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马云所说的大数据人才,月薪高达30K

来源:CDA原创 | 2019-09-27 | 发布:经管之家





作者 | 王新港

出品 | CDA数据分析研究院





马云曾在卸任演讲的时候说过这样一段话:


“很多人还没搞清楚什么是PC互联网,移动互联网来了,我们还没搞清楚移动互联的时候,大数据时代又来了。”




而大数据专家埃里克·西格尔 博士曾在《大数据预测》一书中描绘了一个大数据时代下的一天:


2020年的一天,在你驱车前往公司的路上,导航系统通过预测交通流量,会自动帮你选择一条最合适的交通路线;?#30340;?#25512;荐系统会根据你的饮食习惯预测你可能会喜欢吃什么,并推荐沿途的早餐店;你的电子社交助理已经为你自动选择了你可能感兴趣的社交网信息。




离埃里克博士所说的2020年虽然还有3个月左右的时间,但是书中阐述的技术如“大数据交通技术”“个性化推荐系统”“人工智能语音助理”等已经逐渐实现,并被人们广泛应用。而这些技术都离不开“大数据”。

Volume大容量、Variety多样性、Value有价值、Velocity速度,4个V是业界普遍认定的大数据特点。那么大数据是如何改变我们的生活方式的呢?我们需要了解最重要的两个问题。即


“大数据最核心的价值是什么?”

“大数据最核心的技术是什么?”


大数据最核心的价值是什么?

首先,我们需要知道现代人类的衣食住行无外乎三大产业“农业”“工业”“服务业?#20445;?#32780;所有产业都会从大数据的发展中受益。



农业:

大数据技术可以应用在如“土壤抽样分析”“气象统计监管”等与土壤,农作物,供应链相关的农业领域上,帮助第一产业的发展。如今国外已经有一些公司把大数据技术与农业进?#26032;?#22320;,而在我国,农业大数据还仅仅是一个起步阶段。在未来,农民可以“知天而作”依靠大数据技术实现农作物产量翻倍,降低自然灾害对农产品的影响等愿景。工业:工业大数据是我国重点发展的一个方向,工业与信息化部门一直致力于我国工业大数据的发展。如果工业产业下的各个行业与大数据可以紧密结合,对人类的生活方式的改变将是巨大的。仅仅是电力系统的配电?#26041;冢?#22914;果可以做?#20132;?#20110;海量?#27809;?#29992;电特征数据分析,进而实现台区的负荷预测、用电调度、有序用电,将极大地优化我国电力资源的分配,实现可?#20013;?#21457;展。服务业:

第三产业是与人们的生活贴合最紧密的一个产业。我们从幼年到老年,教育,交通,医疗,金融等行业或多或少都与我们生活相关,而这些行业与大数据更是密不可分。

医疗:

临床数据的采集分析,优化诊疗流程

可穿戴设备通过监测个?#35828;?#34892;为如行走步数等改善我们的健康状况

通过大数据分析生成报告显示?#27809;?#25152;在地区的流感活动。

交通:

智能化公交app“?#36947;?#20102;”

路网监控优化重点城?#34218;?#36890;压力

电子导航即时分析道路状况,为车主调整最佳路线

物流行业的车辆,路线,网点建设

娱乐:

网易云音乐“个性化推荐”

今日头条与抖音的新闻推荐,视频推荐

《纸牌屋》演员的筛选

电信:

通过大数据平台优化网络布局,提升?#27809;?#20307;验

记录?#27809;?#22312;Wifi网络中的地理位置等数据销售给广告客户。

银?#26657;?br/>
风控模型的建立与优化

定制化金融服务等

由于某些客观原因,相对于第一产业和第二产?#36947;?#35828;,第三产业凭借自身的优势,大多汇聚?#35828;?#21069;最海量的数据以及大批的科研中坚力量。而无论在哪一产业,随着计算机处理能力的日益强大,你能获得的数据量越大,你能挖掘到的价值就越多。

大数据最核心的技术是什么?



分?#38469;?#31995;统:

Hadoop:作为一个开源的框架,专为离线和大规模数据分析而设计。

数据采集:

Sqoop:用来将关系型数据库和Hadoop中的数据进行相互转移的工具,可以将一个关系型数据库中的数据导入到Hadoop(?#26657;部?#20197;将Hadoop中的数据导入到关系型数据库中。

数据存储,预处理:

HBase:是一个分?#38469;?#30340;、面向列的开源数据库,可以认为是hdfs的封?#22467;局?#26159;数据存储、NoSQL数据库。

Hql:Hibernate Query Language的缩写,提供更加丰富灵活、更为强大的查询能力;HQL更接近SQL语句查询语法。

MapReduce:Hadoop的查询引擎,用于大规模数据集的并行计算,”Map(?#25104;洌?#21644;”Reduce(归约)?#20445;?#26159;它的主要思想。它极大的方便了编程人员在不会分?#38469;讲?#34892;编程的情况下,将自己的程序运行在分?#38469;?#31995;统中。

数据分析:

Hive:核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序,可以将结构化的数据?#25104;?#20026;一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。

Spark:拥有Hadoop MapReduce所具有的特点,它不需要读取HDFS。Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互?#35762;?#35810;外,它还可以优化迭代工作负载。

Pyspark:由python和spark组合使用,做前期数据处理速度快,还?#28304;鴐llib可以实现一些基本的模型

建模,数据挖掘:

SparkMLlib:是Spark的机器学?#22467;∕L)库。其目标是使?#23548;?#30340;机器学习可扩展和容易,同时包括相关的测?#38498;?#25968;据生?#21892;鰲park的设计初衷就是为了支持一些迭代的Job, 这正好符合很多机器学习算法的特点。

如今大数据分析的技术愈发成熟,相关的岗位?#24067;?#36895;增加,薪水更是直线飙升,高达30K。以下?#35745;?#28304;自某研究社:

薪资水平与行业需求









说明:曲线越向上代表市场需求量越大,就业情况越好。该数据由各地招聘网站统计而来,仅供参考。

完 谢?#36824;?#30475;

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查看原文:https://www.cda.cn/view/27172.html

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