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本文目录一览：
- 1、数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?
- 2、Hadoop软件处理框架
- 3、请问大数据的关键技术有哪些?
- 4、大数据核心技术有哪些
数据分析师一般是什么专业?如何成为数据分析师?
1、大数据类：大数据科学与技术、大数据管理（这个专业是属于管理科学里的，有的大学“信息管理大类”中专业分流可能包含）。统计学类：经济统计学，金融统计学，应用统计学，生物统计学？各种统计学都行。数学类：数学与应用数学，金融数学等。数学好的同学，学统计比较快。
2、初级数据分析师：（1）具有大专以上学历，或从事统计工作的人员；（2）通过初级笔试、上机考试、报告考核，成绩全部合格。中级数据分析师：（1）具有本科及以上学历，或初级数据分析师证书，或从事相关工作一年以上；（2）通过中级笔试、上机考试，成绩全部合格；（3）通过中级实践应用能力考核。
3、想做数据分析师，报考统计学专业、信息管理与信息统计、应用数学、经济学、社会学、营销学、财务管理等专业都比较适合。统计学贯穿数据分析的全过程，没有统计学基础，很难有专业的数据分析。数据分析的各个步骤，都要用到统计学的知识。
4、营销学专业 数据分析师需为企业的营销决策提供支持，懂营销的数据分析师，思路会更清晰、更开阔。财务管理专业 财务管理问题是企业选择投资项目的依据、评价财务状况的指标、评估决策效果的量尺，懂财务管理的数据分析师能更精准把握规律。
5、数据分析师是以数据为基础，应用统计学和计算机技术等手段对业务问题进行分析和解决的专业人才，其职责包括数据收集、清洗、处理、建模和呈现等。在国内，通常有两种途径可以考取数据分析师证书： 国家职业资格认证：数据分析师是一项国家职业资格认证，属于国家外经贸部门重点培训的一类人才。
6、数学与应用数学专业，应用统计学专业，大气科学专业等。数据分析师是数学与应用数学专业，应用统计学专业，大气科学专业等。数据分析师是数据师Datician[det？？n]的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测。
Hadoop软件处理框架
hadoop是一款开源软件，主要用于分布式存储和计算，他由HDFS和MapReduce计算框架组成的，他们分别是Google的GFS和MapReduce的开源实现。由于hadoop的易用性和可扩展性，因此成为最近流行的海量数据处理框架。hadoop这个单词来源于其发明者的儿子为一个玩具大象起的名字。
Apache Hadoop： 是Apache开源组织的一个分布式计算开源框架，提供了一个分布式文件系统子项目（HDFS）和支持MapReduce分布式计算的软件架构。
关于hadoop的描述正确的是指：一个由Apache基金***开发的分布式系统基础架构，它是一个存储系统和计算框架的软件框架。它主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。
它可以使用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce则为海量的数据提供了计算。
请问大数据的关键技术有哪些?
大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据***集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
大数据处理关键技术一般包括：大数据***集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
大数据***集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对***集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
大数据技术的关键领域包括数据存储、处理和应用等多个方面。根据大数据的处理流程，可以将其关键技术分为大数据***集、预处理、存储及管理、处理、分析和挖掘、以及数据展示等方面。
大数据的关键技术 分布式存储系统（HDFS）。MapReduce分布式计算框架。YARN***管理平台。Sqoop数据迁移工具。Mahout数据挖掘算法库。HBase分布式数据库。Zookeeper分布式协调服务。Hive基于Hadoop的数据仓库。Flume日志收集工具。
大数据核心技术有哪些
1、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。任何一种对数据的收集都与它最后的功能有关。
2、Hadoop项目是以可靠、可扩展和分布式计算为目的而发展而来的开源软件。可靠：有备份，数据不易丢失。hdfs可以备份数据。可扩展： 存储不够，加磁盘，加机器挂磁盘 分析CPU内存***不够，加机器加内存 分布式计算： 多个机器同时计算一个任务的一部分，然后，把每个计算的结果进行汇总。
3、大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。数据收集：在大数据的生命周期中，数据***集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的***集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。
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