云計(jì)算大數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)

科多大數(shù)據(jù)
科多大數(shù)據(jù)
當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能成為最熱詞匯?;ヂ?lián)網(wǎng)da咖阿里云“為了無(wú)法估算的價(jià)值”將中國(guó)的計(jì)算觸角伸向海外,百度首次向外界展示“百度大腦”的科技成果。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)利用人口...

當(dāng)下的互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能成為最熱詞匯?;ヂ?lián)網(wǎng)da咖阿里云“為了無(wú)法估算的價(jià)值”將中國(guó)的計(jì)算觸角伸向海外,百度首次向外界展示“百度大腦”的科技成果。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)利用人口紅利帶來(lái)的增長(zhǎng)已經(jīng)逐漸見(jiàn)頂,互聯(lián)網(wǎng)正在進(jìn)入“下一幕”智能時(shí)代,云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能將使全社會(huì)迎來(lái)變革性的發(fā)展。

無(wú)論是計(jì)算機(jī)行業(yè),還是汽車領(lǐng)域,技術(shù)形態(tài)的成熟是一個(gè)必然的要素。如果某個(gè)所謂的時(shí)代在技術(shù)上、硬件上沒(méi)有達(dá)到產(chǎn)業(yè)的要求,數(shù)據(jù)庫(kù)和平臺(tái)都是非完整和非穩(wěn)定的,時(shí)代的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)也就十分薄弱。從產(chǎn)業(yè)的政策角度分析,當(dāng)技術(shù)累積到一定層次,產(chǎn)業(yè)政策的出臺(tái)是必然的。為了激活云計(jì)算的發(fā)展,國(guó)務(wù)院在2015年就出臺(tái)了《關(guān)于促進(jìn)云計(jì)算創(chuàng)新發(fā)展培育信息產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的意見(jiàn)》、《云計(jì)算白皮書(shū)2016》等,這些政策的出現(xiàn)并非偶然,在其背后有很多云計(jì)算服務(wù)商多年默默的技術(shù)耕耘。

技術(shù)和政策的形態(tài)達(dá)到一定的地步,真正的產(chǎn)業(yè)化和市場(chǎng)化是否也已經(jīng)達(dá)到?

等待入局者必須考慮幾個(gè)重要因素:

一、目的是什么(為了降低成本、提高效率,還是在渠道上更接近用戶);

二、企業(yè)是否愿意使用(產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重,如何體現(xiàn)差異化);

三、是否有助于提高社會(huì)福利(消費(fèi)者福利、管理效率)。

如果這些問(wèn)題得到肯定的答案,云計(jì)算與時(shí)代的發(fā)展需求相契合,真正的時(shí)代大門(mén)就會(huì)開(kāi)啟。

大數(shù)據(jù)本身除了要有數(shù)據(jù)、采集、匯聚一定量的數(shù)據(jù)之外,更重要的是數(shù)據(jù)的處理、挖掘、分析、可視化、應(yīng)用這樣一整套的過(guò)程。

關(guān)于大數(shù)據(jù)的話題,基本圍繞三個(gè)問(wèn)題展開(kāi):

一是數(shù)據(jù)從哪里來(lái);

二是數(shù)據(jù)如何進(jìn)行分析;

三是數(shù)據(jù)如何進(jìn)行商品化。

任何大數(shù)據(jù)都是以應(yīng)用為主的,在未來(lái),通過(guò)多維度、多復(fù)合的大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)挖掘,最終提供出優(yōu)質(zhì)的商務(wù)解決方案才是最關(guān)鍵的。

數(shù)據(jù)的三個(gè)來(lái)源分別是政府、企業(yè)行業(yè)和個(gè)人消費(fèi)。

政府?dāng)?shù)據(jù)做了授權(quán),但由于法律和其他方面的不健全,政府?dāng)?shù)據(jù)被濫用。消費(fèi)者數(shù)據(jù)來(lái)源于電信、金融或類似BAT大企業(yè),流量入口處的數(shù)據(jù)將被自動(dòng)抓取,數(shù)據(jù)提供商可以提供所有維度的數(shù)據(jù),但每一個(gè)都是局部。數(shù)據(jù)優(yōu)化商在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈里要想長(zhǎng)久發(fā)展,必須精通大數(shù)據(jù)的模型、算法以及數(shù)據(jù)特征,同時(shí)對(duì)行業(yè)及生態(tài)要有明顯的敏感性。而算法提供商如果僅僅依賴單純算法,未來(lái)將成為成長(zhǎng)軟肋。應(yīng)用提供商最貼近客戶、最熟悉客戶需求,同時(shí)做的是最后的數(shù)據(jù)整合,在產(chǎn)業(yè)鏈上可能發(fā)展空間更大。

中國(guó)具有高達(dá)7.22億的大規(guī)模網(wǎng)民群體,目前國(guó)內(nèi)僅有3萬(wàn)個(gè)機(jī)柜,對(duì)比美國(guó)的3億群體2.4萬(wàn)個(gè)機(jī)柜可以看出,中國(guó)的數(shù)據(jù)市場(chǎng)規(guī)模還遠(yuǎn)未達(dá)到平衡點(diǎn),未來(lái)將保持高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。另一個(gè)方面,由于企業(yè)客戶運(yùn)營(yíng)模式的改革,企業(yè)的云化增加了對(duì)大數(shù)據(jù)及專業(yè)數(shù)據(jù)中心的需求。

未來(lái)云計(jì)算產(chǎn)業(yè)和大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)將呈現(xiàn)規(guī)?;l(fā)展趨勢(shì),市場(chǎng)紅利可觀,創(chuàng)新、服務(wù)、合作、技術(shù)將推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)走得更高、更遠(yuǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái),想要快速掌握這門(mén)高薪前景的技術(shù)該如何學(xué)習(xí)呢?

Linux基礎(chǔ)和分布式集群技術(shù)

學(xué)完此階段可掌握的核心能力:熟練使用Linux,熟練安裝Linux上的軟件,了解熟悉負(fù)載均衡、高可靠等集群相關(guān)概念,搭建互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)、高可靠的服務(wù)架構(gòu);學(xué)完此階段可解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題:搭建負(fù)載均衡、高可靠的服務(wù)器集群,可以增大網(wǎng)站的并發(fā)訪問(wèn)量,保證服務(wù)不間斷地對(duì)外服務(wù);學(xué)完此階段可擁有的市場(chǎng)價(jià)值:具備初級(jí)程序員必要具備的Linux服務(wù)器運(yùn)維能力。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理需要的語(yǔ)言:

javaMR語(yǔ)言這種語(yǔ)言產(chǎn)生很早了,大家也或多或少的接觸過(guò),但是在大數(shù)據(jù)中使用已經(jīng)有的原型進(jìn)行構(gòu)建龐大系統(tǒng),是一種基本的選擇。

Scala語(yǔ)言以java為基礎(chǔ)的語(yǔ)言,和java很像,對(duì)任何想要進(jìn)行大規(guī)模的機(jī)械學(xué)習(xí)或是建立高階的算法,Scala是逐漸興起的工具,善于呈現(xiàn)且擁有建立可靠系統(tǒng)的能力。

Hadoop在以java為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)處理當(dāng)中,Hadoop為作一批數(shù)據(jù)處理,發(fā)展以java為基礎(chǔ)的架構(gòu)關(guān)鍵。相對(duì)于其他處理工具而言,Hadoop慢許多,但是無(wú)比的準(zhǔn)確可被后端數(shù)據(jù)庫(kù)分析廣泛使用。

Kafka andStorm它是一個(gè)特別快速的查詢信息系統(tǒng),但是因?yàn)樘炝嗽趯?shí)施操作時(shí)會(huì)犯錯(cuò),有時(shí)候會(huì)漏掉東西。

Pythom語(yǔ)言Python擁有R語(yǔ)言處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力及更務(wù)實(shí)的語(yǔ)言特質(zhì),更簡(jiǎn)單和直觀,在近幾年的成長(zhǎng)很快。在數(shù)據(jù)處理范疇內(nèi),通常在規(guī)模與復(fù)雜之間要有個(gè)選擇,Python無(wú)疑當(dāng)選。

學(xué)習(xí)一門(mén)課程,掌握好的學(xué)習(xí)方法至關(guān)重要,大數(shù)據(jù)云計(jì)算發(fā)展趨勢(shì)非常好,現(xiàn)在學(xué)習(xí)好這門(mén)技術(shù),未來(lái)的就業(yè)和選擇會(huì)更多。

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