ビッグデータ技術の体系は巨大かつ複雑であり、毎年多数の新技術が登場しており、現在、ビッグデータ産業に関わるコア技術は主にデータ収集、データ保存、データクリーニング、データクエリ分析、データクエリ分析などです。データの視覚化。
Python+ はビッグデータの分野で活躍する鋭いツールになりました
どのような作業であってもデータは作業の一部となるため、Python は職場の人々にとって効率性を追求するための優れたツールとなっています。データのあるところには Python があります。
インターネットの発展に伴い、オンライン データの規模が増大し、膨大なデータの中に多くの貴重な情報が隠されていることがわかっています。Python を使用すると、データ マイニング、データ プレイ、これらの貴重な情報を発見し、洗練することができます。分析、データ視覚化などで重要な役割を果たします。
現在、デジタルトランスフォーメーションの推進により、ビッグデータの魅力に気づき、この分野への投資を続ける企業が増えており、Python+ビッグデータ開発に関わる人材も優遇されます。
「新しい職業 ― ビッグデータエンジニアリングおよび技術人材の雇用の繁栄に関する分析レポート」によると、ビッグデータ人材の需要は 2025 年に 250 万人に達すると予想されています。
このギャップの下で、ビッグデータ人材の給与は急上昇しており、一級都市で高収入の仕事が見つかるだけでなく、新しい一級都市や省都都市での雇用も非常に良好です。
ビッグデータの需要はますます高まっており、テクノロジーさえあれば仕事を見つける心配はありません。
ビッグデータを学ぶにはどのような言語基盤を習得する必要がありますか?
1. Java の基礎
ビッグ データ フレームワークの 90% 以上で Java 開発言語が使用されているため、ビッグ データ テクノロジを学びたい場合は、まず基本的な Java 構文と JavaEE 方向の関連知識を習得する必要があります。
2. MySQLデータベース
ビッグデータを学ぶ上で習得しなければならない知識の一つです。データ操作の言語は SQL であるため、多くのツールの開発目標は、Hadoop で SQL を使用できるようにすることです。
3. Linuxシステム
Linuxオペレーティングシステムにはビッグデータのフレームワークが搭載されており、Linux関連の知識を習得することはビッグデータの基礎知識でもあります。
ビッグデータの学習は理論レベルにとどまりません. ビッグデータの方向性は全方位であり, 基本的な言語の学習はほんの一部にすぎません. 最終的にプログラミングが実装された後、それはプログラミングのアイデアです.指導的なイデオロギーを学ぶのは簡単ですが、もっと便利になる可能性があります。
インターネットの潮流が底をつき、伝統的な企業が次々とデジタル変革を遂げる中、基本的にどの企業もデータの価値をさらに活用し、企業の業務効率を向上させる方法を検討しています。この流れの中で、ビッグデータ技術の重要性はますます高まっています。したがって、将来的には、ビッグデータは従業員に必要なスキルの 1 つになります。
1. ビッグデータとは何ですか?
ビッグデータの解釈に関しては、より正式な定義は、従来のソフトウェアツールでは一定期間内に取得、管理、処理できないデータの集合を指し、より強力な意思決定を行うためには新しい処理モデルが必要です。洞察とプロセス: 機能を最適化するための、急速に成長する大規模かつ多様な情報資産。簡単に言えば、ビッグデータは、構造化された従来のデータと非構造化の新しいデータです。では、従来のデータと新しいデータとは何でしょうか? 従来のデータとは、顧客情報や財務データなど、IT ビジネス システム内のデータです。これらのデータは構造化されており、その量は特に多くはなく、通常はわずかテラバイトです。従来のデータと比較して、ソーシャル ネットワーク、インターネット、その他のチャネルから得られる一種の「新しいデータ」もあります。これには、テキスト、画像、音声、ビデオ、その他の非構造化データが含まれます。現在、世界の75％以上が非構造化データであり、爆発的な増加を見せています。
2. ビッグデータの特徴は何ですか?
(1) 大容量
データの量は大きく、データのサイズによって、対象となるデータの価値と潜在的な情報が決まります。
(2) 各種タイプ
従来のデータベース、画像、ファイル、その他の複雑な記録を含むデータ タイプの多様性は、単一の個人データやユーザーが送信した単一のデータなど、単一のデータしか存在しない場合には価値がありません。ビッグデータとは言えないので、やはり多様性が必要であり、例えば、現在のインターネット利用者であっても、年齢、学歴、趣味、性格など、人それぞれに異なる特徴があり、それがビッグデータの多様性です。
(3) 速い
データの速度とは、アルゴリズムによるデータの論理的な処理速度が非常に速いことを意味し、1秒ルールによりさまざまな種類のデータから価値の高い情報を迅速に取得できる点も、従来のデータマイニング技術とは根本的に異なります。
(4) お買い得
全国の若者20～35人全員の1PB以上のオンラインデータがあれば、当然商業的価値があり、例えばこれらのデータを分析することで、若者の趣味を知り、開発の指針を立てることができます。商品の向き等。全国の何百万人もの患者のデータがあれば、そのデータの分析に基づいて病気の発生を予測することができ、それがビッグデータの価値です。
4. ビッグデータの応用シナリオ
(1) 金融：ビッグデータは、高頻度取引、社会感情分析、信用リスク分析の 3 つの主要な金融イノベーション分野で重要な役割を果たしています。
(2) 都市管理: ビッグデータを使用して、インテリジェントな交通、環境保護の監視、都市計画、インテリジェントなセキュリティを実現できます。
(3) 医療：病気が発見され、診断された場合、病気の診断と治療方針の決定が最も困難です。ビッグデータプラットフォームの助けを借りて、さまざまな症例や治療計画、患者の基本的な特徴を収集し、疾患の特徴に関するデータベースを構築できます。
(4) 小売: 小売業界は、ビッグ データ テクノロジーを使用して、顧客の消費の好みや傾向を理解し、製品の正確なマーケティングを実行し、マーケティング コストを削減できます。また、顧客が購入した商品に応じて購入できる別の商品を顧客に提供し、売上を拡大することもできます。
(5) 気象：ビッグデータ技術の活用により、天気予報の精度と有効性が大幅に向上し、予報の適時性が大幅に向上するとともに、竜巻などの大規模な自然災害に対しても、ビッグデータ コンピューティング プラットフォームにより、人々は自然災害の軌跡と危険レベルをより正確に理解できるようになり、人々が自然災害に対処する能力を向上させるのに役立ちます。
Python 言語はシンプルで理解しやすく、ゼロベースのエントリに適しており、プログラミング言語のランキングで最も急速に上昇しており、データ マイニング、機械学習、リアルタイム コンピューティングなどのさまざまなビッグ データ統合タスクを完了できます。
Python + ビッグデータ学習ロードマップの詳細な紹介 (すべて無料のビデオ チュートリアル)
フェーズ 1 でビッグ データ開発を始める
学習前ガイド: 従来のリレーショナル データベース、マスター データ移行ツール、BI データ視覚化ツール、SQL から始めて、その後の学習のための強固な基盤を築きます。
1. ビッグデータ データ開発基盤 MySQL8.0 入門から習熟まで
MySQL は IT 基礎コースのすべてであり、SQL は IT 生活のすべてを駆け巡ります。よく言われるように、SQL がうまく書ければ、簡単に仕事を見つけることができます。MySQL8.0をゼロから上級レベルまで徹底解説するコースで、このコースを受講すれば基礎的な開発に必要なSQLレベルが身に付きます。
2022年最新MySQL知識集中講義+mysql実践事例_ゼロベースのmysqlデータベース入門から上級までのチュートリアル一式
第2段階のビッグデータの中核基盤
事前学習ガイド: Linux、Hadoop、Hive を学び、ビッグデータの基礎技術をマスターします。
2022 年ビッグ データ Hadoop 入門チュートリアル
Hadoop オフラインは、ビッグ データ エコシステムの中核および基礎であり、ビッグ データ開発全体への入門であり、後の Spark および Flink の強固な基盤を築くコースです。コースの 3 つの部分 (Linux、Hadoop、Hive) を習得すると、データ ウェアハウスに基づいたオフライン データ分析のためのビジュアル レポートの開発を独自に実現できるようになります。
2022年最新ビッグデータHadoop入門ビデオチュートリアル、ゼロベースの独学に最適なビッグデータHadoopチュートリアル
数千億のデータ ウェアハウス テクノロジーの第 3 段階
事前学習ガイド: この段階のコースは実際のプロジェクトによって推進され、オフライン データ ウェアハウス テクノロジを学習します。
データ オフライン データ ウェアハウス、エンタープライズ レベルのオンライン教育プロジェクトの実践 (Hive データ ウェアハウス プロジェクトの完全なプロセス)
このコースでは、グループ データ ウェアハウスを構築し、グループ データ センターを統合し、散在するビジネス データの保管と処理を一元化することを目的としています。需要調査、設計、バージョン管理、研究開発、テスト、立ち上げまで、プロジェクトの全プロセスをカバーし、膨大なユーザー行動データの発掘と分析、多次元データセットのカスタマイズ、さまざまなシーンのテーマで使用するためのデータマートの形成を行います。 。
第4段階のPBメモリコンピューティング
事前学習ガイド: Spark は、ホームページの最初の言語として Python を正式に採用しました。バージョン 3.2 の更新では、組み込みのバンドルされた Pandas、Spark コンテンツが強調表示されます。
1. Python入門から習得まで（19日間）
環境構築からPythonの基礎学習コース。判決文、次に基本的なデータ型、次に関数を学習して習得し、ファイル操作に慣れ、最初にオブジェクト指向プログラミングのアイデアを構築し、最後にケースを使って学生を Python プログラミングの宮殿に導きます。
Python チュートリアルのフルセット_Python の基礎ビデオ チュートリアル、基礎ゼロの初心者向けの Python の独習に必須のチュートリアル
2. ゼロからWebサイト構築まで進化したPythonプログラミング
このコースを完了すると、高度な Python 構文、マルチタスク プログラミング、およびネットワーク プログラミングをマスターできるようになります。
3.spark3.2 基礎から上級まで
Spark はビッグ データ システムの主力製品であり、大量のデータを処理できる高性能の分散メモリ反復コンピューティング フレームワークです。このコースはPython言語学習Spark3.2をベースに開発されており、初心者でもすぐにマスターできるよう、理論と実践の融合を中心に効率よく、早く、分かりやすく解説しています。経験豊富なエンジニアも何かを得ることができます。
Spark ビデオ チュートリアルのフル セット、基礎から熟練者までのビッグ データ Spark3.2、ネットワーク全体の Python 言語に基づく最初の Spark チュートリアル セット
4.ビッグデータHive+Sparkオフラインデータウェアハウス産業プロジェクトの実戦
ビッグ データ テクノロジ アーキテクチャを通じて、産業用モノのインターネット製造業界におけるデータの保存と分析、視覚化、およびパーソナライズされた推奨事項の問題を解決します。ワンストップ製造プロジェクトは主に、さまざまなビジネス指標のデータを保存する Hive データ ウェアハウス レイヤーに基づいており、データ分析には SparkSQL に基づいています。中核的なビジネスには、オペレーター、コールセンター、作業指示書、ガソリン スタンド、資材の倉庫が含まれます。
ネットワーク全体がビッグデータSparkオフラインデータウェアハウス産業プロジェクトの実戦を初めて公開し、Hive+Sparkがエンタープライズレベルのビッグデータプラットフォームを構築