阿里大數據架構技術

❶ 大數據就業前景如何想從事大數據有哪些認證值得報考

大數據技術未來發展和就業前景

政策上來看，國家大力支持

2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作；2016年3月，在發布的十三五規劃綱要中，提出「實施國家大數據戰略」，把大數據作為基礎性戰略資源；2020年，國家提出大力發展「新基建」，涉及7大領域，大數據中心就是其中之一。

從這一系列的政策措施中，可以看到國家對大數據技術的重視。而隨著數據相關的應用和商業模式越來越多，與老百姓生活相關性日益密切，無論是國內還是國外，都相繼出台了成熟的數據產權以及數據安全的法律法規，來保障大數據行業平穩有序地發展。

從行業發展來看，產業進入爆發階段

隨著信息通信技術的發展，各行各業信息系統採集、處理和積累的數據量越來越多，全球大數據儲量呈爆炸式增長。近幾年全球大數據儲量的增速每年都保持在40%，2016年甚至達到了87.21%的增長率。

對於求職者來說，阿里系企業或者阿里的生態合作夥伴企業，都會認可ACP證書，如果你希望入職阿里，那考一個這樣的證書，會是你的加分項。

而對於其他非阿里系企業，這樣一個證書可能用處並不大，但考了這個證書，至少證明你有相應的大數據專業知識和實踐經歷，是一個能力的證明，所以也是有用的。

華為大數據認證HCIE

具體到華為HCIE-Big Data認證，其特點主要體現在四個方面：

理論深刻、技術領先，圍繞數據處理、數據分析、數據挖掘、數據可視等，課程涵蓋大數據分析和挖掘的前沿技術，可以讓學員緊隨大數據發展趨勢，系統掌握大數據前沿技術；

源於開源、勝於開源，基於開源社區，包含開源大數據處理平台Hadoop、內存實時計算Spark、大數據平台數據倉庫Hive、大數據NoSQL資料庫HBase等組件；

雲上實驗、隨心學習，實驗採用華為雲作為實驗平台，學員可隨時訪問進行實驗操作，降低學習成本、提高效率；

結合案例、實戰領先，源於企業真實項目需求，實驗中融入大量實際項目應用場景，如銀行定期存款業務預測、客戶分群、流動人口常住地分析等，便於學員學以致用，融會貫通。

相比較來說，華為大數據認證比阿里的難度大很多，且費用貴很多，不太適合新手小白、學生黨。

對於想進大廠的應屆畢業生，建議做一個學習階段計劃表，同時需要一些具有含金量、能被市場認可的認證證書。它不僅能讓你的理論知識聯系實際應用，更能對你的求職起到助推作用，是你找工作的一個加分項。

想了解的同學可以關注我，免費領取前端學習課件。

❷ 如何構建企業大數據應用研發體系

一、數據基礎平台
基礎的數據平台建設工作，包含數據平台建設，數據規范，數據倉庫、產品數據規范，產品ID，用戶ID，統一SDK等。
很多公司的數據無法有效利用，就是缺乏統一規范，產品數據上報任由開發按照自己的理解和習慣上報，沒有標准化的SDK和上報協議，並且數據散落在各個部門產品的伺服器，無法構建結構化的數據倉庫。
做數據平台的架構，很多人會理解為高大上的技術活，其實整個數據平台價值的體現，需要公司各個部門的配合，例如關鍵數據指標體系的建立，需要從各個部門業務指標進行提煉，並得到業務部門認可。常見的關鍵指標有：DAU、PCU、WAU、MAU、按天留存率(1-30日留存)、累計留存率（7日、14日、30日累計留存率），新增用戶，有效新增用戶，活躍轉化率，付費轉化率，收入指標，ARPU人均收入，渠道效果數據等。

互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果你真的想做，可以來這里，這個手機的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，我想說的是，除非你想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

六、戰略分析與決策
戰略分析與決策層，更多的是跟很多傳統的戰略分析、經營分析層面的方法論相似，最大的差異是數據來自於大數據。
有很多企業錯誤的把「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」做的事情放在經營分析或者戰略分析層來做。傅志華認為「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」更多的是通過機器、演算法和數據產品來實現的，「戰略分析」、「經營分析」更多的是人來實現。很多企業把機器能做的事情交給了人來做，這樣導致發現問題的效率較低。
建議是，能用機器做的事情盡量用機器來做好「業務運營監控層」和「用戶/客戶體驗優化層」，在此基礎上讓人來做人類更擅長的經驗分析和戰略判斷。
在變化極快的互聯網領域，在業務的戰略方向選擇上，數據很難預測業務的大發展方向，如果有人說微信這個大方向是通過數據挖掘和分析研究出來，估計產品經理們會笑了。從本質上來說，數據在精細化營銷和運營中能起到比較好的作用，但在產品策劃、廣告創意等創意性的事情上，起到的作用較小。但一旦產品創意出來，就可以通過灰度測試，數據驗證效果了。

❸ 大數據具體是學習什麼內容呢主要框架是什麼

首先，學習大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什麼樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對於大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
大數據開發學習路線：
第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow
以上就是學習Hadoop開發的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發技術，可咨詢加米穀大數據老師，詳細了解。
學習大數據開發需要掌握哪些技術呢？
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數據項目實戰數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據分析—AI（人工智慧）Data
Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
以上的回答希望對你有所幫助

❹ 阿里的總監將大數據、數字化的經驗，總結成資料干貨，可以收藏

阿里把企業的數字化轉型劃分為「數字化重構」和「數字化增長」兩大類別，這個概念是不是聽著很難懂？

重構，就是轉型嘛；增長，就是更進一步嘛，說白了還是原來的老樣子，換了個解釋而已。

說到數字化轉型，我覺得這是一個非常好的話題，甚至能衍生出很多干貨，無論是傳統企業，還是頂尖的互聯網大公司，如阿里騰訊，老闆都在朝這個方向努力。

所以和大數據有關的知識，還是很有必要學習的。

我給大家整理了很多干貨，我從一個10年從業者和管理者的角度，這份干貨，無論是底層幹活的，中層管控的，上層布局的，都能夠很清楚的學習到。

涉及到的方面還是很廣的：大數據、數倉、中台、AI、IT規劃、大數據平台、BI工具。

我是怎麼總結的？

從架構入手，到每個模塊的分解，再到每個地方的注意點，基本上就行了，太細的也不是通過文字去說清楚的。

只要能做到，看了干貨資料，能對實際工作產生指導，就可以了。

這只是一部分，還有更多，自己來看就好。

❺ 阿里巴巴運用大數據包括哪些

1. 大數據計算服務（MaxCompute，原ODPS）

2. Data IDE（原BASE）

3. 數據集成（原CDP雲道）

4. 大數據基礎服務包括 Maxcompute 分析型資料庫等
   

5. 大數據分析於展現包括 Date V Quick BI 畫像分析等
   

6. 大數據應用 包括 推薦引擎 企業圖譜

❻ 阿里巴巴大數據技術與產品部怎麼樣

阿里巴巴在08年就把大數據作為一項公司基本戰略，要知道那個時候甚至版還沒幾個人開始談論「大權數據」，可以說在大數據方面相比於國內其他互聯網公司，阿里是走在前面的。
按馬雲的話講，我們正從information technology轉向data technology。數據是靈魂。也許並不能保證大數據能給阿里巴巴賺很多錢，但是阿里認為數據對人類有用，所以他們做了。
舉一個阿里CTO認為大數據應用和價值的例子：淘寶小貸團隊，很小的隊伍，完全依賴數據對客戶的信用程度作分析，將數據轉化為信用，將信用轉化為財富，這是傳統商業銀行冗雜的審核程序，低效和高成本所不能比的。更重要的是，這個項目給近百萬的小商戶提供了生命線，哪怕只貸一元錢。沒有哪個銀行會這么做。
我認為阿里巴巴已經是國內互聯網大數據的先驅，他們在做有意義的事情。

❼ 目前各大互聯網公司如阿里，騰訊，滴滴，美團，今日頭條這些公司的大數據分析的框架是怎樣的求解答！

阿里，騰訊 實力強，估計是自己開發或二次開發的，其他公司估計會版用開源或商用權的，但本質都是相同的，舉例，不外乎一個分布式集群（hadoop），搭配一些部署組件（docker，zookeeper），分布MQ（kafka），處理&計算（spark，hive，MR），存儲（es，hbase，mongo），可視化的話選擇很多，比如vue，react，angular，畫圖可以選擇highchart，echarts。
上述基本都是必備的，每個公司還會根據自己的需求增加額外的組件。

❽ 大數據技術就業前景如何

近幾年來，互聯網行業發展風起雲涌，而移動互聯網、電子商務、物聯網版以及社交媒體的快速發展更權促使我們快速進入了大數據時代。截止到目前，人們日常生活中的數據量已經從TB(1024GB=1TB)級別一躍升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)級別，數據將逐漸成為重要的生產因素，人們對於海量數據的運用將預示著新一波生產率增長和消費者盈餘浪潮的到來。大數據時代，專業的大數據人才必將成為人才市場上的香餑餑。
因此，當下大數據從業人員的兩個主要趨勢是：大數據領域從業人員的薪資將繼續增長；大數據人才供不應求。
另外，大數據專業畢業生就業崗位非常多，比如：Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用與開發、大數據平台運維、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計、大數據分析、Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化、大數據挖掘、Java海量數據分布式編程、大數據架構設計等。就業前景雖好，但自學較困難。有機會最好還是選擇尚矽谷大數據培訓，進行系統化學習。

❾ 從IT到DT 阿里大數據背後的商業秘密

從IT到DT：阿里大數據背後的商業秘密

空氣污染究竟在多大程度上影響了人們的網購行為？有多少比重的線上消費屬於新增消費？為什麼中國的「電商百佳縣」中浙江有41個而廣東只有4個？
這些電商的秘密就隱藏在阿里巴巴商業生態的「大數據」中。
「未來製造業的最大能源不是石油，而是數據。」阿里巴巴董事局主席馬雲如此形容「數據」的重要意義。
在他看來，阿里巴巴本質上是一家數據公司，做淘寶的目的是為了獲得零售的數據和製造業的數據；做螞蟻金服的目的是建立信用體系；做物流不是為了送包裹，而是這些數據合在一起，「電腦會比你更了解你」。與此同時，產業的發展也正在從IT時代走向以大數據技術為代表的DT時代。
而在阿里巴巴內部，由電子商務、互聯網金融、電商物流、雲計算與大數據等構成的阿里巴巴互聯網商業生態圈，也正是阿里研究院所紮根的「土壤」。
具體而言，阿里巴巴平台的所有海量數據來自於數百萬充滿活力的小微企業、個人創業者以及數億消費者，阿里研究院通過對他們的商務活動和消費行為等進行研究分析，從某種程度上可以反映出一個地方乃至宏觀經濟的結構和發展趨勢。
而隨著阿里巴巴生態體系的不斷拓展和延伸，阿里巴巴的數據資源一定程度上將能夠有效補充傳統經濟指標在衡量經濟冷暖方面存在的滯後性，幫助政府更全面、及時、准確地掌握微觀經濟的運行情況。
從IT到DT
不同於一些企業以技術研究為導向的研究院，阿里研究院副院長宋斐告訴《第一財經日報》記者，阿里研究院定位於面向研究者和智庫機構，主要的研究方向包括未來研究（如信息經濟）、微觀層面上的模式創新研究（如C2B模式、雲端制組織模式）、中觀層面上的產業互聯網化研究（如電商物流、互聯網金融、農村電商等）、宏觀層面上新經濟與傳統經濟的互動研究（如互聯網與就業、消費、進出口等）、互聯網治理研究（如網規、電商立法）等。
具體到數據領域，就是在阿里巴巴互聯網商業生態基礎上，從企業數據、就業數據、消費數據、商品數據和區域數據等入手，通過大數據挖掘和建模，開發若干數據產品與服務。
例如，將互聯網數據與宏觀經濟統計標准對接的互聯網經濟數據統計標准，包括了中國城市分級標准；網路消費結構分類標准；網上商品與服務分類標准等。
而按經濟主題劃分的經濟信息統計資料庫則包括商品信息統計資料庫；網購用戶消費信息統計資料庫；小企業與就業統計資料庫；區域經濟統計資料庫。
還有反映電商經濟發展的「晴雨表」——阿里巴巴互聯網經濟系列指數。其中包括反映網民消費意願的阿里巴巴消費者信心指數aCCI、反映網購商品價格走勢的阿里巴巴全網網購價格指數aSPI和固定籃子的網購核心價格指數aSPI-core、反映網店經營狀態的阿里巴巴小企業活躍度指數aBAI、反映區域電子商務發展水平的阿里巴巴電子商務發展指數aEDI等等。其中，現有aSPI按月呈報給國家統計局。
而面向地方政府決策與分析部門的數據產品「阿里經濟雲圖」，則將分階段地推出地方經濟總覽、全景分析、監測預警以及知識服務等功能。宋斐告訴記者，其數據可覆蓋全國各省、市、區縣各級行政單位，地方政府用戶經過授權後，可以通過阿里經濟雲圖看到當地在阿里巴巴平台上產生的電子商務交易規模、結構特徵及發展趨勢。
「藉助數據可視化和多維分析功能，用戶可以對當地優勢產業進行挖掘、對消費趨勢與結構變動進行監測、與周邊地區進行對比等等。」宋斐表示，該產品未來還可以提供API服務模式，以整合更多的宏觀經濟數據和社會公開數據，為當地經濟全貌進行畫像，給大數據時代的政府決策體系帶來新的視角和工具。
數據會「說話」
對於如何利用「大數據」，馬雲在公司內部演講中曾提到：「未來幾年內，要把一切業務數據化，一切數據業務化。」
其中，後半句話可以理解為，讓阿里巴巴各項業務所產生、積累的大數據來豐富阿里的生態，同時讓生態蘊含的數據產生新的價值，再反哺生態，這是一個相輔相成的循環邏輯。
宋斐對記者舉例稱，螞蟻金服旗下的芝麻信用已獲得人民銀行個人徵信牌照批准籌備，未來將通過分析大量的網路交易及行為數據，如用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈等信息，對用戶進行信用評估，這些信用評估可以幫助互聯網金融企業對用戶的還款意願及還款能力做出結論，繼而為用戶提供快速授信及現金分期服務。本質上來說，「芝麻信用」是一套徵信系統，該系統收集來自政府、金融系統的數據，還會充分分析用戶在淘寶、支付寶等平台的行為記錄。
再如，對於如火如荼的農村電商領域，阿里研究院從2010年就已開始對「沙集模式」個案進行研究，後續一系列基於數據和案例調研所驅動的農村電商研究成果，對於地方政府科學決策，推動當地農村電子商務發展、創造就業和發展地方經濟起到了助力作用。到2014年底，全國已經涌現了212個淘寶村，而阿里巴巴也在這一年啟動千縣萬村計劃,將在三至五年內投資100億元,在農村建立起電子商務服務體系。
除了通過數據分析去助力業務外，宋斐告訴記者，有時候大數據報告可能會與傳統的印象結論差異很大。
以區域電子商務為例，在阿里研究院發布的2014年中國電商百強縣排行榜中，浙江有41個縣入圍，福建有16個，而廣東只有4個，這個結果與傳統的印象相差比較大。而事實上，這是因為浙江和廣東兩省電商發展在地理分布、產業結構等方面的明顯不同而帶來的。
再如，外界常常認為網路零售替代了線下零售，但事實上，麥肯錫《中國網路零售革命：線上購物助推經濟增長》的研究報告，通過借鑒阿里研究中心（阿里研究院前身）和淘寶網UED用戶研究團隊的大量報告與數據，最後發現：「約60%的線上消費確實取代了線下零售；但剩餘的40%則是如果沒有網路零售就不會產生的新增消費。」
「這一研究成果，有助於社會各界准確認識網路零售與線下零售的關系，共同探索和建設良好的商業發展環境。」