云计算大数据分析学习

栏目: 数据库 · 发布时间: 6年前

内容简介:当下的互联网领域,云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。互联网da咖阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外,百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶,互联网正在进入“下一幕”智能时代,云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。无论是计算机行业,还是汽车领域,技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求,数据库和平台都是非完整和非稳定的,时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析,当技术累积到

当下的互联网领域,云计算、大数据、人工智能成为最热词汇。互联网da咖阿里云“为了无法估算的价值”将中国的计算触角伸向海外,百度首次向外界展示“百度大脑”的科技成果。移动互联网利用人口红利带来的增长已经逐渐见顶,互联网正在进入“下一幕”智能时代,云计算、大数据、人工智能将使全社会迎来变革性的发展。

云计算大数据分析学习

无论是计算机行业,还是汽车领域,技术形态的成熟是一个必然的要素。如果某个所谓的时代在技术上、硬件上没有达到产业的要求,数据库和平台都是非完整和非稳定的,时代的产业基础也就十分薄弱。从产业的政策角度分析,当技术累积到一定层次,产业政策的出台是必然的。为了激活云计算的发展,国务院在2015年就出台了《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》、《云计算白皮书2016》等,这些政策的出现并非偶然,在其背后有很多云计算服务商多年默默的技术耕耘。

技术和政策的形态达到一定的地步,真正的产业化和市场化是否也已经达到?

等待入局者必须考虑几个重要因素:

一、目的是什么(为了降低成本、提高效率,还是在渠道上更接近用户);

二、企业是否愿意使用(产品同质化严重,如何体现差异化);

三、是否有助于提高社会福利(消费者福利、管理效率)。

如果这些问题得到肯定的答案,云计算与时代的发展需求相契合,真正的时代大门就会开启。

云计算大数据分析学习

大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外,更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。

关于大数据的话题,基本围绕三个问题展开:

一是数据从哪里来;

二是数据如何进行分析;

三是数据如何进行商品化。

任何大数据都是以应用为主的,在未来,通过多维度、多复合的大数据的精准挖掘,最终提供出优质的商务解决方案才是最关键的。

数据的三个来源分别是政府、企业行业和个人消费。

政府数据做了授权,但由于法律和其他方面的不健全,政府数据被滥用。消费者数据来源于电信、金融或类似BAT大企业,流量入口处的数据将被自动抓取,数据提供商可以提供所有维度的数据,但每一个都是局部。数据优化商在大数据产业链里要想长久发展,必须精通大数据的模型、算法以及数据特征,同时对行业及生态要有明显的敏感性。而算法提供商如果仅仅依赖单纯算法,未来将成为成长软肋。应用提供商最贴近客户、最熟悉客户需求,同时做的是最后的数据整合,在产业链上可能发展空间更大。

云计算大数据分析学习

中国具有高达7.22亿的大规模网民群体,目前国内仅有3万个机柜,对比美国的3亿群体2.4万个机柜可以看出,中国的数据市场规模还远未达到平衡点,未来将保持高速增长的态势。另一个方面,由于企业客户运营模式的改革,企业的云化增加了对大数据及专业数据中心的需求。

未来云计算产业和大数据产业将呈现规模化发展趋势,市场红利可观,创新、服务、合作、技术将推动互联网科技企业走得更高、更远。大数据时代已经到来,想要快速掌握这门高薪前景的技术该如何学习呢?

Linux基础和分布式集群技术

学完此阶段可掌握的核心能力:熟练使用Linux,熟练安装 Linux 上的软件,了解熟悉负载均衡、高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发、高可靠的服务架构;学完此阶段可解决的现实问题:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可以增大网站的并发访问量,保证服务不间断地对外服务;学完此阶段可拥有的市场价值:具备初级 程序员 必要具备的Linux服务器运维能力。

学习大数据处理需要的语言:

javaMR语言这种语言产生很早了,大家也或多或少的接触过,但是在大数据中使用已经有的原型进行构建庞大系统,是一种基本的选择。

Scala语言以 java 为基础的语言,和java很像,对任何想要进行大规模的机械学习或是建立高阶的算法,Scala是逐渐兴起的工具,善于呈现且拥有建立可靠系统的能力。

Hadoop在以java为基础的大数据处理当中,Hadoop为作一批数据处理,发展以java为基础的架构关键。相对于其他处理 工具 而言,Hadoop慢许多,但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用。

Kafka andStorm它是一个特别快速的查询信息系统,但是因为太快了在实施操作时会犯错,有时候会漏掉东西。

Pythom语言 Python 拥有R语言处理复杂数据的能力及更务实的语言特质,更简单和直观,在近几年的成长很快。在数据处理范畴内,通常在规模与复杂之间要有个选择,Python无疑当选。

学习一门课程,掌握好的学习方法至关重要,大数据云计算发展趋势非常好,现在学习好这门技术,未来的就业和选择会更多。


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