依托于大数据和人工智能的发展，数据分析师成为这几年新兴的职业之一。其实数据分析师听起来高大上，但日常工作并没有什么神秘的，工作套路非常固定化。只需要掌握了以下框架，你起码可以入门数据分析师这个行业了。数据分析师拿到一个需求之后，一般会按照以下框架走一遍流程，整个流程走完之后，一个大数据分析的项目就差不多了。在进行项目之前，首先需要明确期望效果，应用场景等。效果方面，如果需求提出者期望一个模型要达到远超过现有技术水平的效果，那么做之前可能要三思。在应用场景方面，不同的场景下对模型指标的要求是不同的，在后期取舍过程中要根据场景抉择。比如说，如果是一个安防类的项目，在设计模型和调整参数的过程中就要保证最低程度的漏判，宁可错杀，不可放过。
线下培训就是人们常说的面授学习，就像在学校读书一样，有老师，有自习，有作业，有考试，这种学习的方式是适合绝大多数人的，学习效果也是最好的，并且学习的时间也不是很长，比入百知教育IT学校只需4-5个月左右的时间就可以教导出一名合格的大数据人才。
大数据线下培训可以分为脱产班和周末班，脱产班就是周一到周一全天候学习，适合大数据零基础或者基础很薄弱的学员，这样密集性的学习，可以让你很快的掌握大数据技术；而周末班是周六、周日两天进行学习，适合有一定的大数据基础的，并且是在职的，平时没有那么多的时间，只能用周末的时间来进修提高一下自己。
龙岗保就业的商业智能分析
具体的优势和特点有以下几个点：
1、可以随时随地的学习，因为现在都有手机，有的课程也可以在手机上听，只是需要耗费更多的流量，有wifi就好。碎片化的时代，可以将时间充分的利用起来。当然，这需要求学者有着良好的自觉性和自制力。
2、温故而知新，线上学习可以不间断的重复学习，提高学习效率
3、互动性提高，线上直接咨询老师，避免一人问问题，其他人只能等待的情况。
Spark是如何容错的？
一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。
面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗很多其它的存储资源。因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。故RDD仅仅支持粗粒度转换，即仅仅记录单个块上运行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列（每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建某一块数据的信息。因此RDD的容错机制又称“血统(Lineage)”容错）记录下来，以便恢复丢失的分区。
什么是数据挖掘
1.数据架构师
需求分析，平台选择，技术架构设计，应用设计和开发，测试和部署；算法设计与优化；数据相关系统设计与优化，需要平台级开发和架构设计能力
2.数据库开发
设计，开发和实施基于客户需求的数据库系统，通过理想接口连接数据库和数据库工具，优化数据库系统的性能效率等
3.数据库管理
数据库设计、数据迁移、数据库性能管理、数据安全管理，故障检修问题、数据备份、数据恢复等
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