重庆万州大数据人气排名前十的培训班

　　Runnable和Callable的区别

　　1）Runnable接口中的方法没有返回值；Callable接口中的方法有返回值。2）Runnable接口中的方法没有抛出异常；Callable接口中的方法抛出了异常。3）Runnable接口中的落地方法是run方法；Callable接口中的落地方法是call方法。

　　大数据分析师如何展示数据

　　数据展现是数据可视化的一部分，数据分析师在展现数据分析的基本要求：1、选择使用的数据分析工具，比如ppt、excel等等都是不错的工具；2、数据展现的形式，图文并茂是基本原则，如果加上一些有趣的讲述则是加分项；3、数据展现的原则，领导层主要是看趋势要结论，执行层主要是读数据，看过程；4、数据展现场景，ppt比较使用大型会议，word可以用来汇报说明，excel适用于数据较多时使用。

　　什么是大数据

　　大数据技术的战略意义不在于对海量数据信息的掌握，而在于对有意义数据的专门处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，那么这个行业盈利的关键是提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“增值”。随着云时代的到来，大数据越来越受到人们的关注。大数据通常被用来描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据，这些数据需要花费大量的时间和金钱才能下载到关系数据库中进行分析。大数据分析通常与云计算练习在一起，因为对大型数据集的实时分析需要像MapReduce这样的框架来将工作分配给数十、数百甚至数千台电脑工作。

　　大数据可以就业的岗位

　　随着当前大数据技术体系的逐渐成熟，大数据的行业生态也在不断发展和完善，从当前大数据行业的岗位划分来看，大数据岗位可以大致上分为三大类，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗。另外，由于目前大数据正处在落地应用的初期，所以也有很多人在从事大数据教育岗位。大数据开发岗位是当前人才需求量比较大的岗位之一，而且大数据开发岗位的人才需求类型正在从早期的研发岗，逐渐向大数据行业开发岗位覆盖，相信随着大数据平台逐渐开始在行业领域应用，大数据行业开发领域会释放出大量的人才需求，这个过程也会需要大量的高端应用型人才。

　　做大数据开发的要求

　　要做一名大数据开发，除了学好专业的技能外，就是要与企业的需求相互对接。那么在如今这个数据越来越被重视的时代，企业对于大数据人才的需求在哪里呢？企业对于大数据开发人才的要求主要包括三个方面，分别是分析历史、预测未来、优化选择。一名大数据开发人员想要做到这些，就需要对大数据技术有着充分的认知和专业的应用。

　　数据分析师要数据挖掘能力

　　首先在数据挖掘阶段，数据分析师要具备相关的能力，比如：1、数据挖掘，统计以及数学原理和常识，2、要熟练的掌握最少一个数据挖掘机工具，如果有程序员的基础，也可以通过选择编程来实现数据挖掘，3、需要了解一些常用的数据挖掘算法的优缺点和适用场景。

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