大數(shù)據(jù)領(lǐng)域主要技術(shù)方向

大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的主要技術(shù)方向有:

1、Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向;

2、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析&機器學習方向;

3、大數(shù)據(jù)運維&云計算方向。

一、Hadoop大數(shù)據(jù)開發(fā)方向

Hadoop發(fā)展到今天家族產(chǎn)品已經(jīng)非常豐富，能夠滿足不同場景的大數(shù)據(jù)處理需求。作為目前主流的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，市場上很多公司的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)都是基于Hadoop開展，而且對很多場景已經(jīng)具有非常成熟的解決方案。

作為開發(fā)人員掌握Hadoop及其生態(tài)內(nèi)框架的開發(fā)技術(shù)，就是進入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的必經(jīng)之路。Hadoop本身是用java開發(fā)的，所以對java的支持性非常好，但也可以使用其他語言。因為Hadoop是運行在Linux系統(tǒng)上的，所以還需要掌握Linux的知識。

二、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析和機器學習方向

數(shù)據(jù)挖掘：是通過應(yīng)用機器學習算法，現(xiàn)有數(shù)據(jù)實際上可用于預(yù)測未知數(shù)，這正是數(shù)據(jù)挖掘的奇跡與機器學習密切相關(guān)的原因。然而，任何機器學習算法的強度在很大程度上取決于大量數(shù)據(jù)集的供應(yīng)。請記住，無論算法有多復(fù)雜，都不能從幾行數(shù)據(jù)中做出靈感預(yù)測。大數(shù)據(jù)技術(shù)是機器學習的前提，通過使用機器學習，我們能夠從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中獲得有價值的見解。

數(shù)據(jù)挖掘在未來的發(fā)展趨勢上，在我看來，Web網(wǎng)路中數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，特別是在互聯(lián)網(wǎng)上建立數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)器，與數(shù)據(jù)庫服務(wù)器配合，實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，從而建立強大的數(shù)據(jù)挖掘引擎與數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)市場。融合各種異構(gòu)數(shù)據(jù)的挖掘技術(shù)， 加強對各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的開采，如對文本數(shù)據(jù)，圖形數(shù)據(jù)，視頻圖像數(shù)據(jù)，聲音數(shù)據(jù)乃至綜合多媒體數(shù)據(jù)的開采。

數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)慕y(tǒng)計方法對收集來的大量第*手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)資料的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結(jié)的過程。

在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數(shù)據(jù)分析是組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。這一過程是質(zhì)量管理體系的支持過程。在產(chǎn)品的整個壽命周期，包括從市場調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個過程都需要適當運用數(shù)據(jù)分析過程，以提升有效性。例如J.開普勒通過分析行星角位置的觀測數(shù)據(jù)，找出了行星運動規(guī)律。又如，一個企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)人要通過市場調(diào)查，分析所得數(shù)據(jù)以判定市場動向，從而制定合適的生產(chǎn)及銷售計劃。因此數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。

機器學習：如果我們的目標是分析不同類型的購物者之間的相關(guān)性，或者如果我們想要推斷特定類型的購物者的特定偏好，或者甚至預(yù)測任何購物者的性別或年齡，我們將需要更多復(fù)雜的模型，我們稱之為算法。機器學習可以更容易理解為為數(shù)據(jù)挖掘目的而開發(fā)的所有不同類型的算法，例如邏輯回歸，決策樹，協(xié)同過濾等等。

三、大數(shù)據(jù)運維和云計算方向

大數(shù)據(jù)運維：有一些數(shù)據(jù)需要進行維護，運維你也可以理解成維護！

云計算:是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴展且經(jīng)常是虛擬化的資源。云是網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)的一種比喻說法。云計算目前分為公有云和私有云。兩者的區(qū)別只是提供的服務(wù)的對象不同，一個是企業(yè)內(nèi)部使用，一個則是面向公眾。云計算可以提升每臺服務(wù)器的使用率，以此達到開源節(jié)流。

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