大數(shù)據(jù)開發(fā)專業(yè)需要學習的內(nèi)容包括三大部分,分別是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識、大數(shù)據(jù)平臺知識、大數(shù)據(jù)場景知識。
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識:
有三個主要部分,分別是數(shù)學、統(tǒng)計學和計算機等學科。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識往往決定了開發(fā)人員未來的成長高度,所以要重視基礎(chǔ)知識的學習。
大數(shù)據(jù)平臺知識:
是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ),在學習期間,往往以搭建Hadoop、Spark平臺為主,一方面Hadoop對機器的硬件要求不高,另一方面Hadoop的使用也非常普遍,很多商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺都是基于Hadoop構(gòu)建的。大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價值化。
大數(shù)據(jù)場景知識:
是目前大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用,這些場景包括很多領(lǐng)域,比如金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、餐飲大數(shù)據(jù)等等,這些場景應(yīng)用的背后也需要對行業(yè)知識有一定的了解。
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大數(shù)據(jù)開發(fā)學習
大數(shù)據(jù)開發(fā)學習有一定難度,零基礎(chǔ)入門首先要學習Java語言打基礎(chǔ),然后進入大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的學習,主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
大數(shù)據(jù)需要學習:
語言Java、Scala等
分布式計算Spark,MapReduce等
分布式存儲Hbase,MongoDB等
分布式調(diào)度與管理Yarn、Zookeeper等
大數(shù)據(jù)平臺是指以處理海量數(shù)據(jù)存儲、計算及不間斷流數(shù)據(jù)實時計算等場景為主的一套基礎(chǔ)設(shè)施,典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群,加米谷大數(shù)據(jù)提供相應(yīng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)支持服務(wù)。既可以采用開源平臺,也可以采用華為、星環(huán)等商業(yè)級解決方案,既可以部署在私有云上,也可以部署在公有云上。
大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用主要包括以下幾個層面:
1、客戶管理
充分挖掘分析客戶的各維度基本信息以及當前/歷史的行為記錄,刻畫用戶畫像,實現(xiàn)給客戶分群。
2、精準營銷
在建立用戶畫像的基礎(chǔ)上,可向特定客戶推薦營銷針對性的產(chǎn)品或優(yōu)惠,提升獲客能力,鞏固客戶關(guān)系。
3、風險識別
構(gòu)建異常檢測和風險識別等模型,可以有效識別客戶管理、產(chǎn)品開發(fā)及銷售過程中出現(xiàn)的異常和風險,從而做出針對性的處置,防患于未然。
4、運行優(yōu)化
大數(shù)據(jù)可以幫助優(yōu)化渠道、機構(gòu),提前緩釋負面輿情,保護公司品牌形象。
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