千锋大数据挖掘培训：学完能高效胜任哪些领域
随着科技的发展大数据也逐渐成为我们生活的一部分，目前大数据的应用已经覆盖了各个领域，布满了我们生活的各个方面。今天北京千锋大数据挖掘培训小编就来给大家说说数据挖掘的应用。
我们主要从以下几个领域来说。
1 金融领域
金融数据具有可靠性、完整性和高质量等特点。这在很大程度上利于开展数据挖掘工作以及挖掘技术的应用。数据挖掘在金融领域中有许多具体的应用，例如分析多维数据，以把握金融市场的变化趋势；运用孤立点分析等方法；应用分类技术，对顾客信用进行分类，为维持与客户的关系以及为客户提供相关服务等决策提供参考。
2 医疗领域
在人类的遗传密码、遗传史、疾病史以及医疗方法等医疗领域中，都隐藏着海量的数据信息。另外，对医院内部结构、医药器具、病人档案以及其他资料等的管理也产生了巨量的数据。对于这些巨量的数据，运用数据挖掘相关技术处理，从而得到相关知识规律，将有利于相关人员工作的开展。运用数据挖掘技术，在很大程度上有助于医疗人员发现疾病的一些规律，从而提高诊断的准确率和治疗的有效性，不断促进人类健康医疗事业的发展。
3 零售和电商领域
运用数据挖掘技术对这些海量的销售数据进行分析，可以有效地识别顾客的购买行为，从而把握好顾客购买的趋势。商家可以根据数据挖掘结果有针对性地采取有效措施，比如如何改进服务质量，确保顾客的满意度；如何提高商品的销售量；如何设计较优的运输路线以及采取怎样的销售策略等，从而提高企业效益。此外，由于数据挖掘的推荐系统已经成为电子商务的关键技术，通过数据挖掘，再对网站进行系统分析，对用户的行为模式加以识别，在增加客户黏性，提供个性化服务，优化网站设计等方面也取得了很好的效果。
以上内容只是大数据挖掘应用的一部分领域，大数据的应用还有更多的领域，学好大数据你就是现代社会的全才，加油吧！
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千锋大数据学员实力太强悍_要17K企业当场拍板就给
编辑：樱桃小丸子发布时间：
“大数据”是当今互联网领域火爆的词汇之一，也是未来互联网的发展趋势。很多互联网巨头为了抢占未来大数据市场的主动权都在积极布局，而大数据人才更是企业争抢的对象。千锋大数据培训学员肖同学在就业首周面试一家企业后HR当场就拍板以17K的转正薪资要他入职，而这充分证明了企业对肖同学实力的认可。
“我面试的这家企业主要是做农场管理大数据，薪资谈判时我要求的薪资是转正17K，出乎我意料的是企业当场就拍板要我。我当时的第1想法就是绝对要低了，后来在和老师沟通后也确定了这一点，不过这次成功面试让我更进一步的了解到了大数据的就业行情和我的水平，我在千锋大数据培训所获得的技术将是我求职面试的通行证!”
资料显示，2017年中国大数据行业市场规模达到了234亿元，和去年相比增速超过 39%。而随着政策的支持和资本的加入，未来几年中国大数据规模还将继续稳步增长。55.8%的企业表示应用大数据后实现了更智能的决策;48.2%的企业表示应用大数据提升了运营效率。此外应用大数据还可以更好的管理风险、创造新的业务收入，增强企业的生产能力。目前各大企业都在高薪招聘大数据开发人才，那么如何才能成为企业满意的大数据人才呢?
千锋大数据培训课程设置紧贴行业发展、着眼未来需求，课程内容包括开发、收集、存储、计算一站式技术，涵盖大数据体系中的核心技术Hadoop、Storm、Spark等，全面涵盖大数据人才所需的技术点;千锋大数据课上所用的实战项目都来源于企业真实的项目，学员学完此课程可胜任企业中相关领域的设计、开发岗位的需求;千锋大数据培训拥有开放的学习环境，喻学于战，以项目为驱动，不仅培训学员的理论知识，还培养学员的动手能力和主动学习能力，让学员真正做到学有所成。
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[中华网考试]版权声明　　在想学习大数据的时候，期初就知道自己没有自学的能力就想找个培训机构学习，也查看了很多机构，最后选择了千锋教育，在千锋的时候感受真的很多，就写下了这篇文章，也就是想留个纪念吧。
　　在学习hadoop之前，我就明确了要致力于大数据行业,成为优秀的大数据研发工程师的目标，有了大目标之后要分几步走，然后每一步不断细分，采用大事化小的方法去学习hadoop。下面开始叙述我是如何初学hadoop的。
　　Hadoop学习两步走:linux学习、hadoop学习。
　　在接触hadoop之前我有j**a基础，为此我的计划是首先学习Linux,然后学习hadoop生态系统,为此学习hadoop第一步计划就是学习linux了，然后linux又可以分为四个步骤走。
　　linux任务第一个目标就是要熟练操作linux常用命令以及网络配置;
　　第二个目标就是熟悉用户以及权限管理操作;
　　第三个目标就是熟悉软件包以及系统命令管理，第四个就是要学习shell编程了。
　　Linux系统学习完毕之后，紧接着就是第二个计划了学习Hadoop。
　　Hadoop阶段分两步走。
　　第一阶段能熟练搭建伪分布式集群以及完全分布式集群，我个人认为先搭建hadoop环境然后再学习hadoop这样效果更好。就如同看别人代码一样，我们先把别人代码能跑起来，然后再分析代码，如果代码都跑不起来，何谈代码分析，所以先让hadoop环境搭建起来，能正常运行wordcount程序，我们才能慢慢分析整个Hadoop生态系统，这样我们能对hadoop有个整体上的认识。
　　Hadoop第二阶段就是基于第一阶段的基础上，再细分几大阶段：
　　首先第一阶段整体上认识hadoop生态系统，了解MapReduce分布式计算框架、Yarn集群资源管理和调度平台、hdfs分布式文件系统、hive数据仓库、HBase实时分布式数据库、Flume日志收集工具、sqoop数据库ETL工具、zookeeper分布式协作服务、Mahout数据挖掘库;
　　第二阶段学习MapReduce,MapReduce作为hadoop核心内容，要先易后难，首先了解Mapper、Reducer、Configuration、job等这些类，熟悉MapReduce流程图，然后写简单的单词统计代码，整体上对MapReduce认识，之后学习MapReduce运行机制，熟练掌握，MapReduce输入格式，MapReduce输出格式，以及MapReduce优化;
　　第三阶段学习hadoop另一个核心内容HDFS，首先明白什么是hdfs,然后再分析hdfs的优点，然后再了解Hdfs的缺点有哪些，HDFS是如何存储数据的，采用什么样的架构，我们如何实现读取和写入HDFS中的文件，以及了解HDFS副本存放策略，同时熟练掌握HDFS的shell访问和j**a访问。
　　第三阶段就是学习hadoop另一个核心内容:Yarn,首先我们要了解Yarn是什么，为什么使用Yarn，Yarn的构架，Yarn的原理。我个人认为，hadoop初学者只要掌握了提供海量数据存储的HDFS，分布式计算的MapReduce,以及集群资源管理和调度平台的yarn，基本上也就掌握了Hadoop最核心的东西，也为以后的hbase、hive学习打下了坚实的基础。
　　以上是我个人学习大数据的心路历程，希望能够帮到其他人。
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