沈阳大数据培训学校哪家口碑好

　　所有公司都要上大数据吗

　　专家表示，虽然大数据固然是个香饽饽，但不是所有人都能消化得了，而是要衡量企业的现状，看清楚主次矛盾，或是要考量好投入产出的回报率，大数据并不是适合所有企业的现状。比如，对于中小型网站来说，一上来就盲目追求先进“高大上”的技术架构，那就有点“宰牛刀杀鸡”的意思。对于这类网站，首要考虑的是商业运作模式和推广，只有等到用户量飚升后，再去考虑技术升级这种大事儿。

　　数据分析师要数据挖掘能力

　　首先在数据挖掘阶段，数据分析师要具备相关的能力，比如：1、数据挖掘，统计以及数学原理和常识，2、要熟练的掌握最少一个数据挖掘机工具，如果有程序员的基础，也可以通过选择编程来实现数据挖掘，3、需要了解一些常用的数据挖掘算法的优缺点和适用场景。

　　==和Equals区别

　　== :如果比较的是基本数据类型，那么比较的是变量的值，如果比较的是引用数据类型，那么比较的是地址值（两个对象是否指向同一块内存），equals:如果没重写equals方法比较的是两个对象的地址值。如果重写了equals方法后我们往往比较的是对象中的属性的内容。equals方法是从Object类中继承的，默认的实现就是使用 ==。

　　数据分析报告的作用

　　数据分析报告实际上是一种沟通与交流的形式，主要目的是将分析结果、可行性建议以及其他有价值的信息传递给阅读者，让阅读者能够对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。数据分析报告主要有三方面的作用，分别为展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

　　大数据分析师和普通数据分析师的区别

　　普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如Hadoop、Spark等软件。

　　大数据开发工程师要求

　　1、本科及以上学历，5年（含）以上业务相关经验（数据分析，挖掘，建模），对数据有敏锐嗅觉，擅长报告； 2、精通大数据相关技术且不限于Hadoop相关，flink，spark，hive等； 3、熟悉数据仓库hbase，关系型数据库mysql相关技术，对其性能瓶颈及调优手段有深入理解； 4、具有优秀的抽象设计能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题； 5、熟悉相关编程语言的一种或者几种，JAVA,Scala,R等 6、有金融行业相关经验者优先 7、拥有良好的沟通技巧和团队合作精神; 8、能承受压力，有高度的工作热情和工作积极性。

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