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• 八局工程人 干一项工程、塑一座丰碑、拓一方市场、交一方朋友、育一批人才 2026-10-06 04:46:44

  大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

  大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

  大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

  大数据数据采集阶段：Python、Scala。

  大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

• 注册消防工程师 主要发表一些关于注册消防工程师的文章和知识点。 2026-10-06 04:46:44

  1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：

  （1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等

  （2）数学：线性代数、微积分等

  （3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助

  （4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的，这里就不多说了

  （5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用sql进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。

  ……好好学习，虽然累，但是要坚持！

  2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么

  （1）数据分析报告类：microsoft office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连ppt报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，bdp个人版、echarts等这些必备的，就看你自己怎么选了。

  （2）专业数据分析软件：office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如spss、sas、matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、r等。

  （3）数据库：hive、hadoop、impala等数据库相关的知识可以学习；

  （3）辅助工具：比如思维导图软件（如mindmanager、mindnode pro等）也可以很好地帮助我们整理分析思路。

  最重要的是：理论知识+软件工具+数据思维=数据分析基础，最后要把这些数据分析基础运用到实际的工作业务中，好好理解业务逻辑，真正用数据分析驱动网站运营、业务管理，真正发挥数据的价值。