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　　大数据分析师的日常从业流程就是：收集、传输、转换、清洗、存储、二次加工、挖掘、统计、可视化结论输出。为了成为优秀的大数据分析师，每个新人都需要系统学习跟以上相关的课程内容，具体来说，课程安排如下：

　　第一，数据收集，数据收集的方法常见的有下面这些：与第三方合作由对方负责收集、业务数据、服务日志、行为上报数据、python爬虫、信息、网络等等，这项工作难度相当大，因为所谓的大数据指的是量在10tb以上的数据集，一本500万字电子书的内存量才几百兆而已，要收集如此大量的数据要讲究技巧，否则等到数据收集完也早就过了时效性了。到底有哪些技巧，怎么快速收集?这在课程内会有详细讲解，举个例子，在语言方面一定要高效利用java和python等，结合其他相关脚本知识才能做到高效有用。

　　第二，数据传输，一般会用到hadoop生态，其中常见的就是kafka与flume组合搭配，除此之外像消息队列的存在——ActiveMQ、阿里的RocketMQ就是典型的代表。

　　第三，数据存储，比较常见的乃是hdfs，它常被用于作为大量数据处理的基础支撑，它具备强大的横向扩展功能，而且在此基础上还衍生了许多不同的存储方式，比如说hive、HBase等等都是。

　　第四，数据再加工，常用到的就是Hadoop的MR框架以及Spark，再加工就是利用分布式处理框架将杂乱的数据变得标准化，将残缺的数据做有效补充，就原始的数据做深度加工，把一些明确的数字做规整再提取对应的高级属性，要用到的主要有storm以及spark streaming之类的实时框架。

　　第五，应用价值的输出，所谓应用价值简单一些来说就是可视化结论，对于非科班出身的人士而言，她们根本就看不懂到底在软件中被呈现的数据有什么意思，只能用图表等直白的方式来表达才行，所以需要以应用价值直接输出，到此就算是大数据分析全流程的完结。

　　因为在大数据分析培训机构内所学刚好就是从业日常所需，两者呈现对等关系，所以报班学习是一个不错的路径，学成归来之后就能利用大数据做统计分析、预测数据、做好画像体系等工作，还能利用大数据实现业务的数据化、智能化、自动化。