大数据需要哪些技术门槛

大数据需要哪些技术门槛
大數據分析的技術門檻包括：數據工程：數據整合、建模、etl、分布式文件系統大數據平臺：hadoop、spark、nosql 資料庫分佈式計算：雲端運算、容器化、分散式數據處理統計與機器學習：統計模型、預測分析、資料挖掘編程語言：python、r、scala、java資料視覺化：tableau、資料儀表板、數據故事講述商業知識：解釋數據結果、溝通大數據見解

大数据所需的技術门檻

大數據分析是一個複雜的過程，需要具備各種技術技能才能有效進行。以下是一些主要技術門檻：

1. 数据工程

數據整合和預處理數據建模和數據管控ETL (抽取、轉換、加載)分布式文件系統 (例如 HDFS)

2. 大數據平臺

Hadoop (例如 MapReduce、Hive、HBase)SparkNoSQL 資料庫 (例如 MongoDB、Cassandra)

3. 分佈式計算

雲端運算 (例如 AWS、Azure、GCP)容器化 (例如 Docker、Kubernetes)分散式數據處理 (例如 Apache Spark)

4. 統計與機器學習

統計模型和演算法監督式和非監督式學習預測分析和模式識別數據挖掘和資料視覺化

5. 編程語言

Python (流行的大數據分析語言)R (統計分析語言)Scala (Apache Spark 的主要語言)Java (Hadoop 生態系統常用的語言)