年龄20-30周岁,大专及以上学历,不限专业/经验/性别。
发布时间:2023-01-17 09:32:44来源:有考培训网综合
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对数据分析有兴趣,有一定的抗压力与耐心、学习能力。
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有打算从事数据分析相关工作的广大应届毕业生和往届毕业生。
从事数据采集、整理、分析,发现问题,分析问题,得出结论,为公司的决策层提供数据支持,偏业务。
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设计、搭建并维护基础设施,以提供数据收集、存储、处理、计算等平台,偏代码开发,需要在代码能力上弥补,但与纯技术栈的程序员相比需要一定的业务逻辑。
博为峰
大数据时代,国家竞争力将部分体现为一国拥有数据的规模、活性以及该国解释、运用数据的能力,而国家数据主权体现了对数据的占用和控制。因此,大数据时代,数据主权成为另一个大国博弈的空间。那么,深圳大数据培训班哪里不错?
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大数据分析平台有哪些功能,千万别错过!
1.数据清理功能
在大数据应用技术中,前端数据清理功能远比我们想象的重要。如果没有良好的清理,就不会有后续的数据建模和数据挖掘。数据清理功能不仅受到技术开发的限制,还与数据类型和数据量密切相关。
在大数据分析平台中,需要一个兼容性强、查询速度快的数据清理模块。面对大量待处理数据和非结构化数据的增加,数据清理功能的工作量和工作强度必然会增加。认识到数据清洗功能的重要性,研发工程师将不遗余力地加强大数据前端数据清洗和数据兼容的建设。
2.数据分析功能
数据分析能力是大数据平台建设的重点,也是大数据分析工具存在的意义。大数据分析平台的数据分析功能受到多方面的影响。除了软件设计技术和内置架构外,车载数据分析模型也十分重要,这直接决定了大数据分析平台所能承担的数据分析任务。
3.数据可视化功能
数据可视化是目前***的大数据应用技术。数据可视化是指在各种平台上以图表的形式显示数据或数据分析结果。这就要求大数据分析平台具备强大的数据图表绘制功能,并构建丰富的视觉效果,以满足用户不同的显示需求。
数据可视化是数据分析中必不可少的一部分,即数据返回时的二次分析。数据可视化也有利于构建大数据分析平台的学习功能,让没有技术背景的初学者可以掌握大数据分析平台的操作。
大数据分析工具之所以关注这三个方向的功能建设,不是因为技术或概念建设的要求,而是为了适应信息时代背景下大数据分析平台的性能要求。除了以上三点之外,大数据分析平台还应该包括很多附属和扩展的功能模块,以增强数据流和用户沟通。
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