原創|行業資訊|編輯:陳俊吉|2016-12-29 10:01:49.000|閱讀 419 次
概述:現如今,整個互聯網已經進入大數據時代,“大數據”一詞的重點現也已經不僅在于數據規模的定義,它更代表著信息技術發展進入了一個新的里程,雖然只有極少數人能夠修煉成數據科學家這一21世紀最性感多金專業人士,但對于大多數非數據分析專業的IT人士來說,掌握對路的大數據工具同樣意味著加薪和升值。鑒于市面上大數據分析工具琳瑯滿目日新月異,為了幫助大家少走彎路,本文將為不同技術背景的IT專業人士整理了十條大數據分析工具的進修技術路徑。
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現如今,整個互聯網已經進入,“大數據”一詞的重點現也已經不僅在于數據規模的定義,它更代表著信息技術發展進入了一個新的里程,代表著爆炸性的數據信息給傳統的計算技術和信息技術帶來的技術挑戰和困難,代表著大數據處理所需的新的技術和方法,也代表著和應用所帶來的新發明、新服務和新的發展機遇。雖然只有極少數人能夠修煉成數據科學家這一21世紀最性感多金專業人士,但對于大多數非專業的IT人士來說,掌握對路的大數據工具同樣意味著加薪和升值。鑒于市面上大數據分析工具琳瑯滿目日新月異,為了幫助大家少走彎路,本文將為不同技術背景的IT專業人士整理了十條大數據分析工具的進修技術路徑:
一、Excel起步
作為一個入門級工具,Excel是快速分析數據的理想工具,也能創建供內部使用的數據圖。如果在眾多數據分析工具中您只了解最基本的Excel,以下是最好的進階路線:
二、SQL起步
如果你了解SQL,說明你已經具備了更快提升的基礎,建議如下進階路線:
三、R語言起步
作為用來分析大數據集的統計組件包,R是一個非常復雜的工具,掌握R意味著你比其他IT專業人士可以更快上手一些專業分析工具和服務。
四、Python起步
五、MySQL起步
六、微軟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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