大数据开发都要学习什么?什么是大数据平台?

大数据开发培训

大数据开发专业需要学习的内容包括三大部分,分别是大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景知识。

大数据基础知识:

有三个主要部分,分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度,所以要重视基础知识的学习。

大数据平台知识:

是大数据开发的基础,在学习期间,往往以搭建Hadoop、Spark平台为主,一方面Hadoop对机器的硬件要求不高,另一方面Hadoop的使用也非常普遍,很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。大数据的核心是数据价值化。

大数据场景知识:

是目前大数据的重要应用,这些场景包括很多领域,比如金融大数据、交通大数据、教育大数据、餐饮大数据等等,这些场景应用的背后也需要对行业知识有一定的了解。

大数据开发学习

大数据开发学习有一定难度,零基础入门首先要学习Java语言打基础,然后进入大数据技术体系的学习,主要学习Hadoop、Spark、Storm等。

大数据需要学习:

语言Java、Scala等

分布式计算Spark,MapReduce等

分布式存储Hbase,MongoDB等

分布式调度与管理Yarn、Zookeeper等

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大数据平台是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施,典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群,加米谷大数据提供相应的大数据技术支持服务。既可以采用开源平台,也可以采用华为、星环等商业级解决方案,既可以部署在私有云上,也可以部署在公有云上。

大数据的业务应用主要包括以下几个层面:

1、客户管理

充分挖掘分析客户的各维度基本信息以及当前/历史的行为记录,刻画用户画像,实现给客户分群。

2、精准营销

在建立用户画像的基础上,可向特定客户推荐营销针对性的产品或优惠,提升获客能力,巩固客户关系。

3、风险识别

构建异常检测和风险识别等模型,可以有效识别客户管理、产品开发及销售过程中出现的异常和风险,从而做出针对性的处置,防患于未然。

4、运行优化

大数据可以帮助优化渠道、机构,提前缓释负面舆情,保护公司品牌形象。

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