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平时跟大家说数据分析较多,大部分都是围绕业务数据分析来说的。

如果处理更大规模的数据,就需要大数据分析,这也会导致两个方向从业者的技能点也是不同的。

以工具举例,数据分析师的必要工具:Excel、SQL;而大数据分析师的必要工具:SQL、Hadoop、HDFS、Mapreduce、Mahout、Hive、Spark。

大数据的核心是利用数据的价值,机器学习是利用数据价值的关键技术,所以机器学习是不可或缺的。相反,对于机器学习而言,越多的数据会越可能提升模型的精确性,同时,复杂的机器学习算法的计算时间也迫切需要分布式计算与内存计算这样的关键技术。

因此,机器学习的兴盛也离不开大数据的帮助。如果我们想在数据分析的技术路上更进一步,大数据分析和机器学习则必不可少。


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他是BAT高级技术专家,数据处理和挖掘专家曾获得百度最佳技术个人奖。在BAT任大数据团队Leader,带领的团队每天处理的数据都远超PB级别。

在BAT主导研发个性化推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域的产品和架构,多次出任面试官参与BAT招聘和出题

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