临沂大数据值得推荐的培训学校哪家不错

　　大数据的意义

　　当今社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流动，人与人之间的交流越来越密切，生活越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。有些人把数据比作能源的煤矿。煤炭按性质分为焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等类别，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。同样，大数据不在于“大”，而在于“有用”。价值含量，挖掘成本重于数量，对于许多行业来说，如何利用这些海量数据是赢得竞争的关键。

　　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。

　　大数据工具数据清理

　　当下，数据可能来自任何地方：移动、物联网和社交媒体，数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力，因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上，在未来几年，预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。在你真正处理数据以获取洞察力之前，需要清理和转换数据，转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的，因此需要某种清理或转换。

　　大数据分析的理论核心是什么

　　大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

　　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。

　　大数据存储与管理

　　传统的数据存储和管理以结构化数据为主，因此关系数据库系统（RDBMS）可以一统天下满足各类应用需求。大数据半结构化和非结构化数据为主，结构化数据为辅，而且各种大数据应用通常是对不同类型的数据内容检索、交叉比对、深度挖掘与综合分析。面对这类应用需求，传统数据库无论在技术上还是功能上都难以为继。因此，近几年出现了oldSQL、NoSQL 与NewSQL 并存的局面。总体上，按数据类型的不同，大数据的存储和管理采用不同的技术路线。

扫描二维码免费领取试听课程

报名预约

• 提交报名