每个数据分析师需要处理大数据的技能和工具吗？
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-02-22
首先，让我们从基本的语言技能入手
Python和R是使用广泛的编程语言，尽管还有许多其他程序，但根据我们数据分析师的说法，Python和R的采用正在不断增长，每个数据工程师不仅应该了解这些语言的来龙去脉，而且每年都要参加一次进修课程以保持知情的。
红移数据库
Python： Web应用程序的一种高级编程语言，在数据工程师的所有职位描述中，约有64％列出了Python。Python非常易于学习，并且是功能强大的编程语言之一，Python提供了Python入门课程，旨在帮助您入门，并且不要忘了利用它们提供的所有额外材料，例如python技巧和窍门，以及在新教程可用时的通知，如果您只想学习Python，CPDA数据分析师学习平台上有一个值得学习的复习课程。
R： 提供在线R编程培训课程，我们的数据工程师喜欢这门课程的原因是，该课程面向数据科学家，涵盖了统计计算的实际问题，这使您可以专注于数据科学家需要您提供的信息，您可以根据自己的时间来做，因为整个课程都是在线提供的。
数据库知识
数据工程师还需要具有SQL和NoSQL的深入数据库知识，因为这项工作的主要要求之一就是实时从这些数据库中收集，存储和查询信息，SQL：了解如何通过SQL与关系数据库进行通信，在本课程中您将学习如何处理数据以及建立与多个表进行通信的查询，我们喜欢这门课程的地方是，您将在整个课程中通过四个项目来练习所学的内容，这些项目会真正磨练您的技能，使用面向文档的数据库模型，这意味着不是由数据库中的表使用，而是由文档集合组成，作为一种简单，动态且可扩展的数据库，该语言的动机是使您能够实现高性能，高可用性和自动扩展的数据系统。
云迁移
数据分析师随着大多数企业公司迁移到云，必须具备这两个数据仓库平台的知识，而且如果您真的想全力以赴。
数据仓库
SQL：这是的数据仓库之一，因为数据工程师发现使用SQL报告工具可以轻松进行分析。本教程将使您从涵盖所有详细信息的16个部分开始。
Hadoop：这是处理大数据的主要框架。它是开源软件，在需要分析大量结构化和非结构化数据时使用。Hadoop以其快速，细致和低成本而著称，使其成为希望利用大数据来更好地进行业务决策的企业公司的。
PIG： Pig是一种高级脚本语言，当数据高度非结构化时，Apache Hadoop生态系统中的研究人员和程序员通常会使用它。Pig的座右铭是“猪吃掉一切”，因为与其他一些用于分析大数据集的平台不同，Pig不需要任何类型的严格性。当数据是非结构化的并且记录具有不同的类型时，程序员通常会使用Pig。
Hive：主要由数据分析师用于创建报告，Hive直接利用SQL，数据库专家易于学习。Udemy提供了适用于所有技能级别的Apache Hive课程，从免费教程到付费课程。付费课程带有退款保证，这是尝试不同课程的一种便利设施。
MapReduce： Hadoop生态系统的分布式处理框架MapReduce通常被称为系统的心脏。任何数据工程师都应该学习如何使用MapReduce进行过滤，排序以及从根本上映射和减少数据集。IBM在这里很好地描述了框架的基础。
Apache Spark：此大数据处理统一分析引擎创建于2009年，以替代MapReduce。Spark与MapReduce相似，它使您可以处理分布在数十台或数百台计算机上的数据。不同之处在于，Spark使用更多的内存来产生更快的结果，并且具有更直接，更简洁的API。您也可以直接前往Spark网站进行基础操作。
Kafka：这是您需要学习实时数据或运动数据的技术。当公司希望或需要在数据输入其系统后立即获得见解或得出结论时，可以使用实时分析，以便他们可以立即采取行动。使用此开源教程来培训您如何使用实时应用程序以及与大数据的动手集成。
机器学习
数据工程师的作用将继续增长，因此不可避免地需要掌握机器学习。今天，软件工程师开始与神经网络合作，数据工程师将需要准备必要的数据管道来馈送这些神经网络。对机器学习（ML）的基本理解将有助于支持软件工程师，因为他们转向了更多基于AI的编程和分析。
机器学习和AI：朋友们将一门课程与有效的机器学习技术结合在一起，我们特别喜欢展示与创新有关机器学习和AI的硅谷实践的部分。
免费客服热线：400-050-6600
Python和R是使用广泛的编程语言，尽管还有许多其他程序，但根据我们数据分析师的说法，Python和R的采用正在不断增长，每个数据工程师不仅应该了解这些语言的来龙去脉，而且每年都要参加一次进修课程以保持知情的。
红移数据库
Python： Web应用程序的一种高级编程语言，在数据工程师的所有职位描述中，约有64％列出了Python。Python非常易于学习，并且是功能强大的编程语言之一，Python提供了Python入门课程，旨在帮助您入门，并且不要忘了利用它们提供的所有额外材料，例如python技巧和窍门，以及在新教程可用时的通知，如果您只想学习Python，CPDA数据分析师学习平台上有一个值得学习的复习课程。
R： 提供在线R编程培训课程，我们的数据工程师喜欢这门课程的原因是，该课程面向数据科学家，涵盖了统计计算的实际问题，这使您可以专注于数据科学家需要您提供的信息，您可以根据自己的时间来做，因为整个课程都是在线提供的。
数据库知识
数据工程师还需要具有SQL和NoSQL的深入数据库知识，因为这项工作的主要要求之一就是实时从这些数据库中收集，存储和查询信息，SQL：了解如何通过SQL与关系数据库进行通信，在本课程中您将学习如何处理数据以及建立与多个表进行通信的查询，我们喜欢这门课程的地方是，您将在整个课程中通过四个项目来练习所学的内容，这些项目会真正磨练您的技能，使用面向文档的数据库模型，这意味着不是由数据库中的表使用，而是由文档集合组成，作为一种简单，动态且可扩展的数据库，该语言的动机是使您能够实现高性能，高可用性和自动扩展的数据系统。
云迁移
数据分析师随着大多数企业公司迁移到云，必须具备这两个数据仓库平台的知识，而且如果您真的想全力以赴。
数据仓库
SQL：这是的数据仓库之一，因为数据工程师发现使用SQL报告工具可以轻松进行分析。本教程将使您从涵盖所有详细信息的16个部分开始。
Hadoop：这是处理大数据的主要框架。它是开源软件，在需要分析大量结构化和非结构化数据时使用。Hadoop以其快速，细致和低成本而著称，使其成为希望利用大数据来更好地进行业务决策的企业公司的。
PIG： Pig是一种高级脚本语言，当数据高度非结构化时，Apache Hadoop生态系统中的研究人员和程序员通常会使用它。Pig的座右铭是“猪吃掉一切”，因为与其他一些用于分析大数据集的平台不同，Pig不需要任何类型的严格性。当数据是非结构化的并且记录具有不同的类型时，程序员通常会使用Pig。
Hive：主要由数据分析师用于创建报告，Hive直接利用SQL，数据库专家易于学习。Udemy提供了适用于所有技能级别的Apache Hive课程，从免费教程到付费课程。付费课程带有退款保证，这是尝试不同课程的一种便利设施。
MapReduce： Hadoop生态系统的分布式处理框架MapReduce通常被称为系统的心脏。任何数据工程师都应该学习如何使用MapReduce进行过滤，排序以及从根本上映射和减少数据集。IBM在这里很好地描述了框架的基础。
Apache Spark：此大数据处理统一分析引擎创建于2009年，以替代MapReduce。Spark与MapReduce相似，它使您可以处理分布在数十台或数百台计算机上的数据。不同之处在于，Spark使用更多的内存来产生更快的结果，并且具有更直接，更简洁的API。您也可以直接前往Spark网站进行基础操作。
Kafka：这是您需要学习实时数据或运动数据的技术。当公司希望或需要在数据输入其系统后立即获得见解或得出结论时，可以使用实时分析，以便他们可以立即采取行动。使用此开源教程来培训您如何使用实时应用程序以及与大数据的动手集成。
机器学习
数据工程师的作用将继续增长，因此不可避免地需要掌握机器学习。今天，软件工程师开始与神经网络合作，数据工程师将需要准备必要的数据管道来馈送这些神经网络。对机器学习（ML）的基本理解将有助于支持软件工程师，因为他们转向了更多基于AI的编程和分析。
机器学习和AI：朋友们将一门课程与有效的机器学习技术结合在一起，我们特别喜欢展示与创新有关机器学习和AI的硅谷实践的部分。
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