培训大数据开发和数据分析的区别
培训大数据开发和数据分析的区别
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大数据应用其实也可以分为几种,其中比较常见的两种就是大数据开发和大数据分析,那么作为一个小白想要学习的话应该选择哪个方向呢?下面小千就来给大家介绍一下他们两个的区别。
大数据开发
大数据开发顾名思义,侧重于开发环节多一些,更加注重应用的实现,服务端开发,数据库开发,人机交互,数据加工等等的环节落地和功能实现。
数据库开发:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive等。
数据流工具开发:Flume、Heka、Fluentd、Kafka、ZMQ等。
数据前端开发:HightCharts、ECharts、JavaScript、D3、HTML5、CSS3等。
数据获取开发:关键词有爬虫、分词、自然语言学习、文本分类等。
大数据开发和大数据架构方向很多关键词是重合的,但一个主要是“开发”,一个主要是“应用”。“应用”更多的是懂得这些这种技术能为人们提供什么功能,以及使用这种技术的优缺点,并擅长做取舍;“开发”更注重的是熟练掌握,快速实现。
大数据分析
大数据分析顾名思义,侧重于分析和数据处理环节多一些,偏重于数据建模和分析,数据指标的建立和统计,数据之间的联系,机器学习,通过数据之间的关系对未来事物的预测。
数据库应用:RDBMS、NoSQL、MySQL、Hive、Cassandra等。
数据加工:ETL、Python等。数据统计:统计、概率等。
数据分析:数据建模、数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。
大数据分析主要是数据统计和数据分析,要有较好的数学素养,一般来说都是数学专业出身。此外还有一方面就是业务知识的理解,每个行业和公司的业务形态都是千姿百态的,只有对这些业务形态和业务流程充分理解才能对数据有可能更正确的建模和解读。
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