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原创|行业资讯|编辑:陈俊吉|2016-12-29 10:01:49.000|阅读 357 次
概述:现如今,整个互联网已经进入大数据时代,“大数据”一词的重点现也已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的里程,虽然只有极少数人能够修炼成数据科学家这一21世纪最性感多金专业人士,但对于大多数非数据分析专业的IT人士来说,掌握对路的大数据工具同样意味着加薪和升值。鉴于市面上大数据分析工具琳琅满目日新月异,为了帮助大家少走弯路,本文将为不同技术背景的IT专业人士整理了十条大数据分析工具的进修技术路径。
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现如今,整个互联网已经进入大数据时代,“大数据”一词的重点现也已经不仅在于数据规模的定义,它更代表着信息技术发展进入了一个新的里程,代表着爆炸性的数据信息给传统的计算技术和信息技术带来的技术挑战和困难,代表着大数据处理所需的新的技术和方法,也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。虽然只有极少数人能够修炼成数据科学家这一21世纪最性感多金专业人士,但对于大多数非数据分析专业的IT人士来说,掌握对路的大数据工具同样意味着加薪和升值。鉴于市面上大数据分析工具琳琅满目日新月异,为了帮助大家少走弯路,本文将为不同技术背景的IT专业人士整理了十条大数据分析工具的进修技术路径:
一、Excel起步
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:
二、SQL起步
如果你了解SQL,说明你已经具备了更快提升的基础,建议如下进阶路线:
三、R语言起步
作为用来分析大数据集的统计组件包,R是一个非常复杂的工具,掌握R意味着你比其他IT专业人士可以更快上手一些专业分析工具和服务。
四、Python起步
五、MySQL起步
六、微软SQL Server起步
七、Tableau起步
八、Java起步
九、PostgreSQL起步
十、Visual Basic起步
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