深圳大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)班選擇哪家

大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)班選擇哪家？高速發(fā)展的信息時(shí)代，新一輪科技革命和變革正在加速推進(jìn)，技術(shù)創(chuàng)新日益成為重塑經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力量，而“大數(shù)據(jù)”無(wú)疑是核心推動(dòng)力。那么，深圳大數(shù)據(jù)云計(jì)算培訓(xùn)班選擇哪家?小編推薦優(yōu)就業(yè)IT培訓(xùn)學(xué)院。

優(yōu)就業(yè)是中公教育IT培訓(xùn)品牌，總部位于北京，致力于培養(yǎng)面向互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的人才。主要培訓(xùn)課程類型有面授培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程教學(xué)培訓(xùn)、網(wǎng)絡(luò)直播課程培訓(xùn)，項(xiàng)目較為齊全，是一家集課程就業(yè)為一體的IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu)。優(yōu)就業(yè)為廣大學(xué)員提供更加人性化的選課服務(wù)，包括就業(yè)封閉集訓(xùn)營(yíng)、周末基礎(chǔ)班/提升班、實(shí)戰(zhàn)實(shí)訓(xùn)班次，以及全棧班次、在線直播課、錄播網(wǎng)課等系列產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)是如何采集的

大數(shù)據(jù)分析的步就是對(duì)數(shù)據(jù)的收集和管理，我們需要先來(lái)了解一下數(shù)據(jù)是如何產(chǎn)生的？又是被如何捕獲的？那些看似雜亂的數(shù)據(jù)真的能被分析嗎？

主動(dòng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生與用戶行為數(shù)據(jù)收集

主動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比較好理解，在我們使用互聯(lián)網(wǎng)或者各種應(yīng)用的過(guò)程中，經(jīng)過(guò)填寫提交表單就會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)。類似的，我們?cè)诰€下環(huán)境中，比如銀行開(kāi)卡、紙質(zhì)表格的填寫，zui終都會(huì)變成電子數(shù)據(jù)流入到系統(tǒng)中。通常，我們會(huì)將這一類行為歸為用戶注冊(cè)，通常會(huì)是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的起點(diǎn)。（當(dāng)然，有些時(shí)候我們分析的數(shù)據(jù)也可能并不關(guān)心用戶自身的信息。）除此之外，經(jīng)過(guò)使用一些平臺(tái)的功能，用戶會(huì)上傳和發(fā)布各種類型的數(shù)據(jù)，如文本類信息、音頻、視頻等，這都是數(shù)據(jù)產(chǎn)生和積累的方式。

對(duì)于用戶行為數(shù)據(jù)更多的來(lái)自于應(yīng)用埋點(diǎn)和捕獲，因?yàn)橛脩羰褂脩?yīng)用必須經(jīng)過(guò)鼠標(biāo)點(diǎn)擊或者手指觸碰來(lái)和用戶界面進(jìn)行交互。以網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用（網(wǎng)站）為例，對(duì)于鼠標(biāo)的所有行為基本上都可以**事件監(jiān)聽(tīng)的方式來(lái)捕獲，鼠標(biāo)在某個(gè)區(qū)域停留的時(shí)間、是否進(jìn)行點(diǎn)擊，我們甚至可以根據(jù)用戶的行為數(shù)據(jù)刻畫出整個(gè)頁(yè)面的熱力圖。在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中，我們可以對(duì)行為類型、功能模塊、用戶信息等維度進(jìn)一步的劃分，做更加深入的分析。

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)

zui常見(jiàn)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)就是存儲(chǔ)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，如MySQL、Oracle等，這些數(shù)據(jù)都具備一個(gè)特點(diǎn)，就是十分規(guī)范。因?yàn)殛P(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)屬于寫時(shí)模式，也就是說(shuō)不符合預(yù)先設(shè)定的數(shù)據(jù)類型和規(guī)范的數(shù)據(jù)不會(huì)**校驗(yàn)，存不到數(shù)據(jù)庫(kù)中。除數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)以外，那些能直接導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)文件我們也可以把它們視為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如：CSV格式。這些數(shù)據(jù)通常需要具備統(tǒng)一的列分隔符、行分隔符，統(tǒng)一的日期格式等等。

對(duì)于非機(jī)構(gòu)化的數(shù)據(jù)指的就是除結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以外的另一大類數(shù)據(jù)，通常沒(méi)有預(yù)期的數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)，存儲(chǔ)在非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，如：Redis、MongoDB，使用NoSQL來(lái)進(jìn)行操作。也可能是非文本類型的數(shù)據(jù)，需要特別對(duì)應(yīng)的手段來(lái)處理和分析。

大數(shù)據(jù)真的能預(yù)測(cè)嗎

問(wèn)起大數(shù)據(jù)到底能不能預(yù)測(cè)，倒不如來(lái)說(shuō)一說(shuō)大數(shù)據(jù)是如何預(yù)測(cè)的。如果結(jié)合人工智能領(lǐng)域來(lái)說(shuō)的話就比較復(fù)雜了，就說(shuō)比較簡(jiǎn)單的場(chǎng)景：用統(tǒng)計(jì)分析的方法進(jìn)行輔助決策，或者用經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行模型的訓(xùn)練。既然是預(yù)測(cè)，那就有可能準(zhǔn)確，也有可能不準(zhǔn)確，分析者需要做的就是合理的使用各種數(shù)據(jù)維度，結(jié)合相應(yīng)的算法或統(tǒng)計(jì)分析方法，去訓(xùn)練或擬合出一個(gè)潛在的規(guī)律。這個(gè)過(guò)程就好比，給了我們?nèi)齻€(gè)點(diǎn)（1，1）、（2，2）、（3，3），我們可以大概猜到它的函數(shù)式有可能為y=x一樣。當(dāng)然，實(shí)際的分析過(guò)程要比這復(fù)雜的多得多，畢竟有很多函數(shù)式都可以滿足這三個(gè)點(diǎn)，但到底哪一個(gè)是我想要的規(guī)律呢？這就需要理論知識(shí)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)并重，不斷的打磨和優(yōu)化才能夠得到一個(gè)可靠的模型。但是我們可以明確的一點(diǎn)是，大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)也好、推薦也好，都是基于算法的，是數(shù)學(xué)的，也是科學(xué)的，但并不會(huì)的準(zhǔn)確。