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常用數(shù)據(jù)展現(xiàn)控件實(shí)現(xiàn)；大型移動(dòng)站點(diǎn)開(kāi)發(fā)；　　o 具備掌握Hadoop如何把HDFS文件轉(zhuǎn)化為Key-Value讓供Map調(diào)用的能力;　　積累了大量的大數(shù)據(jù)人才成都報(bào)大數(shù)據(jù)班JavaScript內(nèi)置對(duì)象；　　及時(shí)準(zhǔn)確地從海量數(shù)據(jù)中提取信息和知識(shí)，為企業(yè)提供營(yíng)銷策略支持，是企業(yè)各個(gè)部門(mén)對(duì)營(yíng)銷信息系統(tǒng)的要求，這就需要對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等成為當(dāng)前的熱門(mén)技術(shù)。而當(dāng)前對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理太多利用機(jī)器集群和并行化技術(shù)，并出現(xiàn)了高性能計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算、云計(jì)算等方法，這些企業(yè)　　(二)、基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)推廣策略　　(一)、利用大數(shù)據(jù)改進(jìn)企業(yè)廣告投放策略　 云計(jì)算培訓(xùn)會(huì)做出上面的結(jié)論?我先說(shuō)個(gè)例子吧，光是搭建一個(gè)像樣子的數(shù)據(jù)平臺(tái)，就需要5-6個(gè)熟練的大數(shù)據(jù)工程師折騰大半年，還不包括真正基于之上的多維分析，機(jī)器學(xué)習(xí)(預(yù)測(cè))等產(chǎn)品，而這些產(chǎn)品的難度也是很大的，需要大量的人力，關(guān)鍵是還不一定能做好。要達(dá)到高效的計(jì)算，以及系統(tǒng)的穩(wěn)定，機(jī)器的數(shù)量也有不少要求，因?yàn)榇蟛糠执髷?shù)據(jù)組件都是分布式的�！　∧壳�，大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展在國(guó)內(nèi)還比較緩慢，主要受制于企業(yè)創(chuàng)新的源動(dòng)力不足，尤其傳統(tǒng)企業(yè)的互聯(lián)化和數(shù)據(jù)化十分困難。目前，盡管市場(chǎng)上缺乏大量的數(shù)據(jù)科學(xué)人才和數(shù)據(jù)管理人才，企業(yè)普遍有大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)、應(yīng)用和管理需求，但企業(yè)不知如何突破?因此，對(duì)企業(yè)管理人員和技術(shù)人員進(jìn)行大數(shù)據(jù)培訓(xùn)并確定“數(shù)據(jù)官”和“數(shù)據(jù)總監(jiān)”是非常重要且科學(xué)的途徑，也是發(fā)展的必然趨勢(shì)�！　〉�5個(gè)主題：徹底掌握MapReduce(從代碼的角度剖析MapReduce執(zhí)行的具體過(guò)程并具備開(kāi)發(fā)MapReduce代碼的能力) 　　此時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生如下的幾個(gè)有意思的情況：成都報(bào)大數(shù)據(jù)班　　大公司發(fā)現(xiàn)畢竟自己的主業(yè)不是去做大數(shù)據(jù)，而是基于大數(shù)據(jù)的結(jié)果更好的幫助自己已有的產(chǎn)品或者導(dǎo)向做好新的產(chǎn)品。這個(gè)時(shí)候大公司本身也開(kāi)始慢慢尋求一些第三方大數(shù)據(jù)公司的支持。

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