发布网友 发布时间:2022-03-27 06:49
共2个回答
热心网友 时间:2022-03-27 08:18
大数据的应用场景非常多,不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同,初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境,来选择一个适合自己的应用场景。大数据的行业应用无非有三大场景,其一是数据采集场景,其二是数据分析场景,其三是数据应用场景,可以结合具体的场景来制定学习规划。
数据采集的应用场景非常多,很多行业领域在开展业务的过程中,都需要先完成数据采集任务,而数据采集领域的人才需求量也相对比较大,整个数据采集涉及到的环节也比较多,包括数据采集、整理和存储三大部分。相对于数据分析和应用环节来说,数据采集的入门还是相对比较容易的,初学者可以从爬虫开始学起,然后再逐渐展开和深入。
数据分析是大数据技术的核心之一,数据分析也是当前实现数据价值化的主要方式之一,所以学习大数据技术通常都一定要重视数据分析技术。数据分析当前有两大方式,其一是统计学方式,其二是机器学习方式,这两种方式的学习都需要一个过程,可以从基本的统计学知识开始学起,要重视数据分析工具的学习。
数据应用是大数据价值的出口,当前的数据应用目标有两大类,其一是给决策者使用,其二是给智能体使用,当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体,数据应用目标还将增加一个价值载体的分类。
最后,对于大数据初学者来说,不论选择哪个学习场景,最好要能够得到专业人士的指导,这对于提升学习效率有非常直接的影响。
关于数据分析必备的方法有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
热心网友 时间:2022-03-27 09:36
大数据的应用场景非常多,不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同,初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境,来选择一个适合自己的应用场景。大数据的行业应用无非有三大场景,其一是数据采集场景,其二是数据分析场景,其三是数据应用场景,可以结合具体的场景来制定学习规划。