数据挖掘项目(什么是物联网产业链)
资讯
2023-11-14
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1. 数据挖掘项目,什么是物联网产业链?
物联网概念
一、世界的物联网
物联网(Internet of Things,简称IOT)概念始终处于一个动态的、不断拓展的过程。 物联网概念,国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时提出来的。当时叫传感网,其定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
在2005年国际电信联盟(ITU)发布的同名报告中,物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网,提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联,无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景,除RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。
在国外,物联网概念往往以可视化的形式来深入人心,如图:
来源:《物联网白皮书》
物联网体系可以形象地比喻成一棵树木,其由三部分构成: 底层的是树根,即技术部分。由传感器技术&设备、嵌入式处理器技术&设备、连接技术&设备构成,是整个树木赖以生存和发展的根基。技术&设备的发展程度决定了树干和树冠的茂盛程度。
传感器技术&设备:压力传感器、温度传感器、湿度传感器等;
嵌入式处理技术&设备:微控制器MCU、微处理器MPU、网络处理器等;
连接技术&设备:NFC、Zigbee、GPS、WIFI等。
树根上面是树干,即软件部分。这是树木的躯干和中枢神经。包括设备驱动软件、服务器端软件和应用客户端软件。
树干上面是树冠。即应用部分。这是整个物联网体系的成果,可分为工业性应用和民用型应用两部分。
二、中国的物联网
在我国,物联网的覆盖范围与时俱进,已经超越了1999年Ashton教授和2005年ITU报告所指的范围,物联网已被贴上“中国式”标签,其含义为: 物联网是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”(Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。 简单概括可为:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。
物联网体系
一、物联网基本要素
物联网发展的关键要素包括由感知、网络和应用层组成的网络架构,物联网技术和标准,包括服务业和制造业在内的物联网相关产业,资源体系,隐私和安全以及促进和规范物联网发展的法律、政策和国际治理体系。
二、物联网网络架构
物联网网络架构由感知层、网络层和应用层组成。 感知层实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制,并通过通信模块将物理实体连接到网络层和应用层。
网络层主要实现信息的传递、路由和控制,包括延伸网、接入网和核心网,网络层可依托公众电信网和互联网,也可以依托行业专用通信网络。
应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。应用基础设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口,以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。
来源:工业和信息化部电信研究院
三、物联网技术体系
物联网涉及感知、控制、网络通信、微电子、计算机、软件、嵌入式系统、微机电等技术领域,因此物联网涵盖的关键技术也非常多,为了系统分析物联网技术体系,特将物联网技术体系划分为感知关键技术、网络通信关键技术、应用关键技术、共性技术和支撑技术。
1. 感知、网络通信和应用关键技术。
传感和识别技术是物联网感知物理世界获取信息和实现物体控制的首要环节。传感器将物理世界中的物理量、化学量、生物量转化成可供处理的数字信号。识别技术实现对物联网中物体标识和位置信息的获取。
2. 网络通信关键技术。
网络通信技术主要实现物联网数据信息和控制信息的双向传递、路由和控制,重点包括低速近距离无线通信技术、低功耗路由、自组织通信、无线接入M2M 通信增强、IP 承载技术、网络传送技术、异构网络融合接入技术以及认知无线电技术。
3. 应用关键技术。
海量信息智能处理综合运用高性能计算、人工智能、数据库和模糊计算等技术,对收集的感知数据进行通用处理,重点涉及数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现等。面向服务的体系架构(Service-oriented Architecture ,SOA)是一种松耦合的软件组件技术,它将应用程序的不同功能模块化,并通过标准化的接口和调用方式联系起来,实现快速可重用的系统开发和部署。SOA 可提高物联网架构的扩展性,提升应用开发效率,充分整合和复用信息资源。
4. 支撑技术。
物联网支撑技术包括嵌入式系统、微机电系统(Micro ElectroMechanical Systems,MEMS)、软件和算法、电源和储能、新材料技术等。
5. 共性技术。
物联网共性技术涉及网络的不同层面,主要包括架构技术、标识和解析、安全和隐私、网络管理技术等。
四、物联网标准化体系
物联网标准是国际物联网技术竞争的制高点。由于物联网涉及不同专业技术领域、不同行业应用部门,物联网的标准既要涵盖面向不同应用的基础公共技术,也要涵盖满足行业特定需求的技术标准;既包括国家标准,也包括行业标准。
物联网标准体系相对庞杂,若从物联网总体、感知层、网络层、应用层、共性关键技术标准体系等五个层次可初步构建标准体系。 物联网总体性标准:包括物联网导则、物联网总体架构、物联网业务需求等。
感知层标准体系:主要涉及传感器等各类信息获取设备的电气和数据接口、感知数据模型、描述语言和数据结构的通用技术标准、RFID 标签和读写器接口和协议标准、特定行业和应用相关的感知层技术标准等。 网络层标准体系:主要涉及物联网网关、短距离无线通信、自组织网络、简化IPv6 协议、低功耗路由、增强的机器对机器(Machineto Machine,M2M)无线接入和核心网标准、M2M 模组与平台、网络资源虚拟化标准、异构融合的网络标准等。
应用层标准体系:包括应用层架构、信息智能处理技术、以及行业、公众应用类标准。应用层架构重点是面向对象的服务架构,包括SOA 体系架构、面向上层业务应用的流程管理、业务流程之间的通信协议、元数据标准以及SOA 安全架构标准。信息智能处理类技术标准包括云计算、数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算开放式虚拟化架构(资源管理与控制)、云计算互操作、云计算安全架构等。
共性关键技术标准体系:包括标识和解析、服务质量(Quality ofService,QoS)、安全、网络管理技术标准。标识和解析标准体系包括编码、解析、认证、加密、隐私保护、管理,以及多标识互通标准。安全标准重点包括安全体系架构、安全协议、支持多种网络融合的认证和加密技术、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。
物联网产业
一、产业体系
物联网相关产业是指实现物联网功能所必需的相关产业集合,从产业结构上主要包括服务业和制造业两大范畴。
来源:工业和信息化部电信研究院
物联网制造业以感知端设备制造业为主。感知端设备的高智能化与嵌入式系统息息相关,设备的高精密化离不开集成电路、嵌入式系统、微纳器件、新材料、微能源等基础产业支撑。部分计算机设备、网络通信设备也是物联网制造业的组成部分。
物联网服务业主要包括物联网网络服务业、物联网应用基础设施服务业、物联网软件开发与应用集成服务业以及物联网应用服务业四大类,物联网应用基础设施服务主要包括云计算服务、存储服务等,物联网软件开发与集成服务又可细分为基础软件服务、中间件服务、应用软件服务、智能信息处理服务以及系统集成服务,物联网应用服务又可分为行业服务、公共服务和支撑性服务。 物联网产业绝大部分属于信息产业,但也涉及其它产业,如智能电表等。物联网产业的发展不是对已有信息产业的重新统计划分,而是通过应用带动形成新市场、新业态,整体上可分三种情形:
一是因物联网应用对已有产业的提升,主要体现在产品的升级换代。如传感器、RFID、仪器仪表发展已数十年,由于物联网应用使之向智能化网络化升级,从而实现产品功能、应用范围和市场规模的巨大扩展,传感器产业与RFID 产业成为物联网感知终端制造业的核心;
二是因物联网应用对已有产业的横向市场拓展,主要体现在领域延伸和量的扩张。如服务器、软件、嵌入式系统、云计算等由于物联网应用扩展了新的市场需求,形成了新的增长点。仪器仪表产业、嵌入式系统产业、云计算产业、软件与集成服务业,不独与物联网相关,也是其它产业的重要组成部分,物联网成为这些产业发展新的风向标;
三是由于物联网应用创造和衍生出差异化的市场和服务,如传感器网络设备、M2M 通信设备及服务、物联网应用服务等均是物联网发展后才形成的新兴业态,为物联网所特有。物联网产业当前浮现的只是其初级形态,市场尚未大规模启动。
二、产业链条
梳理产业体系能够对物联网产业的内容有全局性了解,但想明确自身企业在产业链中的位置以及做相应战略规划,就需要知道整个物联网上下游产业链。
以我国为例,在物联网概念热炒之前,物联网产业链已经存在,主要以集成商为主角,但集成商又分布在各个行业、地域中。所以目前的物联网产业链基本可以理解为战国时代,同样的模式在不同的地域、行业被不同的集成商控制。
产业链上各部分的产业价值占比大约为:
(1)传感器/芯片厂商+通信模块提供商→15%;
(2)电信运营商提供的管道→15%;
(3)中间件及应用供应商+系统集成商+服务提供商→70%;
由此可见,在整个物联网产业价值链中,上游硬件厂商所占价值较小,绝大部分由中下游集成商/服务提供商分享,而这类占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体,以系统集成商的角色出现。电信运营商竭力在向两端延伸价值,但产业链的演变不是以运营商的意志为转移的,运营商可以在其中努力扩大产业链的自身价值,通过构建M2M平台和模块/终端标准化来逐步实现,但在实际的商业模式中,要让广大的集成商使用运营商标准的模块和平台,需要价值让利,通过模块的补贴、定制、集采逐步让集成商接纳运营商的标准,进而将行业应用数据流逐步迁移到运营商的平台上。
附:全球产业链各环节主要参与者产业定位和规模:
三、资源体系
物联网发展中的关键资源主要包括标识资源和频谱资源。
1. 标识。
目前,物联网物体标识方面标准众多,很不统一。但大致有条码表示、智能物体标识、RFID标识、通信标识这四种。
2. 频谱资源。
物联网的发展离不开无线通信技术,因此频谱资源作为无线通信的关键资源,同样是物联网发展的重要基础资源。目前在物联网感知层和网络层采用的无线技术包括RFID、近距离无线通信、无线局域网(IEEE 802.11)、蓝牙、蜂窝移动通信、宽带无线接入技术等。目前物联网应用大部分还在发展之中,物联网业务模型尚未全部确定,因此根据物联网业务模型和应用需求对频谱资源需求的分析、对多种无线技术体制“物联”带来的干扰问题分析、对频谱检测技术的研究、对提高空闲频谱频率利用率的方法研究、物联网频谱资源管理方式等方面将是物联网频谱资源研究的关键所在。
四、我国物联网产业概况
1. 产业保持较快增长,部分领域取得局部突破。
从2009年至今,我国物联网产业迅猛发展,从1700多亿元增长到6000多亿元,年复合增长率超过三成。同时物联网产业链不断健全,政策环境日趋完善、示范项目示范区建设取得较大成效,使我国物联网产业在量增的基础上实现了质的提升。
物联网制造业中,我国感知制造获得局部突破,与国外差距在逐步缩小。
(1)在光纤传感器在高温传感器和光纤光栅传感器方面获得了重大突破,在石油、钢铁、运输、国防等行业实现了批量应用,产品质量达到国际先进水平。
(2)在RFID 领域,我国中高频RFID 技术产品在安全防护、可靠性、数据处理能力等方面接近国际先进水平,产业链业已成熟,在国内市场占据90%的份额。我国已成功研发出自主的超高频产品并打进了国际市场。
(3)在工业物联网领域研制成功了面向工业过程自动化的工业无线通信芯片。
物联网服务业中,我国三大运营商的M2M服务一直是产业亮点。 中国移动和中国电信分别把物联网业务基地升级成为物联网分公司进行市场化经营。中国联通各类近场支付卡发卡量已经超过200 万张,基于WCDMA 网络的企业专网提供智能公交行车监控及调度系统,用户规模超过100 万,覆盖城市已超过200 个。
2. 产业体系相对完善,但不同产业环节所处阶段不同。
我国物联网产业体系已基本齐全,包括以感知端设备和网络设备为代表的物联网制造业,以网络服务、软件与集成服务、应用服务为代表的物联网服务业。
整体看来,我国在M2M 服务、中高频RFID、二维码等产业环节具有一定优势,在基础芯片设计、高端传感器制造、智能信息处理等产业环节依然薄弱;网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小,传感器、低频RFID 等感知端制造产业、高端软件与集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模,但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。 从全球来看,物联网大数据处理和公共平台服务处于起步阶段,物联网相关的终端制造和应用服务仍在成长培育。
3. 我国物联网产业已形成四大发展集聚区的空间格局
已初步形成分别以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大物联网产业集聚区的空间格局,其中:
(1)环渤海区域以北京为核心,主要借助产学研资源和总部优势,成为我国物联网产业研发、设计、运营和公共服务平台的龙头区域;
(2)长三角区域以上海、无锡双核发展为带动,是我国物联网初始起步的区域,产业规模在国内也是排前列的,整体发展比较均衡,尤其无锡市作为“国家传感网创新示范区”,集聚了大批物联网龙头企业,在技术研发与产业化、以及应用推广方面发挥了引领示范作用;
(3)珠三角区域以深圳为核心,延续其在传统电子信息领域的研发制造优势,成长为物联网产品制造、软件研发和系统集成的重要基地;
(4)中西部地区以重庆和武汉为代表,在软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛,成为第四大产业基地。
4. 传统设备厂商借助物联网技术探索全新的产品服务模式。 与国际上传统产业与信息产业跨界融合的趋势相辉映,我国也出现设备制造业与物联网、互联网融合,创新产品和服务新模式的现象。家电行业借力物联网技术,已经率先开展拓展价值空间并改善产品服务的模式探索。这种创新模式,不仅涉足智能家居领域和家居设备,还将催生融合物联网元素的多种智能产品,如可穿戴设备、智能汽车设备、医疗健康设备、智能玩具等等。传统产业通过与物联网技术深度融合,同时利用互联网的平台服务以及移动互联网的商业模式,形成开放产业生态创新产品和服务的模式,将成为物联网产业发展的重要方向。
转载于:https://www.cnblogs.com/embedded-linux/p/10638952.html
2. 毕业后有哪些工作岗位?
本人从事大数据以及相关行业,从目前大数据实际运用的角度来说一下这个问题。以下是我整理的近年来大数据相关好岗位以及岗位职责,技能需求需求,供参考
一,大数据开发
从事大数据开发工程师
岗位职责
1、利用Hadoop、Spark等技术在分布式系统上对海量历史数据进行预处理,挖掘用户信
息;
2、参与大数据基础平台的搭建和维护;
3、负责广告投放项目管理平台研发;
4、负责大数据计算处理平台项目研发。
技术要求
1、熟练掌握c++/Java开发,具备扎实的程序设计基本功和学习能力
2、熟悉 Linux,熟悉 shell/perl/python/php 等脚本语言的一种或多种。
3、熟悉传统数据库MySQL。
4、熟悉MapReduce、Storm、Spark、Spark Streaming等大数据开发工具,对源代码
有一定研究者优先;
5、熟悉linux环境,熟悉shell等脚本编程;
6、有大规模数据处理和日志处理经验的优先。
7、有较强的人际沟通、协调能力,具备与技术人员沟通数据需求的能力;
8、具备良好的逻辑分析能力和解决实际问题的能力。
二,大数据运维
从事大数据运维工程师
岗位职责
1、负责大数据平台整体软硬件的日常运维;
2、分析平台运行状态,进行性能优化;
3、负责大数据平台运行故障的分析、定位和解决;
4、负责新技术、新组件的技术探索、测试和应用;
5、支撑运维自动化系统的设计和开发。
岗位要求:
1、 熟悉hadoop生态圈主要开源技术组件及其工作原理,能阅读相关源代码,能顺利阅读英文文档;
2、熟悉软硬件设备、网络原理,有丰富的大数据平台部署、性能优化和运维经验;
3、熟悉Linux,熟悉cacti、ganglia、zabbix等运维软件,熟悉SaltStack、Ansible等自动化软件,有python、java、shell编程基础;
4、工作认真负责,有较强的学习能力、动手能力和分析解决问题的能力;
补充:
熟悉
Hadoop/Hbase/Hive/Presto/Yarn/Spark/Storm/Kafka/Elasticsearch/Flume等开源项目,有运维优化经验者优先;
熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化;
熟悉Python、Linux、shell,有ETL维护经验、电信行业大数据维护经验者优先
三,数据挖掘
从事数据挖掘工程师
岗位职责
1、对海量数据进行分析,建立数据挖掘算法,利用大数据对产品进行研究和建模,为用户提供评估和预测等功能;
2、参与/负责用户画像、推荐等系统搭建,参与核心产品推荐场景算法的研发和优化;
3、采用先进的数据挖掘和机器学习算法,为公司业务部门提供决策依据;
4、搭建数据挖掘系统和机器学习系统,实现智能平台的自动化流程。
1、具备强悍的编码能力,有扎实的数据结构和算法功底;
2、优秀的学习能力、独立分析问题和解决问题能力;
3、熟悉Linux开发环境,熟悉Python,PHP,Java等语言两种以上;
4、熟悉基本的数据分析方法、数据挖掘、机器学习算法;
5、熟悉SPSS/Modeler/R/Python等至少一种数据挖掘工具;
6、熟悉Hadoop/Spark,有Elasticsearch,Solr,Kafka,Flume等开源项目使用经验
7、有画像、广告、推荐,搜索等算法方向实际工作经验优先
四,BI(商务智能)工程师— (包括数据库开发、BI开发工程师、ETL开发、报表开发、BI咨询顾问)
岗位职责
1、独立负责业务数据收集整理,构建经营分析和报表系统;
2、通过专题分析,对业务问题进行深入分析,为业务的策略、产品优化提供数据支持;
3、 以数据驱动业务为目标,进行数仓研发工作但不局限于数仓;
4、 参与数据仓库ETL设计、开发和优化工作,保证数据准确、稳定、组织合理
岗位要求
1、掌握Oracle、MySQL、ODPS等数据库开发技能,熟练应用开发、数据库原理和常用性能优化和扩展技术;
2、掌握数据仓库建设、熟悉大数据平台操作,离线计算Hive/MR研发、实时计算spark streaming/storm;
3、熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据分析技术(聚类分析、回归分析、决策树等)、数据挖掘相关算法;
4、熟悉Linux系统环境开发,掌握shell、perl、python等至少一种开发语言。
6. 有较强的逻辑/概率思维能力,善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题。
补充(根据企业工具区别)
1、全面熟知数据仓库设计理念、设计方法,熟练掌握Informatica、Kettle、Automation等至少一种ETL工具;
2、熟练掌握SAP BO、MSTR、SmartBI、Cognos、QV等至少一种BI工具;
3、熟悉数据仓库,掌握BI相关工具,如ETL工具(SSIS, SAP DataService)、OLAP工具(SSAS)和前端展示工具(BO CR/Webi)
五,数据可视化
从事可视化工程师
岗位职责
1、负责大数据平台业务逻辑和数据可视化功能,数据可视化组件研发;
2、搭建基础的可视化分析平台,设计数据分析应用的架构,实现实时数据调用与展示;
3、数据相关性分析与根因分析;
4、支持客户需求分析和数据分析。
岗位要求
1、熟练Web前端技术(SVG/HTML5/JavaScriptdeJS等);
2、熟练D3、Echarts、Three.js、WebGL等开源数据可视化库和技术;
3、有Web服务器端编程语言(如Node/Java)开发经验优先;
4、有blender(以及blender game engine)或者unity 3d或unreal engine等开发经验优先
一些BI岗位的详细介绍
BI工程师(开发、咨询、实施)
BI开发工程师
岗位职责
1、执行在框架设计的基础上完成具体组件的概要设计、详细设计编写;
2、完成BI系统具体组件的代码编写、单元测试;
3、参与BI系统报表平台技术架构设计,数据库结构设计;
4、参与BI系统数据仓库的构架、建模和实现。
5、负责向需求方提供数据及业务分析服务,负责整体风控模型的优化,理解并掌握BI报表需求;
岗位要求
1、有数据仓库或统计分析类项目开发经验或较深的理论知识;
2、熟悉Cognos、Webfocus、ireport等数据分析报表开发工具和技术;
3、熟悉Linux/Unix服务器,并了解一些基本的操作命令;
4、至少熟悉Informix/Oracle/SQL Server等数据库中的一种,并在此基础上有过ETL程序或存储过程的开发。
5、能够熟练应用JSP/Servlet/JavaScript等WEB开发技术,熟悉Spring,Struts2和iBATIS等主流的开发框架,熟悉BIRT、JasperReports等开源报表工具;
6、熟悉Linux Shell、Perl等脚本语言,熟悉ORACLE数据库,PL/SQL编程;
7、熟悉BI系统技术框架,熟悉数据采集流程,对数据仓库有比较深入的了解;
8、熟悉行业经营分析系统(BI)架构及实现者优先。
BI咨询顾问
岗位职责
1、分析客户的数据要求;
2、负责Qlikview/Tableau BI项目的实施和报表开发;
3、负责校验数据,保障数据的准确;
4、 负责客户需求收集、分析,梳理业务流程解决方案,项目的拓展支撑;
5、撰写需求规格书及各类相关文档;
6、良好的团队合作、协调、问题处理能力;
岗位要求
1、对BI有系统的认知;
2、熟练使用Qlikview,Tableau等前端工具;
3、熟悉MS SQL Server,熟练运用SQL语言;
4、前端报表偏业务方向需熟悉主流报表工具或新兴前端报表工具Qlikview、Tableau等优先考虑;
6、后台数据处理需熟悉掌握至少一种后台ETL开发工具,例:Informatica powercenter、Datastage、OWB、微软DTS、Kettle等;
7、后台数据建模需熟练掌握至少一种数据挖掘算法和建模方法,了解建模;
8、良好的英文能力,能快速阅读和撰写英文技术文档者优先。
BI实施工程师
岗位职责
1、负责BI项目的需求调研与分析工作;
2、负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作;
3、参与公司BI产品和项目的实施开发工作。
岗位要求
1、良好的数据库基础,精通SQL,深入掌握Oracle或其他数据库,能够进行数据库调优;
3、熟悉ORACLE、MYSQL、SQLSERVER等主流数据库的安装及配置、熟悉SQL语句编写及ETL、BI实施工作;
3、熟悉LINUX操作系统安装及常用命令;
4、熟悉BI基础理论知识,使用过BI相关产品;
5、参与BI相关项目的实施工作;
6、熟悉TOMCAT、JDK等安装及参数配置;
7、具备较强的语言表达能力,能与客户顺畅沟通或产品介绍;
8、具备较强的学习与动手能力,能够适应全国范围内出差;
9、熟悉hadoop大数据及自动化运维工具经验者的待遇从优。
ETL工程师
岗位要求:
具备一般的JAVA应用开发能力;
熟悉Oracle下的分区,表空间, SQL性能调优等操作;
熟悉常用的ETL工具,如:kettle, informatica等;
熟悉常用的报表工具,如:Cognos等。
岗位职责:
负责行业生产交易系统数据仓库开发,存储过程编写,数据模型研究,大数据研究
六,数据分析工程师
岗位职责:
1、进行业务和企业经营行为分析,梳理业务规律和业务需求;
2、将业务需求转化为数据需求,发现数据应用场景,梳理指标体系;
3、使用合适的数据分析工具进行数据分析和模型设计;
4、提出基于数据的结果和分析建议,根据分析结果进行行业研究、评估和预测;
5、编写数据分析报告;
6、完成领导交办的其他工作。
岗位要求
1、本科以上学历,计算机、数学、统计学等相关专业;
2、深刻理解大数据分析原理及相关应用;
3、熟练掌握主流数据库技术;
4、精通数据分析、挖掘工具与方法,如SAS、R、Python、EXCEL等;
5、敏锐的数据观察和分析能力,及时发现和分析其中隐含的变化和问题并给出建议;
6、良好的沟通能力和团队精神,较强的学习能力,能承担一定的工作压力;
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3. opencv十大开源框架?
十大框架:1.谷歌云的Vision API,2.YOLOv3, 3.Tensorflow, 4.Libfacedetection, 5.Raster Vision,6.SOD,7.Face_recognition,8. DeepFaceLab,9. JeelizFaceFilter,10.OpenCV
1.谷歌云的Vision API
Google Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术,可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中,包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快速将它们分类为数百万个预定义的类别。它可以帮助我们检测物体和面部,阅读印刷和手写文本,并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。
2.YOLOv3
YOLO(You Only Look Once)是最先进的实时对象检测系统,是最广泛使用的基于深度学习的对象检测方法之一。它将对象检测视为一个回归问题,使用单个前馈卷积神经网络直接从完整图像预测类别概率和边界框偏移。它使用 k-means 聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。YOLOv3 消除了区域提议生成和特征重采样,并将所有阶段封装在单个网络中,形成真正的端到端检测系统。
3. TensorFlow
Tensorflow 是一个免费的开源框架,用于创建算法以开发用户友好的图形框架,称为 TensorFlow 图形框架 (TF-GraF),用于对象检测 API,广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决. TF-GraF 为业余爱好者和初学者提供独立的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型,而无需在客户端进行编码或命令行界面 (CLI)。
TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的灵活模型选择,包括卷积神经网络(inceptions 和 ResNets)。TF-GraF 负责设置和配置,允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术,而无需安装复杂的软件和环境。
4. Libfacedetection
libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于 CNN 的人脸检测提供了预训练的卷积神经网络,使用户能够检测尺寸大于 10×10 像素的人脸。在 C 源文件中,CNN 模型已转换为静态变量。源代码不依赖于任何其他库。您需要一个可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下编译源代码的 C++ 编译器。SIMD 指令用于加速检测。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM,您可以启用 AVX2。
5.Raster Vision
Raster Vision 是一个开源 Python 框架,用于在卫星、航空和其他大型图像集(包括倾斜的无人机图像)上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复配置实验,包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。
Raster Vision 内置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 进行芯片分类、对象检测和带有后端的语义分割。用户可以在内置支持使用 AWS Batch 在云中运行的 CPU 和 GPU 上执行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务(例如,对象检测)、后端(例如,TF 对象检测 API)和云提供商。
6.SOD
SOD 是一个嵌入式的、现代的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的 API,包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多类对象检测和模型训练。
SOD 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构,并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD 专为提高计算效率而设计,重点关注实时应用,包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。
7.Face_recognition
Face_recognition 是世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API。使用 dlib60 最先进的人脸识别技术构建深度学习,它可以从 Python 或命令行识别和操作人脸。该模型在 Wild61 基准中的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38%。它提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,可让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
8. DeepFaceLab
DeepFaceLab 是一个开源深度伪造系统,它利用机器学习在视频中进行照片般逼真的人脸交换。它提供了一个命令式且易于使用的管道,包括数据加载和处理、模型训练和后处理,供人们在不全面了解深度学习框架或不编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具,其中包含管道的各个方面和功能,如傻瓜相机。值得注意的是,超过 95% 的深度伪造视频是使用 DeepFaceLab 创建的。
9. JeelizFaceFilter
JeelizFaceFilter 是一个轻量级且强大的人脸跟踪库,专为增强现实人脸过滤器而设计。这个 JavaScript 库可以从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于为增强现实应用叠加 3D 内容,它可以支持 Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各种集成,使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测与跟踪、具有高清视频能力的视频采集等。
10.OpenCV
OpenCV 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库,旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构并加速机器感知在商业产品中的使用。获得 BSD 许可的产品 OpenCV 使企业可以轻松地使用和修改代码。该库拥有 2500 多种优化算法,包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。
这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型以及从立体摄像机生成 3D 点云。它可以将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像,从图像数据库中查找相似图像,从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼,跟踪眼球运动,识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加。
4. 数据科学与大数据技术专业的前景和钱景究竟怎么样?
一段时间以来,我一直对数据科学家如何更好地将数据分析活动相互交流到对方和外地以外的人感兴趣。我认为,我们目前的方法是不够的,因为它们大多是从其他领域(特别是计算机科学)借来的。其中许多工具是有用的,但它们不是专门用来传达数据分析概念的,而且往往达不到要求。今年早些时候,我在院长的演讲中谈到了这个问题,以及数据科学领域如何能够从发展自己的理论中获益,从而像其他领域一样简化通信。
我注意到的一件事是,在其他领域,这些领域的发展可以部分地被视为一种日益专业化的趋势。随着某个领域的人越来越专攻某个子专业,专家需要相互沟通和协调,才能生产出完整的产品。随着时间的推移,将一个领域分离成一组专家,推动通信工具的开发,这些工具可以作为相互商定的信息交换所。如果没有足够的工具,增加项目人员所涉及的通信费用将变得太大,整个企业可能会崩溃。这种现象在弗雷德·布鲁克斯的《神话人月》中被著名地描述为与软件工程项目有关。我认为,谈论其中一些其他领域,以及它们如何克服通信工具增加的专业化和职责分离,可能是有益的。追踪其他领域的历史很有启发性,因为它可能为我们讨论数据分析提供基础。我的播客与希拉里帕克的听众知道,我们经常有一个片段,我们称之为”类比角”,这是简单的统计版本。其他领域的专业化第一个例子来自电影制作和剧本的发展。脚本实验室描述了剧本的历史以及电影制作在剧本开发之前是如何运作的:在思考编剧史时,不能把编剧理论与电影制作的演变分开。最早的电影往往是独奏项目,从构思到完成。被称为”摄影师系统”,这是最原始的电影制作。不久,导演们就成了这个过程的核心,但大多数电影的拍摄都只是对导演想要拍摄的内容一无所知。当导演计划下一步拍摄什么时,剧组经常在等待。电影是单人项目,或多或少是线性开发的。这是一个低效的系统——如今大多数电影都是以高度非线性的方式制作的,以适应演员的日程安排和各种制作过程。如今,剧本是一个关键的沟通中心,许多电影制作部门(服装、化妆、头发、道具、套装)都可以围绕它组织他们的活动。试想一下,如果每个部门的代表必须单独咨询编剧或导演关于他们工作的每一个细节。这将是一场日益复杂的噩梦。有了书面文件,如剧本,每个人都可以同意作为权威的”在电影中发生的事情”,人们可以完成他们的工作,而无需不断来回沟通。第二个类比来自金融。在金融领域,专业化的发展与有限责任类似。在这里,”专业化”是指公司所有者与其经理的分离。因此,公司经理必须有办法向投资者传达公司运营的具体情况。因此,制定财务报表、会计规则和各种公开文件,让投资者分析公司的健康。Graham 和 Dodd 开创性的安全分析本质上是呼吁投资者根据公开的数据来评估公司,而不是基于关于什么造就了良好或安全投资的常见神话和传说。今天,随着所有者与管理者的分离,以及两者(例如 S-1、10-K、10-Q 等)之间标准化通信格式的创建,我们拥有全球资本市场体系的基础。最后一个类比来自西方古典音乐,在西方古典音乐中,音乐的作曲家和表演者之间常常存在分歧。在更复杂的交响乐中,你可能会说有三个角色:作曲家、表演者和翻译/指挥家。然而,在早期的古典音乐中,这种划分并不存在,作曲家通常自己演奏音乐,通常是自己演奏的。在此设置中,无需将内容写下来,因为音乐可以存储在作曲家的头部并进行表演。这个概念在电影《阿马德乌斯》中被很好地捕捉到了,莫扎特描述他的歌剧《魔笛》是”在我的面条里”(其余的只是涂鸦和胡言乱语)。当然,歌剧可能是古典音乐的终极例子,在古典音乐中,音乐家、歌手和设计师之间需要某种沟通工具来协调。因此,对于大多数古典音乐,我们有乐谱,它指定了每个乐器和签名者在任何给定时间做什么。有一个标准化的符号,允许其他不熟悉作曲家的人快速掌握发生了什么事情,并收集执行工作所需的时间和资源。数据分析呢?在当今的数据科学中,或者实际上在科学中,大部分内容都遵循”垂直整合”模式,即同一个人提出问题、收集数据并分析数据。在这项工作需要传播给他人(包括你自己)之前,对沟通方法的需求才真正出现。在大型协作中,需要从一开始就进行分析沟通,我的经验是,即使在最佳情况下,方法也是临时的,很难在另一个涉及不同人员的项目中重现。大多数人会同意,实际进行分析的软件代码是传达正在做的事情的一个重要组成部分。但是,并非每个人都需要或想要代码提供的所有详细信息。也许我们可以从音乐中窃取的一个概念是乐谱和部分之间的区别。在交响乐中,指挥需要满分,因为他们需要知道每个人在做什么。但第一小提琴手只读第一小提琴部分,他们不需要阅读整个乐谱,以便在创造成品中发挥重要作用。为数据科学开发适当的通信工具对于扩展数据分析、让更多人参与进来以及可重复性/可重复性至关重要,以便更多的人能够了解分析中发生的情况。在那之前,我认为我们将继续将来自其他领域的工具插入数据科学过程,这很好。这些工具是有用的,但我认为最终不是一个完美的适合。关注DataFocus,了解更多数据分析知识!
5. 请问学习数据挖掘机器学习人工智能分别用什么书好?
2012年初,因为小米的横空出世,拉动了中国的廉价智能机的普及,传统互联网时代网络终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代,中国大踏步地进入移动互联网时代,互联网在中国成为超级大热,互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算,有过O2O也有过内容分发,也有过新零售,但是这么多新的业务方向,新的技术方向,但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后,越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经网络等等人工智能热词受到最火热的追捧,就好像前两年说O2好像一样,这个时代,不说人工智能好像都有点意外了。
虽然问题问的是学习人工智能等的书籍,但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学,希望对大家学习和工作有帮助。
首先说两本书毫无疑问,对于人工智能的学习,有一本书你是不能忽略的,这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目,感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家,再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。
当然《deep learning》这本书要注意的是,虽然这本质上是一门入门的课程,但是不得不说你需要一定的基础知识,比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍,我相信这应该算是目前最好的深度学习的书籍了。除此之外,Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍,也值得一看。除此之外,人工智能虽然处于偏上层的技术,但本质上还是属于基础理论研究领域,所以建议对人工智能感兴趣的同学,可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍,这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。
接着来说一些经典的课程
学习人工智能最好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习,在这些教授面前,无疑能够学到更多更顶尖的技术,学到更多的研究方法学上的系统方法。当然对于大多数人,很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡,高德纳,以及现在人工智能领域,例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门弟子,毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数,但是随着mooc的出现,不用去名校读书,你也可以通过mooc平台来学习这些课程。
毫无疑问,首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程,这也是很好的人工智能入门课程,吴恩达教授的《深度学习》课程非常好,这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外,恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习,这是斯坦福早期很著名的人工智能课程,恩达博士的课程风格笔者很喜欢,总是能够深入浅出,用最简单的模型讲清楚最复杂的问题,深度学习这门课程就是这样,以一个简单的租房模型就引入了神经网络的概念,讲得非常好,极力推荐大家去学习。
第二门课程是来自神经网络界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程,老显示毫无疑问是深度学习的泰斗,神经网络之父,一步步把深度学习从一门边缘课程,变成了学界最热的学科,成为Google、Microsoft等顶尖科技公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程,大家可以去cousera上看到这门著名的课程。
除此之外,来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N,麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程,都是很值得学习的。
最后在推荐一些很好的开源的人工智能学习框架毫无疑问,Google的tensor flow绝对是目前最热、最好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图,这算是其最大的特点之一。
这里给出了一些主流的人工智能框架的一些比较方法,当然这个数据不一定是最新的,需要大家去看一些官方的文档,自己去安装部署学习一下。除此之外CNTK和keras也是很优秀的学习框架,希望大家选择自己喜欢、上手快的框架去学习,就笔者的建议说,工具本身并不是问题,适合自己的才是最好的。
不管是学习什么技术,不管是学习一门新的程序语言,学习更多的数学、算法知识,抑或是学习更多的类似于人工智能、操作系统、编译原理等等偏理论研究的课程,坚持和不断的实践永远是最重要的。所以,希望大家有这方面学习想法的同学不要犹豫,赶紧去寻找相应的课程、书籍开始学习吧。希望大家不管是为了真正学习工作,还是仅仅只是为了兴趣,希望大家都可以长足学习,坚持学习!
6. 大数据培训都学些什么呢?
你好,很开心收到邀请回答你的问题。
一、首先要搞清楚什么是大数据 Big Data?
大数据又称巨量资料,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
专业的来讲:大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的4V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)。
二、学大数据需要什么语言基础?
首先,学习大数据是需要有java,python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb,javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是相对容易学习的,难易程度:python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么,因为会了Python 还是要学习java的,你学会了java,再来学习python会很简单的,一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习,但是不推 荐,因为java用的人占绝大多数,大数据的第 一个框架Hadoop,底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言,大数据的第 一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架,底层语言全是Java写的,所以推 荐首选学习java。
再给你们举例说明下它们的分工和作用,java注重业务,大数据注重数据,前端是脸(页面显示),java是胳膊(业务),大数据是直男大脑,人工智能,深度学习是有情商的大脑。
三、大数据职业发展方向
事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。目前大数据方向学员就业的岗位主要为大数据开发工程师,负责大数据处理程序的开发。从就业学员的反馈来看,我们的学员完全可以胜任这样的工作,并且有不少学员在工作中成为了团队中的佼佼者。
学会了大数据,不需要从java做起,可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验, 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位:
大数据开发工程师
数据分析师
hadoop开发工程师
spark开发工程师
数据仓库开发工程师
数据清洗工程师(ETL)
大数据架构师
算法工程
四、大数据优势
大数据受国 家大力支持大量的资源都投资在这方面,大数据中心在贵州落坐,人工智能和云计算都基于大数据,需要大批大数据人才。
1)、大数据人才薪资待遇
一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K,大数据算法工程师,年薪在30万—50万左右。
2)学习大数据有学历/专业要求吗
高中也找到工作,但是大专以上学历更好,虽然是本科学历,但大学四年中也没有学习到实际的操作技能,学习到的东西在工作中用不到,只是在理解某些东西容易些。
五、大数据学习路线
正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点:
1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础(linux操作,数据库操作、git操作)
3.学习大数据里面的各种框架(hadoop、hive、hbase、spark)
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
六、北美大数据的优势在哪里?
1.前沿的大数据技术点让你更快get新趋势
不断更新的大数据技术点,其中有50%的技术是其他机构没有的,但是却十分重要的。
2.阿里云认证提升你的就业level
我们是阿里云大学授权培训合作伙伴,为你提供阿里云大数据全套认证服务!阿里云人才市场岗位有限推 荐!阿里云生态合作伙伴优先聘用!阿里云相关岗位推 荐优先聘用!3000+家阿里系企业,不仅仅增加就业机会,更提升你的就业level!
3.真实云环境给你全真训练
采用企业帧数大数据开发部署环境,让你掌握真正的大数据开发部署,真实的云环境,丰富的实验项目,全生命周期数据开发,完美支持数据中台,全智能化体验,一站式大数据智能云研发平台。
七、0基础可以学大数据吗?
其实学习大数据没有想象中的那么难。虽然大数据需要Java基础,但是0基础小伙伴也可以学。武汉课工场北美大数据专业针对零基础的学员会设置基础模块的课程,一方面补充大数据基础知识,还可以用极小的成本检验一下自己是否真正适合从事大数据开发。
在照顾初学者入门的同时融入核心技术点,加以实践经验, 由浅入深渗透教学在打牢坚实基础的同时又具备经验; 以案例驱动教学,深入实战,将一个个真实的案例贯穿到知识点中,促进对知识点的理解; 课程中的项目源于企业中的真实项目, 学完课程即可直接胜任大数据应用领域的相关工作。
希望我的回答可以帮到你,欢迎留言评论或私信交流。
7. 有哪些让人惊艳的数据可视化工具?
作为一名数据分析师,一提到数据可视化就会感到莫名兴奋,我认为数据可视化有两个非常重要的部分:一个是数据,一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据,却不知道如何去可视化。
市面上有相当多的可视化工具,绝对能够挑花你的眼,但这些大多是门槛比较高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不说,它们在技术层面上确实做的很牛逼,也很成熟。但是针对的使用人群也比较单一,就是程序员。
个人觉得在大数据时代,数据的使用是会越来越普及的,现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事,只有大家都能轻松上手,才能真正实现数据价值最大化。
所以站在这个角度上说,想给大家推荐几款人人可用,能够快速给数据赋能的可视化工具。
数据可视化的目的?
在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题,你需要用这些数据可视化的工具来做什么,实现什么目的?
也许你因为有一个完整的想法,已经通过事实验证了,需要用更直观易懂的方式来展现出来,从而讲述一个逻辑或者是一个故事;也许你是有大量的数据,你想怎么从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察,发现等;也许你是有各种各样的数据,但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形;也许还有其他的各种场景,但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景,漂亮,易用,简单,协作,智能,等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签,我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的,抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。
我们可以将他们分类为:
个人自助式分析:非编程式可视化,能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析,不需要依赖IT人员,代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具;指标监控型报表:能够及时反映业务实际情况,给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等,主要工具是应用于企业级的报表平台,国内除了FineReport似乎也没有别的;动态数据可视化:能够实现动态实时数据的更新与展示,除了时间序列数据,还有动态路径数据、实时轨迹数据等等,比较专业,代表工具为ECharts等;基于这一假设,开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。
一、个人自助式分析
1、FineBI
简洁明了的数据分析工具,也是我个人最喜欢的可视化工具,优点是零代码可视化、可视化图表丰富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果,拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能,更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析,而且学习成本极低,几乎不需要太深奥的编程基础,比起很多国外的工具都比较易用上手,非常适合经常业务人员和运营人员。
在综合性方面,FineBI的表现比较突出,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户和个人用户,在数据可视化方面是一个不错的选择。
2、python
本来没想把python放进来的,毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的,但是最终考虑还是python太强大了,数据分析可视化只是python的一小部分应用方向,如果你不想敲代码的话,建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦,因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
3、Tableau
Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具,个人感觉主打的是:人人都会用的数据分析工具,通过简单的图形化操作(类似Excel)就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集,对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。
二、指标监控型报表
1、FineReport
可视化的一大应用就是数据报表,而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出,支持定时刷新和监控邮件提醒,是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表,我们用的是商业报表工具,就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点:
可以完成从数据库取数(有整合数据功能)—设计报表模板—数据展示的过程。类似excel做报表,一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。三、动态数据可视化
一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表,它是由百度团队开源的。
在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,一般来说数据请求过程如下:
客户端通过ajax发送请求;服务器端Servlet接收请求;生成json数据并返回给客户端;客户端接收数据后显示。通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的。
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1. 数据挖掘项目,什么是物联网产业链?
物联网概念
一、世界的物联网
物联网(Internet of Things,简称IOT)概念始终处于一个动态的、不断拓展的过程。 物联网概念,国内外普遍公认的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时提出来的。当时叫传感网,其定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。
在2005年国际电信联盟(ITU)发布的同名报告中,物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网,提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联,无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景,除RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。
在国外,物联网概念往往以可视化的形式来深入人心,如图:
来源:《物联网白皮书》
物联网体系可以形象地比喻成一棵树木,其由三部分构成: 底层的是树根,即技术部分。由传感器技术&设备、嵌入式处理器技术&设备、连接技术&设备构成,是整个树木赖以生存和发展的根基。技术&设备的发展程度决定了树干和树冠的茂盛程度。
传感器技术&设备:压力传感器、温度传感器、湿度传感器等;
嵌入式处理技术&设备:微控制器MCU、微处理器MPU、网络处理器等;
连接技术&设备:NFC、Zigbee、GPS、WIFI等。
树根上面是树干,即软件部分。这是树木的躯干和中枢神经。包括设备驱动软件、服务器端软件和应用客户端软件。
树干上面是树冠。即应用部分。这是整个物联网体系的成果,可分为工业性应用和民用型应用两部分。
二、中国的物联网
在我国,物联网的覆盖范围与时俱进,已经超越了1999年Ashton教授和2005年ITU报告所指的范围,物联网已被贴上“中国式”标签,其含义为: 物联网是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”(Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。 简单概括可为:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。
物联网体系
一、物联网基本要素
物联网发展的关键要素包括由感知、网络和应用层组成的网络架构,物联网技术和标准,包括服务业和制造业在内的物联网相关产业,资源体系,隐私和安全以及促进和规范物联网发展的法律、政策和国际治理体系。
二、物联网网络架构
物联网网络架构由感知层、网络层和应用层组成。 感知层实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制,并通过通信模块将物理实体连接到网络层和应用层。
网络层主要实现信息的传递、路由和控制,包括延伸网、接入网和核心网,网络层可依托公众电信网和互联网,也可以依托行业专用通信网络。
应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。应用基础设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口,以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。
来源:工业和信息化部电信研究院
三、物联网技术体系
物联网涉及感知、控制、网络通信、微电子、计算机、软件、嵌入式系统、微机电等技术领域,因此物联网涵盖的关键技术也非常多,为了系统分析物联网技术体系,特将物联网技术体系划分为感知关键技术、网络通信关键技术、应用关键技术、共性技术和支撑技术。
1. 感知、网络通信和应用关键技术。
传感和识别技术是物联网感知物理世界获取信息和实现物体控制的首要环节。传感器将物理世界中的物理量、化学量、生物量转化成可供处理的数字信号。识别技术实现对物联网中物体标识和位置信息的获取。
2. 网络通信关键技术。
网络通信技术主要实现物联网数据信息和控制信息的双向传递、路由和控制,重点包括低速近距离无线通信技术、低功耗路由、自组织通信、无线接入M2M 通信增强、IP 承载技术、网络传送技术、异构网络融合接入技术以及认知无线电技术。
3. 应用关键技术。
海量信息智能处理综合运用高性能计算、人工智能、数据库和模糊计算等技术,对收集的感知数据进行通用处理,重点涉及数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现等。面向服务的体系架构(Service-oriented Architecture ,SOA)是一种松耦合的软件组件技术,它将应用程序的不同功能模块化,并通过标准化的接口和调用方式联系起来,实现快速可重用的系统开发和部署。SOA 可提高物联网架构的扩展性,提升应用开发效率,充分整合和复用信息资源。
4. 支撑技术。
物联网支撑技术包括嵌入式系统、微机电系统(Micro ElectroMechanical Systems,MEMS)、软件和算法、电源和储能、新材料技术等。
5. 共性技术。
物联网共性技术涉及网络的不同层面,主要包括架构技术、标识和解析、安全和隐私、网络管理技术等。
四、物联网标准化体系
物联网标准是国际物联网技术竞争的制高点。由于物联网涉及不同专业技术领域、不同行业应用部门,物联网的标准既要涵盖面向不同应用的基础公共技术,也要涵盖满足行业特定需求的技术标准;既包括国家标准,也包括行业标准。
物联网标准体系相对庞杂,若从物联网总体、感知层、网络层、应用层、共性关键技术标准体系等五个层次可初步构建标准体系。 物联网总体性标准:包括物联网导则、物联网总体架构、物联网业务需求等。
感知层标准体系:主要涉及传感器等各类信息获取设备的电气和数据接口、感知数据模型、描述语言和数据结构的通用技术标准、RFID 标签和读写器接口和协议标准、特定行业和应用相关的感知层技术标准等。 网络层标准体系:主要涉及物联网网关、短距离无线通信、自组织网络、简化IPv6 协议、低功耗路由、增强的机器对机器(Machineto Machine,M2M)无线接入和核心网标准、M2M 模组与平台、网络资源虚拟化标准、异构融合的网络标准等。
应用层标准体系:包括应用层架构、信息智能处理技术、以及行业、公众应用类标准。应用层架构重点是面向对象的服务架构,包括SOA 体系架构、面向上层业务应用的流程管理、业务流程之间的通信协议、元数据标准以及SOA 安全架构标准。信息智能处理类技术标准包括云计算、数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算开放式虚拟化架构(资源管理与控制)、云计算互操作、云计算安全架构等。
共性关键技术标准体系:包括标识和解析、服务质量(Quality ofService,QoS)、安全、网络管理技术标准。标识和解析标准体系包括编码、解析、认证、加密、隐私保护、管理,以及多标识互通标准。安全标准重点包括安全体系架构、安全协议、支持多种网络融合的认证和加密技术、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。
物联网产业
一、产业体系
物联网相关产业是指实现物联网功能所必需的相关产业集合,从产业结构上主要包括服务业和制造业两大范畴。
来源:工业和信息化部电信研究院
物联网制造业以感知端设备制造业为主。感知端设备的高智能化与嵌入式系统息息相关,设备的高精密化离不开集成电路、嵌入式系统、微纳器件、新材料、微能源等基础产业支撑。部分计算机设备、网络通信设备也是物联网制造业的组成部分。
物联网服务业主要包括物联网网络服务业、物联网应用基础设施服务业、物联网软件开发与应用集成服务业以及物联网应用服务业四大类,物联网应用基础设施服务主要包括云计算服务、存储服务等,物联网软件开发与集成服务又可细分为基础软件服务、中间件服务、应用软件服务、智能信息处理服务以及系统集成服务,物联网应用服务又可分为行业服务、公共服务和支撑性服务。 物联网产业绝大部分属于信息产业,但也涉及其它产业,如智能电表等。物联网产业的发展不是对已有信息产业的重新统计划分,而是通过应用带动形成新市场、新业态,整体上可分三种情形:
一是因物联网应用对已有产业的提升,主要体现在产品的升级换代。如传感器、RFID、仪器仪表发展已数十年,由于物联网应用使之向智能化网络化升级,从而实现产品功能、应用范围和市场规模的巨大扩展,传感器产业与RFID 产业成为物联网感知终端制造业的核心;
二是因物联网应用对已有产业的横向市场拓展,主要体现在领域延伸和量的扩张。如服务器、软件、嵌入式系统、云计算等由于物联网应用扩展了新的市场需求,形成了新的增长点。仪器仪表产业、嵌入式系统产业、云计算产业、软件与集成服务业,不独与物联网相关,也是其它产业的重要组成部分,物联网成为这些产业发展新的风向标;
三是由于物联网应用创造和衍生出差异化的市场和服务,如传感器网络设备、M2M 通信设备及服务、物联网应用服务等均是物联网发展后才形成的新兴业态,为物联网所特有。物联网产业当前浮现的只是其初级形态,市场尚未大规模启动。
二、产业链条
梳理产业体系能够对物联网产业的内容有全局性了解,但想明确自身企业在产业链中的位置以及做相应战略规划,就需要知道整个物联网上下游产业链。
以我国为例,在物联网概念热炒之前,物联网产业链已经存在,主要以集成商为主角,但集成商又分布在各个行业、地域中。所以目前的物联网产业链基本可以理解为战国时代,同样的模式在不同的地域、行业被不同的集成商控制。
产业链上各部分的产业价值占比大约为:
(1)传感器/芯片厂商+通信模块提供商→15%;
(2)电信运营商提供的管道→15%;
(3)中间件及应用供应商+系统集成商+服务提供商→70%;
由此可见,在整个物联网产业价值链中,上游硬件厂商所占价值较小,绝大部分由中下游集成商/服务提供商分享,而这类占产业价值大头的公司通常都集多种角色为一体,以系统集成商的角色出现。电信运营商竭力在向两端延伸价值,但产业链的演变不是以运营商的意志为转移的,运营商可以在其中努力扩大产业链的自身价值,通过构建M2M平台和模块/终端标准化来逐步实现,但在实际的商业模式中,要让广大的集成商使用运营商标准的模块和平台,需要价值让利,通过模块的补贴、定制、集采逐步让集成商接纳运营商的标准,进而将行业应用数据流逐步迁移到运营商的平台上。
附:全球产业链各环节主要参与者产业定位和规模:
三、资源体系
物联网发展中的关键资源主要包括标识资源和频谱资源。
1. 标识。
目前,物联网物体标识方面标准众多,很不统一。但大致有条码表示、智能物体标识、RFID标识、通信标识这四种。
2. 频谱资源。
物联网的发展离不开无线通信技术,因此频谱资源作为无线通信的关键资源,同样是物联网发展的重要基础资源。目前在物联网感知层和网络层采用的无线技术包括RFID、近距离无线通信、无线局域网(IEEE 802.11)、蓝牙、蜂窝移动通信、宽带无线接入技术等。目前物联网应用大部分还在发展之中,物联网业务模型尚未全部确定,因此根据物联网业务模型和应用需求对频谱资源需求的分析、对多种无线技术体制“物联”带来的干扰问题分析、对频谱检测技术的研究、对提高空闲频谱频率利用率的方法研究、物联网频谱资源管理方式等方面将是物联网频谱资源研究的关键所在。
四、我国物联网产业概况
1. 产业保持较快增长,部分领域取得局部突破。
从2009年至今,我国物联网产业迅猛发展,从1700多亿元增长到6000多亿元,年复合增长率超过三成。同时物联网产业链不断健全,政策环境日趋完善、示范项目示范区建设取得较大成效,使我国物联网产业在量增的基础上实现了质的提升。
物联网制造业中,我国感知制造获得局部突破,与国外差距在逐步缩小。
(1)在光纤传感器在高温传感器和光纤光栅传感器方面获得了重大突破,在石油、钢铁、运输、国防等行业实现了批量应用,产品质量达到国际先进水平。
(2)在RFID 领域,我国中高频RFID 技术产品在安全防护、可靠性、数据处理能力等方面接近国际先进水平,产业链业已成熟,在国内市场占据90%的份额。我国已成功研发出自主的超高频产品并打进了国际市场。
(3)在工业物联网领域研制成功了面向工业过程自动化的工业无线通信芯片。
物联网服务业中,我国三大运营商的M2M服务一直是产业亮点。 中国移动和中国电信分别把物联网业务基地升级成为物联网分公司进行市场化经营。中国联通各类近场支付卡发卡量已经超过200 万张,基于WCDMA 网络的企业专网提供智能公交行车监控及调度系统,用户规模超过100 万,覆盖城市已超过200 个。
2. 产业体系相对完善,但不同产业环节所处阶段不同。
我国物联网产业体系已基本齐全,包括以感知端设备和网络设备为代表的物联网制造业,以网络服务、软件与集成服务、应用服务为代表的物联网服务业。
整体看来,我国在M2M 服务、中高频RFID、二维码等产业环节具有一定优势,在基础芯片设计、高端传感器制造、智能信息处理等产业环节依然薄弱;网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小,传感器、低频RFID 等感知端制造产业、高端软件与集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模,但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。 从全球来看,物联网大数据处理和公共平台服务处于起步阶段,物联网相关的终端制造和应用服务仍在成长培育。
3. 我国物联网产业已形成四大发展集聚区的空间格局
已初步形成分别以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大物联网产业集聚区的空间格局,其中:
(1)环渤海区域以北京为核心,主要借助产学研资源和总部优势,成为我国物联网产业研发、设计、运营和公共服务平台的龙头区域;
(2)长三角区域以上海、无锡双核发展为带动,是我国物联网初始起步的区域,产业规模在国内也是排前列的,整体发展比较均衡,尤其无锡市作为“国家传感网创新示范区”,集聚了大批物联网龙头企业,在技术研发与产业化、以及应用推广方面发挥了引领示范作用;
(3)珠三角区域以深圳为核心,延续其在传统电子信息领域的研发制造优势,成长为物联网产品制造、软件研发和系统集成的重要基地;
(4)中西部地区以重庆和武汉为代表,在软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛,成为第四大产业基地。
4. 传统设备厂商借助物联网技术探索全新的产品服务模式。 与国际上传统产业与信息产业跨界融合的趋势相辉映,我国也出现设备制造业与物联网、互联网融合,创新产品和服务新模式的现象。家电行业借力物联网技术,已经率先开展拓展价值空间并改善产品服务的模式探索。这种创新模式,不仅涉足智能家居领域和家居设备,还将催生融合物联网元素的多种智能产品,如可穿戴设备、智能汽车设备、医疗健康设备、智能玩具等等。传统产业通过与物联网技术深度融合,同时利用互联网的平台服务以及移动互联网的商业模式,形成开放产业生态创新产品和服务的模式,将成为物联网产业发展的重要方向。
转载于:https://www.cnblogs.com/embedded-linux/p/10638952.html
2. 毕业后有哪些工作岗位?
本人从事大数据以及相关行业,从目前大数据实际运用的角度来说一下这个问题。以下是我整理的近年来大数据相关好岗位以及岗位职责,技能需求需求,供参考
一,大数据开发
从事大数据开发工程师
岗位职责
1、利用Hadoop、Spark等技术在分布式系统上对海量历史数据进行预处理,挖掘用户信
息;
2、参与大数据基础平台的搭建和维护;
3、负责广告投放项目管理平台研发;
4、负责大数据计算处理平台项目研发。
技术要求
1、熟练掌握c++/Java开发,具备扎实的程序设计基本功和学习能力
2、熟悉 Linux,熟悉 shell/perl/python/php 等脚本语言的一种或多种。
3、熟悉传统数据库MySQL。
4、熟悉MapReduce、Storm、Spark、Spark Streaming等大数据开发工具,对源代码
有一定研究者优先;
5、熟悉linux环境,熟悉shell等脚本编程;
6、有大规模数据处理和日志处理经验的优先。
7、有较强的人际沟通、协调能力,具备与技术人员沟通数据需求的能力;
8、具备良好的逻辑分析能力和解决实际问题的能力。
二,大数据运维
从事大数据运维工程师
岗位职责
1、负责大数据平台整体软硬件的日常运维;
2、分析平台运行状态,进行性能优化;
3、负责大数据平台运行故障的分析、定位和解决;
4、负责新技术、新组件的技术探索、测试和应用;
5、支撑运维自动化系统的设计和开发。
岗位要求:
1、 熟悉hadoop生态圈主要开源技术组件及其工作原理,能阅读相关源代码,能顺利阅读英文文档;
2、熟悉软硬件设备、网络原理,有丰富的大数据平台部署、性能优化和运维经验;
3、熟悉Linux,熟悉cacti、ganglia、zabbix等运维软件,熟悉SaltStack、Ansible等自动化软件,有python、java、shell编程基础;
4、工作认真负责,有较强的学习能力、动手能力和分析解决问题的能力;
补充:
熟悉
Hadoop/Hbase/Hive/Presto/Yarn/Spark/Storm/Kafka/Elasticsearch/Flume等开源项目,有运维优化经验者优先;
熟悉Linux操作系统的配置、管理及优化;
熟悉Python、Linux、shell,有ETL维护经验、电信行业大数据维护经验者优先
三,数据挖掘
从事数据挖掘工程师
岗位职责
1、对海量数据进行分析,建立数据挖掘算法,利用大数据对产品进行研究和建模,为用户提供评估和预测等功能;
2、参与/负责用户画像、推荐等系统搭建,参与核心产品推荐场景算法的研发和优化;
3、采用先进的数据挖掘和机器学习算法,为公司业务部门提供决策依据;
4、搭建数据挖掘系统和机器学习系统,实现智能平台的自动化流程。
1、具备强悍的编码能力,有扎实的数据结构和算法功底;
2、优秀的学习能力、独立分析问题和解决问题能力;
3、熟悉Linux开发环境,熟悉Python,PHP,Java等语言两种以上;
4、熟悉基本的数据分析方法、数据挖掘、机器学习算法;
5、熟悉SPSS/Modeler/R/Python等至少一种数据挖掘工具;
6、熟悉Hadoop/Spark,有Elasticsearch,Solr,Kafka,Flume等开源项目使用经验
7、有画像、广告、推荐,搜索等算法方向实际工作经验优先
四,BI(商务智能)工程师— (包括数据库开发、BI开发工程师、ETL开发、报表开发、BI咨询顾问)
岗位职责
1、独立负责业务数据收集整理,构建经营分析和报表系统;
2、通过专题分析,对业务问题进行深入分析,为业务的策略、产品优化提供数据支持;
3、 以数据驱动业务为目标,进行数仓研发工作但不局限于数仓;
4、 参与数据仓库ETL设计、开发和优化工作,保证数据准确、稳定、组织合理
岗位要求
1、掌握Oracle、MySQL、ODPS等数据库开发技能,熟练应用开发、数据库原理和常用性能优化和扩展技术;
2、掌握数据仓库建设、熟悉大数据平台操作,离线计算Hive/MR研发、实时计算spark streaming/storm;
3、熟悉ETL逻辑、OLAP设计和数据分析技术(聚类分析、回归分析、决策树等)、数据挖掘相关算法;
4、熟悉Linux系统环境开发,掌握shell、perl、python等至少一种开发语言。
6. 有较强的逻辑/概率思维能力,善于分析、归纳、描述、沟通、和解决问题。
补充(根据企业工具区别)
1、全面熟知数据仓库设计理念、设计方法,熟练掌握Informatica、Kettle、Automation等至少一种ETL工具;
2、熟练掌握SAP BO、MSTR、SmartBI、Cognos、QV等至少一种BI工具;
3、熟悉数据仓库,掌握BI相关工具,如ETL工具(SSIS, SAP DataService)、OLAP工具(SSAS)和前端展示工具(BO CR/Webi)
五,数据可视化
从事可视化工程师
岗位职责
1、负责大数据平台业务逻辑和数据可视化功能,数据可视化组件研发;
2、搭建基础的可视化分析平台,设计数据分析应用的架构,实现实时数据调用与展示;
3、数据相关性分析与根因分析;
4、支持客户需求分析和数据分析。
岗位要求
1、熟练Web前端技术(SVG/HTML5/JavaScriptdeJS等);
2、熟练D3、Echarts、Three.js、WebGL等开源数据可视化库和技术;
3、有Web服务器端编程语言(如Node/Java)开发经验优先;
4、有blender(以及blender game engine)或者unity 3d或unreal engine等开发经验优先
一些BI岗位的详细介绍
BI工程师(开发、咨询、实施)
BI开发工程师
岗位职责
1、执行在框架设计的基础上完成具体组件的概要设计、详细设计编写;
2、完成BI系统具体组件的代码编写、单元测试;
3、参与BI系统报表平台技术架构设计,数据库结构设计;
4、参与BI系统数据仓库的构架、建模和实现。
5、负责向需求方提供数据及业务分析服务,负责整体风控模型的优化,理解并掌握BI报表需求;
岗位要求
1、有数据仓库或统计分析类项目开发经验或较深的理论知识;
2、熟悉Cognos、Webfocus、ireport等数据分析报表开发工具和技术;
3、熟悉Linux/Unix服务器,并了解一些基本的操作命令;
4、至少熟悉Informix/Oracle/SQL Server等数据库中的一种,并在此基础上有过ETL程序或存储过程的开发。
5、能够熟练应用JSP/Servlet/JavaScript等WEB开发技术,熟悉Spring,Struts2和iBATIS等主流的开发框架,熟悉BIRT、JasperReports等开源报表工具;
6、熟悉Linux Shell、Perl等脚本语言,熟悉ORACLE数据库,PL/SQL编程;
7、熟悉BI系统技术框架,熟悉数据采集流程,对数据仓库有比较深入的了解;
8、熟悉行业经营分析系统(BI)架构及实现者优先。
BI咨询顾问
岗位职责
1、分析客户的数据要求;
2、负责Qlikview/Tableau BI项目的实施和报表开发;
3、负责校验数据,保障数据的准确;
4、 负责客户需求收集、分析,梳理业务流程解决方案,项目的拓展支撑;
5、撰写需求规格书及各类相关文档;
6、良好的团队合作、协调、问题处理能力;
岗位要求
1、对BI有系统的认知;
2、熟练使用Qlikview,Tableau等前端工具;
3、熟悉MS SQL Server,熟练运用SQL语言;
4、前端报表偏业务方向需熟悉主流报表工具或新兴前端报表工具Qlikview、Tableau等优先考虑;
6、后台数据处理需熟悉掌握至少一种后台ETL开发工具,例:Informatica powercenter、Datastage、OWB、微软DTS、Kettle等;
7、后台数据建模需熟练掌握至少一种数据挖掘算法和建模方法,了解建模;
8、良好的英文能力,能快速阅读和撰写英文技术文档者优先。
BI实施工程师
岗位职责
1、负责BI项目的需求调研与分析工作;
2、负责BI项目的方案设计、实施或项目管理工作;
3、参与公司BI产品和项目的实施开发工作。
岗位要求
1、良好的数据库基础,精通SQL,深入掌握Oracle或其他数据库,能够进行数据库调优;
3、熟悉ORACLE、MYSQL、SQLSERVER等主流数据库的安装及配置、熟悉SQL语句编写及ETL、BI实施工作;
3、熟悉LINUX操作系统安装及常用命令;
4、熟悉BI基础理论知识,使用过BI相关产品;
5、参与BI相关项目的实施工作;
6、熟悉TOMCAT、JDK等安装及参数配置;
7、具备较强的语言表达能力,能与客户顺畅沟通或产品介绍;
8、具备较强的学习与动手能力,能够适应全国范围内出差;
9、熟悉hadoop大数据及自动化运维工具经验者的待遇从优。
ETL工程师
岗位要求:
具备一般的JAVA应用开发能力;
熟悉Oracle下的分区,表空间, SQL性能调优等操作;
熟悉常用的ETL工具,如:kettle, informatica等;
熟悉常用的报表工具,如:Cognos等。
岗位职责:
负责行业生产交易系统数据仓库开发,存储过程编写,数据模型研究,大数据研究
六,数据分析工程师
岗位职责:
1、进行业务和企业经营行为分析,梳理业务规律和业务需求;
2、将业务需求转化为数据需求,发现数据应用场景,梳理指标体系;
3、使用合适的数据分析工具进行数据分析和模型设计;
4、提出基于数据的结果和分析建议,根据分析结果进行行业研究、评估和预测;
5、编写数据分析报告;
6、完成领导交办的其他工作。
岗位要求
1、本科以上学历,计算机、数学、统计学等相关专业;
2、深刻理解大数据分析原理及相关应用;
3、熟练掌握主流数据库技术;
4、精通数据分析、挖掘工具与方法,如SAS、R、Python、EXCEL等;
5、敏锐的数据观察和分析能力,及时发现和分析其中隐含的变化和问题并给出建议;
6、良好的沟通能力和团队精神,较强的学习能力,能承担一定的工作压力;
互联网是一个快速发展的行业,如果你刚上大学,可能四年出来就会有变化!所以还是注意相关咨询!希望能够帮到你,欢迎关注,讨论
3. opencv十大开源框架?
十大框架:1.谷歌云的Vision API,2.YOLOv3, 3.Tensorflow, 4.Libfacedetection, 5.Raster Vision,6.SOD,7.Face_recognition,8. DeepFaceLab,9. JeelizFaceFilter,10.OpenCV
1.谷歌云的Vision API
Google Cloud 的 Vision API 是一种易于使用的图像识别技术,可让开发人员通过应用强大的机器学习模型来了解图像的内容。它通过 REST 和 RPC API 提供强大的预训练机器学习模型。它还使开发人员可以轻松地将关键视觉检测功能集成到应用程序中,包括面部和地标检测、图像标记、光学字符识别 (OCR) 和显式内容标记。它还允许我们为图像分配标签并快速将它们分类为数百万个预定义的类别。它可以帮助我们检测物体和面部,阅读印刷和手写文本,并将有价值的元数据构建到您的图像目录中。
2.YOLOv3
YOLO(You Only Look Once)是最先进的实时对象检测系统,是最广泛使用的基于深度学习的对象检测方法之一。它将对象检测视为一个回归问题,使用单个前馈卷积神经网络直接从完整图像预测类别概率和边界框偏移。它使用 k-means 聚类方法来估计预测边界框的初始宽度和高度。YOLOv3 消除了区域提议生成和特征重采样,并将所有阶段封装在单个网络中,形成真正的端到端检测系统。
3. TensorFlow
Tensorflow 是一个免费的开源框架,用于创建算法以开发用户友好的图形框架,称为 TensorFlow 图形框架 (TF-GraF),用于对象检测 API,广泛应用于农业、工程和医学领域的复杂任务的高效解决. TF-GraF 为业余爱好者和初学者提供独立的虚拟环境来设计、训练和部署机器智能模型,而无需在客户端进行编码或命令行界面 (CLI)。
TF-GraF 支持 SSD、Faster-RCNN、RFCN 和 Mask-RCNN 的灵活模型选择,包括卷积神经网络(inceptions 和 ResNets)。TF-GraF 负责设置和配置,允许任何人在他们的项目中使用深度学习技术,而无需安装复杂的软件和环境。
4. Libfacedetection
libfacedetection 是一个用于图像中人脸检测的开源库。它为图像中基于 CNN 的人脸检测提供了预训练的卷积神经网络,使用户能够检测尺寸大于 10×10 像素的人脸。在 C 源文件中,CNN 模型已转换为静态变量。源代码不依赖于任何其他库。您需要一个可以在 Windows、Linux、ARM 和任何平台下编译源代码的 C++ 编译器。SIMD 指令用于加速检测。如果您使用 Intel CPU 或 NEON for ARM,您可以启用 AVX2。
5.Raster Vision
Raster Vision 是一个开源 Python 框架,用于在卫星、航空和其他大型图像集(包括倾斜的无人机图像)上构建计算机视觉模型。它允许没有任何深度学习或机器学习工作流专业知识的用户快速重复配置实验,包括分析训练数据集、创建训练芯片、训练模型、创建预测、评估模型、捆绑模型文件和部署。
Raster Vision 内置支持使用 PyTorch 和 Tensorflow 进行芯片分类、对象检测和带有后端的语义分割。用户可以在内置支持使用 AWS Batch 在云中运行的 CPU 和 GPU 上执行实验。该框架还可以扩展到新的数据源、任务(例如,对象检测)、后端(例如,TF 对象检测 API)和云提供商。
6.SOD
SOD 是一个嵌入式的、现代的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它公开了一组用于深度学习、高级媒体分析和处理的 API,包括在计算资源和物联网设备有限的嵌入式系统上进行实时、多类对象检测和模型训练。
SOD 旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构,并加速机器感知在开源和商业产品中的使用。SOD 专为提高计算效率而设计,重点关注实时应用,包括一套全面的经典和最先进的深度神经网络及其预训练模型。
7.Face_recognition
Face_recognition 是世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API。使用 dlib60 最先进的人脸识别技术构建深度学习,它可以从 Python 或命令行识别和操作人脸。该模型在 Wild61 基准中的 Labeled Faces 上的准确率为 99.38%。它提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,可让您从命令行对图像文件夹进行人脸识别!
8. DeepFaceLab
DeepFaceLab 是一个开源深度伪造系统,它利用机器学习在视频中进行照片般逼真的人脸交换。它提供了一个命令式且易于使用的管道,包括数据加载和处理、模型训练和后处理,供人们在不全面了解深度学习框架或不编写复杂样板代码的情况下创建深度伪造视频。这个最先进的框架提供了一个完整的命令行工具,其中包含管道的各个方面和功能,如傻瓜相机。值得注意的是,超过 95% 的深度伪造视频是使用 DeepFaceLab 创建的。
9. JeelizFaceFilter
JeelizFaceFilter 是一个轻量级且强大的人脸跟踪库,专为增强现实人脸过滤器而设计。这个 JavaScript 库可以从使用 WebRTC 捕获的网络摄像头视频源中实时检测和跟踪人脸。用于为增强现实应用叠加 3D 内容,它可以支持 Three.js、Babylon.js、FaceSwap、Canvas2D、CSS3D 等各种集成,使开发人员能够直接从浏览器解决计算机视觉问题。关键功能包括人脸检测、人脸跟踪、人脸旋转检测、张口检测、多人脸检测与跟踪、具有高清视频能力的视频采集等。
10.OpenCV
OpenCV 是一个开源计算机视觉和机器学习软件库,旨在为计算机视觉应用程序提供通用基础架构并加速机器感知在商业产品中的使用。获得 BSD 许可的产品 OpenCV 使企业可以轻松地使用和修改代码。该库拥有 2500 多种优化算法,包括一整套经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法。
这些算法可用于检测和识别人脸、识别对象、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机运动、跟踪移动对象、提取对象的 3D 模型以及从立体摄像机生成 3D 点云。它可以将图像拼接在一起以生成整个场景的高分辨率图像,从图像数据库中查找相似图像,从使用闪光灯拍摄的图像中去除红眼,跟踪眼球运动,识别风景并建立标记以将其与增强现实叠加。
4. 数据科学与大数据技术专业的前景和钱景究竟怎么样?
一段时间以来,我一直对数据科学家如何更好地将数据分析活动相互交流到对方和外地以外的人感兴趣。我认为,我们目前的方法是不够的,因为它们大多是从其他领域(特别是计算机科学)借来的。其中许多工具是有用的,但它们不是专门用来传达数据分析概念的,而且往往达不到要求。今年早些时候,我在院长的演讲中谈到了这个问题,以及数据科学领域如何能够从发展自己的理论中获益,从而像其他领域一样简化通信。
我注意到的一件事是,在其他领域,这些领域的发展可以部分地被视为一种日益专业化的趋势。随着某个领域的人越来越专攻某个子专业,专家需要相互沟通和协调,才能生产出完整的产品。随着时间的推移,将一个领域分离成一组专家,推动通信工具的开发,这些工具可以作为相互商定的信息交换所。如果没有足够的工具,增加项目人员所涉及的通信费用将变得太大,整个企业可能会崩溃。这种现象在弗雷德·布鲁克斯的《神话人月》中被著名地描述为与软件工程项目有关。我认为,谈论其中一些其他领域,以及它们如何克服通信工具增加的专业化和职责分离,可能是有益的。追踪其他领域的历史很有启发性,因为它可能为我们讨论数据分析提供基础。我的播客与希拉里帕克的听众知道,我们经常有一个片段,我们称之为”类比角”,这是简单的统计版本。其他领域的专业化第一个例子来自电影制作和剧本的发展。脚本实验室描述了剧本的历史以及电影制作在剧本开发之前是如何运作的:在思考编剧史时,不能把编剧理论与电影制作的演变分开。最早的电影往往是独奏项目,从构思到完成。被称为”摄影师系统”,这是最原始的电影制作。不久,导演们就成了这个过程的核心,但大多数电影的拍摄都只是对导演想要拍摄的内容一无所知。当导演计划下一步拍摄什么时,剧组经常在等待。电影是单人项目,或多或少是线性开发的。这是一个低效的系统——如今大多数电影都是以高度非线性的方式制作的,以适应演员的日程安排和各种制作过程。如今,剧本是一个关键的沟通中心,许多电影制作部门(服装、化妆、头发、道具、套装)都可以围绕它组织他们的活动。试想一下,如果每个部门的代表必须单独咨询编剧或导演关于他们工作的每一个细节。这将是一场日益复杂的噩梦。有了书面文件,如剧本,每个人都可以同意作为权威的”在电影中发生的事情”,人们可以完成他们的工作,而无需不断来回沟通。第二个类比来自金融。在金融领域,专业化的发展与有限责任类似。在这里,”专业化”是指公司所有者与其经理的分离。因此,公司经理必须有办法向投资者传达公司运营的具体情况。因此,制定财务报表、会计规则和各种公开文件,让投资者分析公司的健康。Graham 和 Dodd 开创性的安全分析本质上是呼吁投资者根据公开的数据来评估公司,而不是基于关于什么造就了良好或安全投资的常见神话和传说。今天,随着所有者与管理者的分离,以及两者(例如 S-1、10-K、10-Q 等)之间标准化通信格式的创建,我们拥有全球资本市场体系的基础。最后一个类比来自西方古典音乐,在西方古典音乐中,音乐的作曲家和表演者之间常常存在分歧。在更复杂的交响乐中,你可能会说有三个角色:作曲家、表演者和翻译/指挥家。然而,在早期的古典音乐中,这种划分并不存在,作曲家通常自己演奏音乐,通常是自己演奏的。在此设置中,无需将内容写下来,因为音乐可以存储在作曲家的头部并进行表演。这个概念在电影《阿马德乌斯》中被很好地捕捉到了,莫扎特描述他的歌剧《魔笛》是”在我的面条里”(其余的只是涂鸦和胡言乱语)。当然,歌剧可能是古典音乐的终极例子,在古典音乐中,音乐家、歌手和设计师之间需要某种沟通工具来协调。因此,对于大多数古典音乐,我们有乐谱,它指定了每个乐器和签名者在任何给定时间做什么。有一个标准化的符号,允许其他不熟悉作曲家的人快速掌握发生了什么事情,并收集执行工作所需的时间和资源。数据分析呢?在当今的数据科学中,或者实际上在科学中,大部分内容都遵循”垂直整合”模式,即同一个人提出问题、收集数据并分析数据。在这项工作需要传播给他人(包括你自己)之前,对沟通方法的需求才真正出现。在大型协作中,需要从一开始就进行分析沟通,我的经验是,即使在最佳情况下,方法也是临时的,很难在另一个涉及不同人员的项目中重现。大多数人会同意,实际进行分析的软件代码是传达正在做的事情的一个重要组成部分。但是,并非每个人都需要或想要代码提供的所有详细信息。也许我们可以从音乐中窃取的一个概念是乐谱和部分之间的区别。在交响乐中,指挥需要满分,因为他们需要知道每个人在做什么。但第一小提琴手只读第一小提琴部分,他们不需要阅读整个乐谱,以便在创造成品中发挥重要作用。为数据科学开发适当的通信工具对于扩展数据分析、让更多人参与进来以及可重复性/可重复性至关重要,以便更多的人能够了解分析中发生的情况。在那之前,我认为我们将继续将来自其他领域的工具插入数据科学过程,这很好。这些工具是有用的,但我认为最终不是一个完美的适合。关注DataFocus,了解更多数据分析知识!
5. 请问学习数据挖掘机器学习人工智能分别用什么书好?
2012年初,因为小米的横空出世,拉动了中国的廉价智能机的普及,传统互联网时代网络终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代,中国大踏步地进入移动互联网时代,互联网在中国成为超级大热,互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算,有过O2O也有过内容分发,也有过新零售,但是这么多新的业务方向,新的技术方向,但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后,越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经网络等等人工智能热词受到最火热的追捧,就好像前两年说O2好像一样,这个时代,不说人工智能好像都有点意外了。
虽然问题问的是学习人工智能等的书籍,但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学,希望对大家学习和工作有帮助。
首先说两本书毫无疑问,对于人工智能的学习,有一本书你是不能忽略的,这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目,感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家,再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。
当然《deep learning》这本书要注意的是,虽然这本质上是一门入门的课程,但是不得不说你需要一定的基础知识,比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍,我相信这应该算是目前最好的深度学习的书籍了。除此之外,Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍,也值得一看。除此之外,人工智能虽然处于偏上层的技术,但本质上还是属于基础理论研究领域,所以建议对人工智能感兴趣的同学,可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍,这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。
接着来说一些经典的课程
学习人工智能最好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习,在这些教授面前,无疑能够学到更多更顶尖的技术,学到更多的研究方法学上的系统方法。当然对于大多数人,很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡,高德纳,以及现在人工智能领域,例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门弟子,毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数,但是随着mooc的出现,不用去名校读书,你也可以通过mooc平台来学习这些课程。
毫无疑问,首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程,这也是很好的人工智能入门课程,吴恩达教授的《深度学习》课程非常好,这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外,恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习,这是斯坦福早期很著名的人工智能课程,恩达博士的课程风格笔者很喜欢,总是能够深入浅出,用最简单的模型讲清楚最复杂的问题,深度学习这门课程就是这样,以一个简单的租房模型就引入了神经网络的概念,讲得非常好,极力推荐大家去学习。
第二门课程是来自神经网络界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程,老显示毫无疑问是深度学习的泰斗,神经网络之父,一步步把深度学习从一门边缘课程,变成了学界最热的学科,成为Google、Microsoft等顶尖科技公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程,大家可以去cousera上看到这门著名的课程。
除此之外,来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N,麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程,都是很值得学习的。
最后在推荐一些很好的开源的人工智能学习框架毫无疑问,Google的tensor flow绝对是目前最热、最好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图,这算是其最大的特点之一。
这里给出了一些主流的人工智能框架的一些比较方法,当然这个数据不一定是最新的,需要大家去看一些官方的文档,自己去安装部署学习一下。除此之外CNTK和keras也是很优秀的学习框架,希望大家选择自己喜欢、上手快的框架去学习,就笔者的建议说,工具本身并不是问题,适合自己的才是最好的。
不管是学习什么技术,不管是学习一门新的程序语言,学习更多的数学、算法知识,抑或是学习更多的类似于人工智能、操作系统、编译原理等等偏理论研究的课程,坚持和不断的实践永远是最重要的。所以,希望大家有这方面学习想法的同学不要犹豫,赶紧去寻找相应的课程、书籍开始学习吧。希望大家不管是为了真正学习工作,还是仅仅只是为了兴趣,希望大家都可以长足学习,坚持学习!
6. 大数据培训都学些什么呢?
你好,很开心收到邀请回答你的问题。
一、首先要搞清楚什么是大数据 Big Data?
大数据又称巨量资料,就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频),大到PB级别,现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
专业的来讲:大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的4V特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)。
二、学大数据需要什么语言基础?
首先,学习大数据是需要有java,python和R语言的基础。
1) Java学习到什么样的程度才可以学习大数据呢?
java需要学会javaSE即可。javaweb,javaee对于大数据用不到。学会了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是相对容易学习的,难易程度:python java Scala 。
python不是比java更直观好理解么,因为会了Python 还是要学习java的,你学会了java,再来学习python会很简单的,一周的时间就可以学会python。
3) R语言也可以学习,但是不推 荐,因为java用的人占绝大多数,大数据的第 一个框架Hadoop,底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
java在大数据中的作用是构成大数据的语言,大数据的第 一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架,底层语言全是Java写的,所以推 荐首选学习java。
再给你们举例说明下它们的分工和作用,java注重业务,大数据注重数据,前端是脸(页面显示),java是胳膊(业务),大数据是直男大脑,人工智能,深度学习是有情商的大脑。
三、大数据职业发展方向
事实上,大数据工作者可以施展拳脚的领域非常广泛,从国防部、互联网创业公司到金融机构,到处需要大数据项目来做创新驱动。目前大数据方向学员就业的岗位主要为大数据开发工程师,负责大数据处理程序的开发。从就业学员的反馈来看,我们的学员完全可以胜任这样的工作,并且有不少学员在工作中成为了团队中的佼佼者。
学会了大数据,不需要从java做起,可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验, 就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位:
大数据开发工程师
数据分析师
hadoop开发工程师
spark开发工程师
数据仓库开发工程师
数据清洗工程师(ETL)
大数据架构师
算法工程
四、大数据优势
大数据受国 家大力支持大量的资源都投资在这方面,大数据中心在贵州落坐,人工智能和云计算都基于大数据,需要大批大数据人才。
1)、大数据人才薪资待遇
一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K,大数据算法工程师,年薪在30万—50万左右。
2)学习大数据有学历/专业要求吗
高中也找到工作,但是大专以上学历更好,虽然是本科学历,但大学四年中也没有学习到实际的操作技能,学习到的东西在工作中用不到,只是在理解某些东西容易些。
五、大数据学习路线
正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点:
1.学习基础的编程语言(java,python)
2.掌握入门编程基础(linux操作,数据库操作、git操作)
3.学习大数据里面的各种框架(hadoop、hive、hbase、spark)
这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了。
六、北美大数据的优势在哪里?
1.前沿的大数据技术点让你更快get新趋势
不断更新的大数据技术点,其中有50%的技术是其他机构没有的,但是却十分重要的。
2.阿里云认证提升你的就业level
我们是阿里云大学授权培训合作伙伴,为你提供阿里云大数据全套认证服务!阿里云人才市场岗位有限推 荐!阿里云生态合作伙伴优先聘用!阿里云相关岗位推 荐优先聘用!3000+家阿里系企业,不仅仅增加就业机会,更提升你的就业level!
3.真实云环境给你全真训练
采用企业帧数大数据开发部署环境,让你掌握真正的大数据开发部署,真实的云环境,丰富的实验项目,全生命周期数据开发,完美支持数据中台,全智能化体验,一站式大数据智能云研发平台。
七、0基础可以学大数据吗?
其实学习大数据没有想象中的那么难。虽然大数据需要Java基础,但是0基础小伙伴也可以学。武汉课工场北美大数据专业针对零基础的学员会设置基础模块的课程,一方面补充大数据基础知识,还可以用极小的成本检验一下自己是否真正适合从事大数据开发。
在照顾初学者入门的同时融入核心技术点,加以实践经验, 由浅入深渗透教学在打牢坚实基础的同时又具备经验; 以案例驱动教学,深入实战,将一个个真实的案例贯穿到知识点中,促进对知识点的理解; 课程中的项目源于企业中的真实项目, 学完课程即可直接胜任大数据应用领域的相关工作。
希望我的回答可以帮到你,欢迎留言评论或私信交流。
7. 有哪些让人惊艳的数据可视化工具?
作为一名数据分析师,一提到数据可视化就会感到莫名兴奋,我认为数据可视化有两个非常重要的部分:一个是数据,一个是可视化。而我们最常见的问题就是一看已经有了数据,却不知道如何去可视化。
市面上有相当多的可视化工具,绝对能够挑花你的眼,但这些大多是门槛比较高的工具,比如Gantti、Paper.js、Highchart.js等等,不得不说,它们在技术层面上确实做的很牛逼,也很成熟。但是针对的使用人群也比较单一,就是程序员。
个人觉得在大数据时代,数据的使用是会越来越普及的,现在的很多做数据类工具的公司都在企图让数据分析变成一件没门槛的事,只有大家都能轻松上手,才能真正实现数据价值最大化。
所以站在这个角度上说,想给大家推荐几款人人可用,能够快速给数据赋能的可视化工具。
数据可视化的目的?
在推荐工具之前我们需要回答另外一个问题,你需要用这些数据可视化的工具来做什么,实现什么目的?
也许你因为有一个完整的想法,已经通过事实验证了,需要用更直观易懂的方式来展现出来,从而讲述一个逻辑或者是一个故事;也许你是有大量的数据,你想怎么从这些数据中间发现,挖掘,并展现一些数据背后的知识或者洞察,发现等;也许你是有各种各样的数据,但是你不懂数据建模,编程,或者数据清洗,你需要一个易用的数据可视化工具实现通过拖拽就能完成数据的可视化,并且可以给出最合适的展示图形;也许还有其他的各种场景,但是所有数据可视化工具都有他核心服务的一个场景,漂亮,易用,简单,协作,智能,等等都是每一个数据可视化工具的父母给予他的一个标签,我们需要匹配相关的标签来做对应的推荐。首先要明确数据分析是需要以自我需求为导向的,抛开目的推荐可视化工具都是刷流氓。
我们可以将他们分类为:
个人自助式分析:非编程式可视化,能够适合业务人员、运营人员等进行自我数据分析,不需要依赖IT人员,代表工具比如python、FineBI、Tableau等BI工具;指标监控型报表:能够及时反映业务实际情况,给予数据分析支持进行预测分析、决策诊断等,主要工具是应用于企业级的报表平台,国内除了FineReport似乎也没有别的;动态数据可视化:能够实现动态实时数据的更新与展示,除了时间序列数据,还有动态路径数据、实时轨迹数据等等,比较专业,代表工具为ECharts等;基于这一假设,开始基于目的性推荐几款数据可视化工具。
一、个人自助式分析
1、FineBI
简洁明了的数据分析工具,也是我个人最喜欢的可视化工具,优点是零代码可视化、可视化图表丰富,只需要拖拖拽拽就可以完成十分炫酷的可视化效果,拥有数据整合、可视化数据处理、探索性分析、数据挖掘、可视化分析报告等功能,更重要的是个人版免费。
主要优点是可以实现自助式分析,而且学习成本极低,几乎不需要太深奥的编程基础,比起很多国外的工具都比较易用上手,非常适合经常业务人员和运营人员。
在综合性方面,FineBI的表现比较突出,不需要编程而且简单易做,能够实现平台展示,比较适合企业用户和个人用户,在数据可视化方面是一个不错的选择。
2、python
本来没想把python放进来的,毕竟python这种脚步语言学习起来是比较麻烦的,但是最终考虑还是python太强大了,数据分析可视化只是python的一小部分应用方向,如果你不想敲代码的话,建议忽略这一节。
其实利用Python 可视化数据并不是很麻烦,因为Python中有两个专用于可视化的库matplotlib和seaborn能让我们很容易的完成任务。
3、Tableau
Tableau是各大外企在用的数据分析类报表工具,个人感觉主打的是:人人都会用的数据分析工具,通过简单的图形化操作(类似Excel)就可以得出自己想要的分析结果。
原理是通过连接公司数据库基于一定的SQL语法建立基本数据集,对数据集进行分析。这对数据集的完整性有很高的要求。
二、指标监控型报表
1、FineReport
可视化的一大应用就是数据报表,而FineReport可以自由编写整合所需要的报表字段进行报表输出,支持定时刷新和监控邮件提醒,是大部分互联网公司会用到的日常报表平台。
尤其是公司体系内经营报表,我们用的是商业报表工具,就是FineReport。推荐他是因为有两个高效率的点:
可以完成从数据库取数(有整合数据功能)—设计报表模板—数据展示的过程。类似excel做报表,一张模板配合参数查询可以代替几十张报表。三、动态数据可视化
一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,底层依赖轻量级的矢量图形库 ZRender,提供直观,交互丰富,可高度个性化定制的数据可视化图表,它是由百度团队开源的。
在实际开发中使用的往往会要求从服务器端取数据进行动态显示,一般来说数据请求过程如下:
客户端通过ajax发送请求;服务器端Servlet接收请求;生成json数据并返回给客户端;客户端接收数据后显示。通常都是用Jsp+Servlet+Echarts来实现动态数据可视化的。
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