大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于大数据中数据挖掘的问题,于是小编就整理了3个相关介绍大数据中数据挖掘的解答,让我们一起看看吧。
具体的大数据处理方法确实有很多,但是根据笔者长时间的实践,总结了一个普遍适用的大数据处理流程,并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步,分别是采集、导入和预处理、统计和分析,最后是数据挖掘。
大数据处理之一:采集
大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或者传感器形式等)的数据,并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如,电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据,除此之外,Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中,其主要特点和挑战是并发数高,因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作,比如火车票售票网站和淘宝,它们并发的访问量在峰值时达到上百万,所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
在美国,计算机专业是理工学科中就业好、薪资高的专业之一。
在2016年PayScale美国专业薪水排名中,计算机科学、计算机工程等相关专业名列前茅。美国劳工部公布的数据显示,计算机行业在美国的平均薪资超过7万美元。美国大学尤其是如 Carnegie Mellon, MIT, Stanford 等名校都开设有计算机科学系,而且已经把这个专业的领域分得很细,而且该专业的科研经费也是十分充足。 要分大数据哪种类型的工程师,如果是开发类型,比如程序员,那估计就比较悲催了,在目前的市场环境下,能干到35岁以后,不失业还可继续干,一旦失业了估计就很难再就业了。
但如果是大数据分析之类的工作,那就能干得更加长久。
1、算法工程师。
2、大数据分析师。
3、大数据挖掘工程师。
4、大数据产品经理。
5、大数据架构研究师。
6、大数据科学家
上述等等的大数据工种分得较细,主要是属于分析研究型的工种,这样的工作一般可以干到退休。
但是如果是干大数据技术开发工作的,其实本质上说还是属于程序员行业,你得要学开发软件,写代码,这样的工作就与其他行业的程序员一样,干一段时间后未雨绸缪,早做规划打算。
到此,以上就是小编对于大数据中数据挖掘的问题就介绍到这了,希望介绍关于大数据中数据挖掘的3点解答对大家有用。