身处21世纪的今天，数据分析行业急剧发展，越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力，同时越来越多的传统行业公司开始转型升级，开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域——或许你是即将毕业的大学生，基于自己的文科背景担忧自己能否零基础入门大数据行业，毕竟隔行如隔山，到时学不进去又误了自己找工作的时间，也是左右皆空啊；或许你刚毕业一两年，当初浑浑

InfoWorld编辑和评论家评选出今年最好的软件开发，云计算，大数据分析和机器学习工具。欢迎来到InfoWorld的年度技术奖，这是我们对信息技术领域中最好，最具创新性，最重要的产品的年度庆典。 在这个2019年版的奖项中，你可能会猜出有容器，云原生应用程序栈，分布式数据处理系统和机器学习是主要的主题。想要在大数据这个领域汲取养分，让自己壮大成长。分享方向，行动以前先分享下一...

一、大数据分析的五个基本方面 二、如何选择适合的数据分析工具三、如何区分三个大数据热门职业 四、从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案五、从入门到精通——快速学会大数据分析     在这里相信有许多想要学习大数据的同学，大家可以+下大数据学习裙：957205962，即可免费领取套系统的大数据学习教程 一、大数据分析的五个基本方面  1，可视化分析大数据...

 KNIME.com、 Microsoft、 Oracle、 RapidMiner、SAP、 SAS 和 Teradata，其中有的厂商提供的工具不止一个。这些厂商分别代表着大数据分析市场的不同方面。我们将结合之前文章中提到的特点，对这些产品进行对比，看这些产品是如何满足企业用户的业务需求。   现在很多厂商都说自己的产品是大数据分析软件。如果只是根据功能去区分这些产品...

大数据近来在媒体上频繁的出现，但其定义和应用仍然被一些企业的决策者所回避。这些企业在商业智能（BI）的流程和应用程序上投入了大量资金，并且希望将他们一直在做的事情冠以“大数据”的名义幸福地生存下去。可惜的是，BI与大数据所处理的事情确实是不同的。互联网科技发展蓬勃兴起，人工智能时代来临，抓住下一个风口。为帮助那些往想互联网方向转行想学习，却因为时间不够，资源不足而放弃的人。我自己整理的一...

大数据工程师工作内容取决于你工作在数据流的哪一个环节。从数据上游到数据下游，大致可以分为：数据采集 -> 数据清洗 -> 数据存储 -> 数据分析统计 -> 数据可视化 等几个方面工作内容当然就是使用工具组件(Spark、Flume、Kafka等)或者代码(Java、Scala等)来实现上面几个方面的功能。很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的...