大數(shù)據(jù)分析不僅使企業(yè)能夠跟隨瞬息萬(wàn)變的潮流而不斷更新，而且還具有預(yù)測(cè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的能力，使企業(yè)占據(jù)有競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)，受到了企業(yè)的日益重視。大數(shù)據(jù)技術(shù)逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的核心，對(duì)于專業(yè)的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才需求量也是越來(lái)越多。更多的人選擇了快餐式教學(xué)去專業(yè)的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)學(xué)校學(xué)習(xí)。但哪些技術(shù)點(diǎn)重要呢？哪些又是大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的關(guān)鍵呢？北大青鳥佳音學(xué)院小編將為大家一一解惑：

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)關(guān)鍵在于能夠完成大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)處理的流程困難重重。處理過(guò)程一般來(lái)講可以分為四步。

首先應(yīng)當(dāng)利用多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)接收來(lái)自不同的客戶端的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。用戶通過(guò)這些數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)進(jìn)行簡(jiǎn)單的查詢和處理，而在大數(shù)據(jù)采集過(guò)程中所面臨的主要困難在于并發(fā)數(shù)過(guò)高，同時(shí)可能有成千上萬(wàn)的用戶在訪問(wèn)或者操作，如何在數(shù)據(jù)庫(kù)間完成負(fù)載均衡和分片是重難點(diǎn)。

第二步在于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和預(yù)處理。由于數(shù)據(jù)采集涉及了多種數(shù)據(jù)庫(kù)，在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析之前，需要將所有的數(shù)據(jù)導(dǎo)入集中的大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，然后對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步主要面臨的問(wèn)題在于導(dǎo)入數(shù)據(jù)量大，導(dǎo)入流量通常可以達(dá)到成百上千兆級(jí)別。

第三步統(tǒng)計(jì)和分析。利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)將存儲(chǔ)在其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的分析及分類匯總，進(jìn)行批量的處理。對(duì)于半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)還需要使用Hadoop等。而這一步主要面臨的挑戰(zhàn)是設(shè)計(jì)的分析數(shù)據(jù)量大，對(duì)系統(tǒng)資源占用率高，對(duì)于系統(tǒng)IO挑戰(zhàn)較大。

第四步就是數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘和分析過(guò)程不同，基于前三部的各種算法的計(jì)算，以達(dá)到預(yù)測(cè)的效果，從而滿足更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析需求。該過(guò)程的特點(diǎn)在于挖掘算法十分復(fù)雜，涉及的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都很吊，常用的挖掘算法都以單線程為主。

大數(shù)據(jù)程序員培訓(xùn)，一定要選擇北大青鳥佳音學(xué)院這樣專業(yè)的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，不同于其他機(jī)構(gòu)的附加大數(shù)據(jù)，北大青鳥佳音學(xué)院科學(xué)安排課程比例，結(jié)合名企需求，只教授主流及熱門的大數(shù)據(jù)技術(shù)。與北美大數(shù)據(jù)達(dá)成戰(zhàn)略合作，國(guó)際化標(biāo)準(zhǔn)上線學(xué)員項(xiàng)目，每一名大數(shù)據(jù)程序員都必須有一個(gè)面試官無(wú)法拒絕的項(xiàng)目。學(xué)到精湛的大數(shù)據(jù)技術(shù)盡在北大青鳥佳音學(xué)院大數(shù)據(jù)培訓(xùn)。