【大数据分析】校企合作 | “大数据时代”终于到来了，你还能错过吗？！

 

“大数据时代”终于到来了

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

 

大数据分析人才的缺口也随之凸显出来。据机构预测，今年，全球将新增440万个与大数据相关的工作岗位，大数据的发展也会催生出一批新职业，如大数据分析师、首席数据官等，今年就将有25%的组织设立首席数据官职位。

 

校企合作 大数据COOP

 

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公益讲座

隆重推出：大数据校企合作就业指导会！

适合众多专业背景，职位多，大数据就业一路领跑！

 

讲座

时间


11月9日 (周六) 2:30pm

（仅限30名座位，预定从速）

 

讲座地点

250 Consumers Road, Suite 901, Toronto  M2J 4V6

 

订座电话

(416)665-1888

 


（座位有限，订满为止）

❖ 主要内容 ❖

 

北美大数据职业培训课程以数据分析的基本原理如数据库知识、数据质量控制、数据编程为主线，辅以Hadoop和云计算技术，介绍了数据分析在零售、电子商务、银行、电信等多个行业中的实际应用与项目管理方法，及相关的数据技术和技能，同时结合了数据职业的特点讨论了职业道德。理解数据分析职业的硬技术和软技能要求，掌握流行的数据编程语言，对分布式存储有概念并基本能操作数据的处理，能与业务部门沟通了解数据分析项目需求并实际执行完成大数据项目，能胜任数据分析师或数据工程师的日常工作。

 

这是2019年最强最新的Hadoop/Spark/AI/DW 大数据讲座，

没有“之一”！

15年授课经验的金牌数据仓库名师亲自授业解惑，万勿错过！

 

大数据的主要特点：4V       
数据量大（Volume），数据类别复杂（Variety），数据处理速度快（Velocity）和数据价值大密度低（Value）
 
Hadoop采用MapReduce分布式计算框架，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。并根据GFS开发了HDFS分布式文件系统，根据BigTable开发了HBase数据存储系统。Hadoop处理的数据必须是已经存放在HDFS上或者类似HBase的数据库中。常用于离线的复杂的大数据处理。
大家对Hadoop和Apache Spark这两个名字并不陌生。但我们往往对它们的理解只是提留在字面上，并没有对它们进行深入的思考，下面不妨跟我一块看下它们究竟有什么异同。
 
1.解决问题的层面不一样
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施: 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组
 
Hadoop的适用场景：                            
1）海量数据的离线分析处理
2）大规模Web信息搜索
3）数据密集型并行计算成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
同时，Hadoop还会索引和跟踪这些数据，让大数据处理和分析效率达到前所未有的高度。Spark，则是那么一个专门用来对那些分布式存储的大数据进行处理的工具，它并不会进行分布式数据的存储。
 
Spark的适用场景：
1）多次操作特定数据集的应用场。Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。
2）粗粒度更新状态的应用。由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或者是增量的Web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。
因此Spark的适用面是很广泛的。
 
2.两者可合可分
Hadoop除了提供为大家所共识的HDFS分布式数据存储功能之外，还提供了叫做MapReduce的数据处理功能。所以这里我们完全可以抛开Spark，使用Hadoop自身的MapReduce来完成数据的处理。
相反，Spark也不是非要依附在Hadoop身上才能生存。但如上所述，毕竟它没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作。这里我们可以选择Hadoop的HDFS,也可以选择其他的基于云的数据系统平台。但Spark默认来说还是被用在Hadoop上面的。
 

 

所以，当前大数据时代，掌握Hadoop和Spark是绝对必要的。

❖ 实习项目介绍 ❖

 

 

  • 熟悉大数据，掌握如何在大数据的环境下提高编程技能和工作效率

  • 独立设计数据分析方案来解决各种商业问题

  • 管理和处理商业数据，向高级分析师提供数据支持

  • 根据客户需求，设计、分析和完成商业报告

  • 从数据分析中洞察商业机会，向客户提供优化的建议

  • 向市场营销项目提供分析支持、完成实验设计和营销计划的效果评估

  • 对数据分析项目实施质量管理

  • 与商业客户之间的高效沟通

  • 最为重要的，建立起强烈的自信，在面试中对各种数据分析技术问题对答如流

❖ 导师简介 ❖

名师 Mr. Shen

被学员们公认：Data Warehouse名师Mr.Shen是一生难求的好老师！多伦多Data Warehouse名师Mr.Shen, 北美本地13年IT工作经验。多年数据仓库开发经验，对目前设计和建立数据仓库的方法和常用的ETL和BI主流工具软件有非常深入的了解。

--多伦多著名BI培训专家，维多利亚“Data Warehouse 就业班”、“Data Warehouse 实战班(Informatica & Congnos)”和“DataStage证书经验班”授课名师。
--能结合工作中大量的实际例子应用和及教学，为大家演绎目前在这个领域中市场上流行软件的精髓。

 

 

 

 

 

 

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