ビッグデータを学ぶ方法

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ほとんどの人は、特定の目標を達成すると、身体的にも精神的にも気分が良くなると信じています。しかし問題は、決して目標を達成できない可能性があることです。まだ持っていないものの上に幸せを築くことは、幸せを生み出す力を自分から奪うことと同じです。

序文

ビッグデータは、現時点でも最も注目されているテクノロジーの 1 つです。モバイル開発が最初に普及し始めたときと同じように、私はビッグデータ開発に必要な一連のコンポーネントのインストールを書きましたが、ビッグデータを学習する方法について考えたことはありませんでした。この機会を利用してそれについて書きました。

ビッグデータ技術はインターネットや情報技術の分野で注目されている技術の一つであり、データ量の急速な増加と構造の複雑化に伴い、ビッグデータ技術の需要も高まっています。関連分野で働きたい場合は、ビッグデータ技術を学ぶことが不可欠なステップです。この記事では、ビッグ データ テクノロジをより適切に開始し、習得するのに役立つことを期待して、ビッグ データ テクノロジを学習する基本的な方法と方法を紹介します。

1. ビッグデータとは

まず、ビッグデータとは何ですか? ビッグデータを学ぶには、まずこの概念を理解する必要があります。実際、私たちは生活の中でビッグデータに接しています。防疫期間中、私たち一人一人が核酸検出データ、ワクチン接種データ、旅程軌跡データを生成し、各個人および各都市のデータを収集することでビッグデータが形成されます。ビッグデータの一般的な概念を理解します。私たちは言葉を要約することで、書かれた概念や特徴を形成することができます。

ビッグ データとは、大規模で多様かつ高速処理されるデータの集合を指します。これらのデータは、多くの場合、従来のデータ処理ツールやテクノロジーで処理できるデータ量よりはるかに大きく、処理には特定のテクノロジーやツールが必要です。そして分析。ビッグデータの特徴は次のとおりです。

1. 大容量: ビッグ データ コレクションのデータ量は、通常、数千万またはそれ以上に達します。

2. さまざまなタイプ: ビッグ データ コレクションのデータ タイプには、テキスト、画像、ビデオ、オーディオ、その他のデータ タイプが含まれます。

3. 高速なフロー: ビッグ データ コレクションのデータは常に生成および更新されており、迅速に処理する必要があります。

4. 価値密度が低い: ビッグ データ コレクション内のさまざまな種類のデータにはさまざまな値があり、価値を発見するには一部のデータを他のデータと組み合わせる必要があります。

ビッグデータテクノロジーは、大量のデータコレクションの収集、保存、処理、分析を解決し、そこから貴重な情報や知識を発見することを目的としています。

2. ビッグデータの応用分野

先ほどビッグデータの概念についてお話しましたが、私たちは生活の中で常にビッグデータにさらされていますが、ビッグデータの応用分野にはどのようなものがあるのでしょうか。
たとえば、私たちはオンラインで商品を購入することがよくありますが、アプリはどのようにして関連するオブジェクトをプッシュしてくるのか、アプリはどのようにして興味のある動画を推奨してくれるのか、などです。これらはすべて、私たちの生活におけるビッグデータと密接に関係するアプリケーションです。

ビッグ データの応用分野は非常に広範囲で、ほぼすべての側面が含まれます。一般的な分野のいくつかを以下に示します。

1. ビジネス インテリジェンス: ビッグ データ テクノロジーを使用して企業の販売、調達、生産などの大量のデータを分析し、企業の意思決定やビジネス プロセスの最適化を支援します。

2. 金融業界: ビッグデータ技術を利用して金融市場、ユーザー行動、信用評価などのデータを分析し、金融機関の意思決定とリスク管理をサポートします。

3. ヘルスケア: ビッグ データ テクノロジーを使用して患者の健康データ、医療記録、その他のデータを分析し、医師がより正確な診断と治療の決定を行えるようにします。

4. 教育: ビッグデータ技術を使用して生徒の学習データを分析し、個人に合わせた教育計画をカスタマイズし、生徒の学習効果を向上させます。

5. メディアおよびエンターテインメント業界: ビッグデータ テクノロジーを使用してユーザーの行動やメディア コンテンツなどのデータを分析し、より正確な推奨事項やパーソナライズされたサービスを作成します。

6. 交通と物流: ビッグ データ テクノロジーを使用して交通と物流のデータを追跡し、ルート計画を最適化し、渋滞を軽減し、輸送効率を向上させます。

つまり、ビッグデータ技術はさまざまな業界に浸透し、企業や組織により正確かつ効率的な意思決定支援やビジネスプロセスの最適化を提供し、私たちの生活と密接に関係しています。

3. ビッグデータに対する社会の人材需要

ビッグデータの応用範囲は非常に広いのですが、ビッグデータを活用するのは非常に難しいのでしょうか？実際には簡単なものから難しいものまでありますが、単純なものから複雑なものまで当然あります。例えば、ビッグデータの要件には、データラベラーなどの非常に単純な仕事がありますが、複雑なものになると、さまざまなアルゴリズムが関係します。求人サイトを自分でチェックしてみてください。



ビッグデータ技術の幅広い応用と急速な発展に伴い、社会や企業はビッグデータの人材をますます求めています。以下にいくつかの要件があります。

1. データ アナリスト: データの収集、整理、分析、データ分析戦略の策定、データ価値のマイニングを担当します。

2. データ アーキテクト: データ ウェアハウス、データ統合、データ モデルを含むデータ アーキテクチャの設計と構築を担当します。

3. ビッグ データ エンジニア: データ ストレージ、処理、分析、その他のテクノロジーを含むビッグ データ プラットフォームの構築、保守、最適化を担当します。

4. 人工知能の専門家: 機械学習、ディープラーニングなどの人工知能テクノロジーの開発と応用を担当します。

5. ビジネス アナリスト: ビッグ データ テクノロジーとビジネス ニーズを組み合わせ、ビジネス分析戦略を策定し、企業にデータドリブンな意思決定サポートを提供する責任を負います。

つまり、ビッグデータ技術の継続的な普及と応用に伴い、ビッグデータ人材に対する社会や企業の需要も高まっており、多くの企業や組織にとってビッグデータ人材は希少なリソースとなっている。

4. ビッグデータの学習ルート

ビッグデータの学習ルートについては、ブロガー自身が途中で僧侶になり、ブロガーの先生である山豚の説明を見てより明確になりました。スパークのコンポーネント。

Xiaoshanzhu氏のブログと学習ルートを見て、以下に示すようにデータ処理プロセスなどの理解が深まりました。

もう1つは、学習の過程で、各コンポーネントの特性、違い、アプリケーションデータのシナリオを理解する必要があります。これはXiaoshanzhu 先生のブログからのものです。

• オフライン コンピューティング
  オフライン コンピューティングのシナリオでは、履歴データ、つまり二度と変更されないデータが使用されます。データ ソースが決定されると、データは追加または更新されなくなります。これは、高いリアルタイム パフォーマンスを必要としないシナリオに適しています。特定の指標が定期的に計算されたり、ジョブが実行されたりする場合が多く、計算時間は基本的に分単位で制御可能です。

1. データソース: データファイル、データベース内のデータなど。
2. データ収集: Sqoop、HDFS データアップロード、Hive データインポートなど。
3. データストレージ: HDFS
4. データ分析: MapReduce、Hive QL
5. 計算結果：Hive結果テーブル（HiveJDBCクエリ）、リレーショナルデータベースへエクスポート

• リアルタイム コンピューティング リアルタイム
  コンピューティングが直面するデータは絶えず流入しており、リアルタイムに流入するデータを処理するには適切なコンポーネントを使用できる必要があります。場合によっては、単位時間あたりのデータ流入が多くなり、消費が遅くなります。場合によっては、単位時間あたりのデータ流入が比較的少なく、消費が速くなります。そのため、データを収集する際には、データが失われないようにする必要がある一方で、データを管理するためのミドルウェアが必要になります。リアルタイム計算を行う場合には、マイクロバッチ法などを利用することができますが、同時に計算結果のマージの問題にも対応し、最新の結果をリアルタイムに表示する必要があります。

1. データソース：ログファイル増分監視など
2. データ収集: Flume
3. ミドルウェア: カフカ
4. データ分析: Spark-Streaming、Flink など
5. 計算結果：HBase

上記は、さまざまなシナリオでデータ フローを実現するためのいくつかのコンポーネント統合ソリューションの簡単なリストです。さまざまなコンポーネントの特性を検出して要約し、適切なコンポーネントを適切な場所に配置することに優れている必要があることをお伝えします。面接官がよく尋ねるのは、シナリオのトピックです。実際、各コンポーネントを使用して API を呼び出す方法はそれほど複雑ではなく、プロセス、統合、コンポーネントの接続に重点が置かれており、要件を直接変換できるデータ分析と処理のアイデアを常に浸透させて強化しています。データ分析プログラムへの移行、これが学習の焦点です。

一般に、ビッグデータの学習ルートは次の側面に分類できます。

1. データとプログラミングの基礎: 基本的なデータ構造、アルゴリズム、プログラミング言語 (Python や SQL など) を学びます。これがその後の学習の基礎となります。

2. データベースとデータ処理: リレーショナル データベースと NoSQL データベースの使用と管理を学び、データ クリーニング、変換、処理などの基本的なスキルを習得します。

3. ビッグデータ プラットフォーム: Hadoop、Spark、Kafka などを含むビッグデータ プラットフォームの構築、管理、最適化、マスター クラスターの構築、リソース管理、データ スケジューリングなどを学びます。

4. データの視覚化と分析: データ マイニング、機械学習、統計分析などのデータの視覚化とデータ分析の基礎を学び、データ プレゼンテーションのスキルと方法を習得します。

5. 深層学習と人工知能: ニューラル ネットワーク、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、深層学習と人工知能の関連知識と技術を学び、関連するアルゴリズムとフレームワークの使用と応用を習得します。

つまり、ビッグデータの学習ルートには、体系的な学習計画と確かな基礎知識、継続的な学習と実践、そして先進テクノロジーとの継続的な接触とコミュニケーションが必要です。

追記

ビッグデータを学習するプロセスにおいて最も重要なことは、継続的に学習する精神を維持することです。ビッグデータは広大で複雑な分野であり、学習と実践には多大な時間と労力が必要です。ここでは、役立つ学習方法と提案をいくつか紹介します。

1. 自分に合った学習パスを選択してください。ビッグデータを学習するには、独学、トレーニング、ソーシャル プラットフォームの学習など、さまざまな方法があります。自分に合った学習パスを選択すると、より効率的に学習できます。

2. ビッグデータ学習の基礎となるのは、強固なデータとプログラミングの基盤です。まず、Python、Java、Scala などのプログラミング言語を習得し、データ構造とアルゴリズムの基本知識を習得する必要があります。

3. ビッグデータ プラットフォームと関連ツールを学びます。Hadoop、Spark などのこれらのツールは、ビッグ データの処理と分析の基礎となります。学習する際には、実践的な操作を組み合わせて、自分で分散クラスターを構築できるようにする必要があります。

4. 実践は学​​習の鍵です。実際のプロジェクトを通じて知識やスキルをより習得することができますので、コンペプロジェクトやビジネスプロジェクトなどのビッグデータプロジェクトをいくつか見つけて練習することをお勧めします。

5. 常に新しい技術や手法を学びましょう。ビッグデータ技術は急速に発展しており、新しい技術や手法が次々と登場しています。常に学び続け、新しいテクノロジーのトレンドに触れ続ける必要があります。

つまり、ビッグデータを学習するには、忍耐と忍耐力、そして継続的な練習と蓄積が必要です。粘り強く努力すれば、ビッグデータの中核となるテクノロジーと手法を習得し、資格のあるビッグデータのプロフェッショナルになることができます。

転載元: https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/132031781
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