复杂，不过是学一下软件、学一下整个从业流程，其实并非如此，将以上内容掌握起来还无法成为一个合格的大数据分析师，得确保自己有形成多维思考分析能力，同样的数据为什么不同人分析出来的结果不一样?主要是因为切入的角度不同，有的人切入角度很多元而且反复尝试、不厌其烦、错了就换一个角度重新开始，所以他们分析出来的结果往往是跟真实靠近的，形成多元化分析思维是成为优秀大数据分析师的必备条件，但难度很大，需要多花一些时间去接触实际案例才行。