¿Es el análisis de big data difícil y fácil de aprender?
En primer lugar, te recomiendo que visites el sitio b: Análisis de Big Data - Curso de proyecto práctico de inteligencia artificial
La popularidad del big data ha provocado que muchas personas inviertan en el desarrollo de big data. y aprender Sin embargo, recientemente también habrá una voz así en Internet: Big data es demasiado difícil de aprender y aprender big data te da ganas de llorar. De hecho, aprender no es tan simple, pero si aún no puede aprender big data a pesar de sus esfuerzos, debe reflexionar sobre si hay algún problema con su método de aprendizaje. El editor se lo mostrará a continuación. ¿Es realmente tan difícil aprender big data?
Una importante mejora de la base de datos en esta etapa
Esta etapa se centra en explicar los conceptos básicos de las operaciones de Linux, la programación de Shell, el clúster Zookeeper y la preparación del entorno del clúster hadoop, etc., lo que puede ayudar aquellos que no tienen una base de Linux o tienen una base débil de Linux Los estudiantes dominan el uso de Linux, dominan la instalación de software en Linux, están familiarizados con conceptos relacionados con clústeres, como el equilibrio de carga y la alta confiabilidad, y construyen una alta concurrencia y alta confiabilidad. Arquitectura de servicio confiable para Internet para proporcionar una comprensión profunda del contenido de big data. Aprenda a estar bien preparado.
Sistema distribuido fuera de línea Big Data Hadoop fase 2
Sistema distribuido fuera de línea Hadoop Big Data fase 3
Sistema informático en tiempo real Big Data Storm fase 3
En esta etapa, a través de explicaciones y ejercicios completos de los mecanismos internos, principios y casos del panel de control en tiempo real de Storm, los estudiantes pueden tener ideas completas de desarrollo de proyectos y diseño de arquitectura, y dominar los conceptos desde la recopilación de datos hasta el cálculo en tiempo real para Almacenamiento de datos en pantalla frontal. Capacidad de programación.
Implementación práctica de los cuatro principales proyectos de datos de Storm en la etapa.
Recopile registros del sistema empresarial en línea en tiempo real y conéctese a la transmisión de Storm. plataforma informática para análisis en tiempo real, y cuando ocurre información anormal, llame a la empresa de alarma para notificar a las personas responsables relevantes. Para lograr la función de monitorear el funcionamiento del sistema empresarial, el monitoreo basado en registros requiere ciertas reglas que registran la información. Las reglas de monitoreo de activadores serán alertadas a través de mensajes de texto y correos electrónicos.
Sistema informático de memoria Spark de datos de fase cinco
Spark se puede utilizar para procesamiento por lotes, consultas interactivas (Spark SQL) y procesamiento de secuencias en tiempo real (Spark Streaming) y otro contenido relacionado. Aprobado en esta etapa Explicar el marco de procesamiento integral de Spark, que permite a los estudiantes dominar las tecnologías de desarrollo relacionadas con Spark y volverse competentes en el trabajo relacionado con Spark.
Práctica del proyecto Big Data Spark de la fase 6
El retrato de usuario es un modelo de usuario etiquetado abstraído en función de los atributos básicos, los atributos sociales, los hábitos de vida y las industrias de consumo del usuario. El trabajo principal de crear retratos de usuarios es colocar "etiquetas" a los usuarios, y las etiquetas son identificadores de características altamente refinados derivados del análisis de la información del usuario.
Finalmente, lo que el editor quiere decir es que cuando todo el mundo tenga ganas de llorar al aprender big data, reflexione seriamente sobre si realmente está trabajando lo suficiente. ¿Realmente no hay nada de malo en mi propio método de aprendizaje? Mientras se resuelvan estos dos problemas, todos descubrirán que big data realmente no es tan difícil de aprender.