次接触大数据和Hadoop成功
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-23
引人注目的商业案例
这是一个令人信服的商业案例，但以下内容也是如此
大数据通常来自于您不熟悉的新数据源，新数据几乎总会带来新见解，优化运营的新方法以及客户体验的新维度，你们中的许多人正在为定制的“客户完整视图”提供数据，新的大数据可以为该视图添加更多的字段和维度，以更好地了解客户，进而有利于客户保留和增长。
培训以弥合技能差距
回到我提到的调查中，“技能差距”是调查回应中遇到的障碍。缩小差距的一种方法是进行培训，作为数据驱动学科中与供应商无关的，面向用户的实践的提供者已有20多年的经验，并且我们不断更新培训课程以涵盖新的和新兴的实践，例如大数据，高级分析的实践，和Hadoop有关特定供应商工具的培训，您应该与这些供应商联系当然许多数据专业人员也有能力训练自己并在工作中学习。
与技能有关的是雇用问题
许多数据管理团队因缺乏针对新兴平台和学科（例如大数据，高级分析，Hadoop和数据科学）的专业人才而感到沮丧，看到许多企业通过从经验丰富的数据专业人员（无论是既定雇员还是新雇员）开始并在新领域进行培训来克服这一障碍，这是很自然的事情，因为许多数据专业人员已经在多个数据领域（例如，数据集成，质量，仓储，报告）接受了交叉培训，并且大多数人喜欢学习新的个人知识技能，并将其作为简历中的重要内容。
宝贵但安全的起点
我们的调查还显示，入门是一个障碍，解决此障碍的一种方法是确定一个预先存在的程序或解决方案，并将大数据和/或Hadoop集成到该程序中，这样您就可以进行可管理的增量更新，从而可以为已经有价值的解决方案增加更多价值，另外此方法定义了一个业务案例，可帮助您为大数据和Hadoop的新工作获得批准和支持，在我的世界中，我经常看到数据仓库，数据集成，报告和分析方面的专家，这些专家将新的大数据集成到旧的报告，分析应用程序和分析数据集中，同样他们将Hadoop集成为数据仓库已演变为多平台环境中的众多数据平台之一，基于这些用户的成功，我知道渐进式方法是安全有效的起点。
一旦掌握了大数据和Hadoop的技能和经验，就可以继续创建新的解决方案
许多企业希望扩展其程序以进行高级分析，以利用新的大数据，并根据分析见识来开展业务，对于这些程序，大数据是重要的源材料（以及传统的企业数据），而Hadoop既可以是存储策略，又可以是分析处理引擎。
为什么要拥抱大数据？
一方面，大数据和Hadoop仍然存在，终大数据将被吸收，我们将其视为企业数据的特殊类别，同样Hadoop将与其他形式的开源软件以及企业软件供应商提供的许多品牌的关系数据库一起，成为通用的数据持久性平台，为了让您和您的雇主保持状态-保持竞争力，改善决策制定，增强对客户和运营的看法，支持新的数据驱动型业务目标，处理现代数据类型和数据量-您需要借助大数据和Hadoop进行这一旅程，您需要掌握适当的技能，并开始将大数据和Hadoop集成到企业解决方案中，以便以后可以在分析和现代数据驱动的操作中将它们与新应用程序一起使用。
这是一个令人信服的商业案例，但以下内容也是如此
大数据通常来自于您不熟悉的新数据源，新数据几乎总会带来新见解，优化运营的新方法以及客户体验的新维度，你们中的许多人正在为定制的“客户完整视图”提供数据，新的大数据可以为该视图添加更多的字段和维度，以更好地了解客户，进而有利于客户保留和增长。
培训以弥合技能差距
回到我提到的调查中，“技能差距”是调查回应中遇到的障碍。缩小差距的一种方法是进行培训，作为数据驱动学科中与供应商无关的，面向用户的实践的提供者已有20多年的经验，并且我们不断更新培训课程以涵盖新的和新兴的实践，例如大数据，高级分析的实践，和Hadoop有关特定供应商工具的培训，您应该与这些供应商联系当然许多数据专业人员也有能力训练自己并在工作中学习。
与技能有关的是雇用问题
许多数据管理团队因缺乏针对新兴平台和学科（例如大数据，高级分析，Hadoop和数据科学）的专业人才而感到沮丧，看到许多企业通过从经验丰富的数据专业人员（无论是既定雇员还是新雇员）开始并在新领域进行培训来克服这一障碍，这是很自然的事情，因为许多数据专业人员已经在多个数据领域（例如，数据集成，质量，仓储，报告）接受了交叉培训，并且大多数人喜欢学习新的个人知识技能，并将其作为简历中的重要内容。
宝贵但安全的起点
我们的调查还显示，入门是一个障碍，解决此障碍的一种方法是确定一个预先存在的程序或解决方案，并将大数据和/或Hadoop集成到该程序中，这样您就可以进行可管理的增量更新，从而可以为已经有价值的解决方案增加更多价值，另外此方法定义了一个业务案例，可帮助您为大数据和Hadoop的新工作获得批准和支持，在我的世界中，我经常看到数据仓库，数据集成，报告和分析方面的专家，这些专家将新的大数据集成到旧的报告，分析应用程序和分析数据集中，同样他们将Hadoop集成为数据仓库已演变为多平台环境中的众多数据平台之一，基于这些用户的成功，我知道渐进式方法是安全有效的起点。
一旦掌握了大数据和Hadoop的技能和经验，就可以继续创建新的解决方案
许多企业希望扩展其程序以进行高级分析，以利用新的大数据，并根据分析见识来开展业务，对于这些程序，大数据是重要的源材料（以及传统的企业数据），而Hadoop既可以是存储策略，又可以是分析处理引擎。
聘用分析师，从数据科学中获取价值，在数据收集方面进行创新这些文章解释了在雇用分析专业人员时应考虑的事项，如何充分利用数据科学团队以及为什么您可能会从非常规的新数据源中受益。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
