作为一个入门级工具，Excel是快速分析数据的理想工具，也能创建供内部使用的数据图。如果在众多数据分析工具中您只了解最基本的Excel，以下是最好的进阶路线:
营销的基本原理是一致的，每个人都喜欢洞察力，因为这些数字模式可以提供最安全的方法来确保企业采取正确的行动，更有效地运作，以及将其资源用在何处。数据已经成了战略的据点。
谈到大数据，我们很常会想到hdfs、mapreduce、hbase、spark、hive等高大上的大数据工具或底层组件，但我们不能忘了饮水思源，我们的大数据的数据从哪里来呢？ 有来自于mysql、oracle等关系型的结构化数据库，也有来自html、log等半结构数据，但问题来了！log类的文本如何采集、如何上传到hdfs或kafka中？ 大家可能会想到采用ftp等手工传输方式，但实际是根据不可行，ftp如何保证数据保存至hdfs、kafka中。好，今天，我来们讲一种工具，flume，帮助您自动采集前端数据，并自动帮您保存至您想保存至的数据目的地。
新基建大背景下，全社会数字化转型步伐加快，数据应用场景更加丰富，大数据洪峰暴涨，大数据处理需求与日剧增。另一方面，计算产业也在不断迭代，推出满足市场需求的产品，为社会提供更方便的大数据工具，以及更强大的算力。
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适用。
据日前的一则大数据工具使用情况调查，我们知道了Java程序猿最喜欢用的大数据工具。 问题：他们最近一年最喜欢用什么工具或者是框架？ 受访者可以选择列表中的选项或者列出自己的，本文主要关心的是大数据工具。上一篇Java调查包括下列内容： 开发语言 Web框架 应用服务器 数据库工具 SQL数据 大数据 开发工具 云供应商 现在，来看看维基百科上对大数据的定义： 大数据，广义上来说是一组量很大很复杂的数据集合，在这种情况下传统的数据处理方式将不再适
译文链接：http://www.codeceo.com/article/big-data-tools-java-programmer-use.html
大企业or小企业 对于中小企业在小型和个人数据集上使用大数据技术，我能看到大量优势，但是对它们而言也有很多理由来关注一下大数据本身。最近的一项调查中，我们发现这的确是小企业优先考虑的问题，但首先，究竟什么是大数据？ SAP将大数据定义为“一个用来形容数据的指数增长和可用性，包括其结构化和非结构化的流行词汇。并且大数据对企业（和社会）可能像互联网一样重要。为什么？因为更多的数据可能会导向更精确的分析。” 从可获取的早期描述中，高纳德公司把大数据定义为“3V，即大数量（Volume）、快速度（Vel
网络上有不少Kettle的文章，但实际上都大同小异，都是些非常基础的文章，实际上在使用过程中还有遇到不少的坑，这部分在网上资料比较少，这里主要讲一下我们在使用过程中遇到的各种问题，属于难得的实践经验。
新年将至，对于2017年大数据领域的进展和变化，各位IT大佬们分享了一些他们眼中的惊喜事件。 Endpoint Systems创始人，Lucas Vogel 我眼里的惊喜应该是，像Equifax这样的不良行为者继续证明：即使是最大的数据驱动公司，数据治理的处理能力也不过如此。 Lucidworks首席执行官，Will Hayes 惊喜是看到了“倒下的大象”。我们许多客户已经就hadoop将不再是成功的大数据工具一事上达成了共识。组织正在挑选分布式文件系统，并朝向灵活、实时和无服务器的访问技术迁移。 Live
最近一年大数据火爆异常，各种培训班开课广告满天飞，很多做开发的朋友也想转到大数据这一行，在投递简历的时候进场被几个岗位搞迷糊，他们是大数据分析师，大数据研发工程师，大数据建模工程师，大数据挖掘工程师。我会根据前同事所在公司的相应岗位，列出岗位职责和要求，供大家借鉴。
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 如果您是一位银行家，无论置身于世界任何一个地方，风险管理这个话题都必定是您最位关心的。自从2008年金融危机，大多数银行家和政府管理者愈发意识到风险管理的重要性。这种环境并未变得更为简单，实际上反而日趋复杂。 监管与审查持续增加，但声誉和收益却仍处在风险之中。市场波动率增大，股东，消费者，商业伙伴以及供应商的需求不断增长(更不用提例如互联网,手机银行等科技)，正改变着一家银行必须管理和应对的风险范畴。 伴随着例如多德 -
但随着大数据工具数量的增长和计算能力的飞跃，数据科学家越来越多地发现，如果他们想从自己的模型中获得最佳性能，那就必须考虑所使用的数据管道。 数据科学工具的功能通常围绕着预测建模，机器学习和数据可视化。
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
在当今的数字革命浪潮中，大数据成为公司企业分析客户行为和提供个性化定制服务的有力工具，大数据切切实实地帮助这些公司进行交叉销售，提高客户体验，并带来更多的利润。 随着大数据市场的稳步发展，越来越多的公司开始部署大数据驱动战略。 Apache Hadoop是目前最成熟的大数据分析工具，但是市场上也不乏其他优秀的大数据工具。目前市场上有数千种工具能够帮你节约时间和成本，带你从全新的角度洞察你所在的行业。 以下介绍18种功能实用的大数据工具： Avro：由Doug Cutting公司研发，可用于编码Hadoop文
不少伙伴在后台私聊学堂君，想考腾讯云认证，但不知道选哪些方向，也不知道考哪个方向的含金量最高。
大数据的兴起 - 以及关于如何充分利用它的讨论的演变 - 一直很快，并且没有显示出放缓的迹象。在过去的几年里，全世界的专家和IT供应商为分析推动的未来奠定了基础，我们将不断从我们收集的大量有价值的信息中发现新的见解，让我们做出更明智的决策更快速。
9月15、16日，清华大学大数据能力提升项目必修课《大数据系统基础A/B》课程实践项目宣讲会以线下+线上的方式顺利举行。授课教师软件学院院长王建民教授、闻立杰副教授和宋韶旭副教授分别对大数据系统软件的相关知识、课程内容和目标以及考核方式等做了详细的介绍。 王建民老师介绍课程 课程自开设以来就深受学生欢迎，其最大特色是突破了传统的教学方式，学生通过自行组队，以小组的形式在实际的企业项目中运用所学知识动手完成实践任务。今年，经过授课教师的严格把关和层层遴选，课程共引进了近20家来自业界的真实项目，行业数据多
企业可以利用Hadoop以及所有与它相关的技术设计大数据环境，以满足其特定的需求。但把所有的技术集成在一起并不是一件容易的事。 IT团队寻求构建大数据架构时有大量的技术可供选择，他们可以混合搭配各种技
跟踪大数据的趋势，研究和统计数据为专业人士提供了一个规划大数据项目的坚实的基础，这里有每个IT专业人士都应该知道的15个有关大数据的重要事实。 每个人都在谈论大数据，从年度支出的挑战，到创造就业机会，
2017 年，AI技术汇聚了大量资本，在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能核心产业规模计划在2030年超过10000亿元。
大数据，听着很高端但似乎离我们又有些遥远，但其实大数据早就和我们的生活息息相关了。并且从国家所出台的政策来看，大数据俨然已经成为未来发展的主力军，所以不要让大数据成为一条被忽视的黄金赛道。
第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似，约有2900人参与了此次投票。 最近几年，Python的使用增长率一直比R快，到今年，Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。 深度学习工具使用率 2017年深度学习有32%的使用率，而在2016年只有18%，2015年9%。谷歌Tensorflow迅速成为深度学习平台的领头者，以20.2%的使用率领先于其他平台。
原创2015-03-09罗超 《穹顶之下》令人印象深刻的一点，是keynote（幻灯片）。通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。Keynote在观众中的接受程度带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。 《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
关系型数据库（RDBMS）是建立在关系模型基础上的数据库系统。关系模型是一种数据模型，它表示数据之间的联系，包括一对一、一对多和多对多的关系。在关系型数据库中，数据以表格的形式存储，每个表格称为一个“关系”，每个关系由行（记录或元组）和列（字段或属性）组成。
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
我们与Exaptive的数据科学家Frank Evans就Spark在数据科学中的地位进行了非常愉快的交流。
通过部署和使用大数据分析工具，分析流程可以帮助公司提高运营效率，产生新的利润，获得竞争优势。企业可选择的数据分析应用程序有很多。比如描述性分析善于描述已发生的事情，揭示因果关系。描述性分析主要输出查询、报表和历史数据可视化。
大数据不仅仅是一个营销词汇，大数据是一种思维，一种技术。一言以蔽之，大数据最直接的意义就是让“随机性”的事情变得可提前预测，从而提高效率和行动价值。下文主要是跟大家分享大数据领域的创业思考，大数据行业的创业机会如何，未来的创业方向又有哪些。 1 资本层面关注点 对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。 大数据没有直截了当的变现模式，那么一个新创大数据企业想要获得成功，拿什么去拼？当然是人才。这也是投资人最关注的东西。 投
github：https://github.com/doukoi-BDB今日主题：
Linux 基金会和在线求职招聘网站 Dice 发布了一份关于开源招聘的调查结。结果显示，相对于其他类型的 IT 工作者，67% 的管理人员更希望雇佣在开源技术方面有所专长的技术人员。
大家好，我是飞总。目前就职与全球领先的大数据可视化公司Tableau。应该有很多人以前就读过我的大数据系列的公众号文章，我今天的这个讲座和以往的嘉宾都有一些不同。讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。主要的原因有两个，一个是我主要做系统的研究和开发，而且讲的不是现在流行的大数据工具和使用大数据来解决业务的具体问题。做的都不是开源的系统。开发和使用来说差别比较大。所以我并没有使用系统解决实际问题的经验。二是我本身的背景很多出自学术圈，读论文讲八卦为主，所以大家可以听得轻松一点。 今
一年一度由世界知名科技媒体InfoWorld评选的Bossie Awards于2016年9月21日公布，评选了最佳大数据工具奖，最佳大数据应用奖，最佳网络与安全奖等多个奖项。在最佳开源大数据工具奖中，
大数据已然成为当今最热门的技术之一，正呈爆炸式增长。每天来自全球的新项目如雨后春笋般涌现。幸运地是，开源让越来越多的项目可以直接采用大数据技术，下面就来盘点最受欢迎的十大开源的大数据技术。 1 Hadoop 高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。 2 Spark 使用简单、支持所有重要的大数据语言（Scala、Python、Java、R）。拥有强大的生态系统，成长迅速，对microbatching/batching/SQL支持
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
大数据已成为当今企业不可分割的一部分，越来越多的企业纷纷寻找熟悉大数据分析工具的人。他们都期望员工在技术方面体现能力，并展示才华和思维过程。到目前为止流行的所谓的需求技能已经不再了，如果今天还有什么比较大热的技能，那就是大数据分析。
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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