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數據可視化工程師需要哪些技術

發布時間:2024-09-09 12:28:54

A. 數據可視化的交互技術有哪些

一、常用的數據可視化技術
數據可視化技術在應用過程中,多數非技術驅動,而是目標驅動。如圖顯示了目前業界廣泛使用的根據目標分類的數據可視化方法,數據可視化目標抽象為對比、分布、組成以及關系。
按目標分類的常用數據可視化方法
1、對比。比較不同元素之間或不同時刻之間的值。
2、分布。查看數據分布特徵,是數據可視化最為常用的場景之一。
3、組成。查看數據靜態或動態組成。
4、關系。查看變數之間的相關性,這常常用於結合統計學相關性分析方法,通過視覺結合使用者專業知識與場景需求判斷多個因素之間的影響關系。
大規模數據可視化一般認為是處理數據規模達到TB或PB級別的數據。經過數十年的發展,大規模數據可視化經過了大量研究,重點介紹其中的並行可視化和原位(in situ)可視化。
(1)並行可視化
並行可視化通常包括3種並行處理模式,分別是任務並行、流水線並行、數據並行。
任務並行將可視化過程分為獨立的子任務,同時運行的子任務之間不存在數據依賴。
流水線並行採用流式讀取數據片段,將可視化過程分為多個階段,計算機並行執行各個階段加速處理過程。
數據並行是一種「單程序多數據」方式,將數據劃分為多個子集,然後以子集為粒度並行執行程序處理不同的數據子集。
(2)原位可視化
數值模擬過程中生成可視化,用於緩解大規模數值模擬輸出瓶頸。根據輸出不同,原位可視化分為圖像、分布、壓縮與特徵。
輸出為圖像的原位可視化,在數值模擬過程中,將數據映射為可視化,並保存為圖像。
輸出為分布數據的原位可視化,根據使用者定義的統計指標,在數值模擬過程中計算統計指標並保存,後續進行統計數據可視化;
輸出為壓縮數據的原位可視化採用壓縮演算法降低數值模擬數據輸出規模,將壓縮數據作為後續可視化處理的輸入;
輸出為特徵的原位可視化採用特徵提取方法,在數值模擬過程中提取特徵並保存,將特徵數據作為後續可視化處理的輸入。
(3)時序數據可視化
時序數據可視化是幫助人類通過數據的視角觀察過去,預測未來,例如建立預測模型,進行預測性分析和用戶行為分析。
面積圖可顯示某時間段內量化數值的變化和發展,最常用來顯示趨勢。氣泡圖可以將其中一條軸的變數設置為時間,或者把數據變數隨時間的變化製成動畫來顯示。蠟燭圖通常用作交易工具
甘特圖通常用作項目管理的組織工具,熱圖通過色彩變化來顯示數據,直方圖適合用來顯示在連續間隔或特定時間段內的數據分布。
折線圖用於在連續間隔或時間跨度上顯示定量數值,最常用來顯示趨勢和關系。南丁格爾玫瑰圖繪制於極坐標系之上,適用於周期性時序數據。OHLC圖通常用作交易工具。
螺旋圖沿阿基米德螺旋線繪制基於時間的數據。堆疊式面積圖的原理與簡單面積圖相同,但它能同時顯示多個數據系列。量化波形圖可顯示不同類別的數據隨著時間的變化。
另外,具有空間位置信息的時序數據,常常將上述可視化方法地圖結合,例如軌跡圖。

B. 學習大數據工程經歷哪些階段

第1階段:掌握Java Web數據可視化


你需要掌握Java伺服器端技術,前端可視化技術,資料庫技術,這個階段主要是儲備大數據的前置技能,當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了,但還不能算真正入門大數據。


第2階段:學會 Hadoop 核胡冊心及生態圈技術棧


這凱敗部分涵蓋的技術比較多,像 HDFS 分布式存儲、MapRece、Zookeeper、Kafka等你都得掌握,掌握後可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位,但是知識儲備還不夠完整。


第3階段:搞定計算引擎及分析演算法


計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用,雖然現在一些企業還在用 Spark,但未來 Flink 一定會成為主流。學到這,你已經具備相對完整的大數據技能,能從事一些高薪的盯做顫崗位了,像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。

C. 大數據可視化工程師有哪些要求

數據可視化的本質就是視覺對話。數據可視化將技術與藝術完美結合,藉助圖形化的手段,清晰有效地傳達與溝通信息。

可視化的意義是幫助人更好的分析數據,信息的質量很大程度上依賴於其表達方式。對數字羅列所組成的數據中所包含的意義進行分析,使分析結果可視化。

數據可視化的主要作用,在於通過圖形和色彩將關鍵數據和特徵直觀地傳達出來,從而實現對於相當稀疏而又復雜的數據集的深入洞察。而單純說"數據呈現"並不確切,因為數據可視化並非無差異地涵蓋所有數據,可視化的過程本身就已經加入了製作人的對問題的思考、理解、甚至是一些假設,而數據可視化則是通過一目瞭然的方式,幫助製作人獲得客觀數據層面的引導或者驗證。

大數據可視化工程師的崗位要求如下:

第一,需要是統計、應用數學、計算機科學等專業的本科及以上學歷。

第二,需要有實習經驗或者參加過大數據比賽者的經驗。

第三,要熟練掌握至少一種大數據工具,PYTHON/R或其他數據挖掘和數據展示軟體。

第四,要有良好的編寫數據分析報告的能力,對圖形效果的可視化,科學化,美觀化的具備一定能力。

關於大數據可視化工程師有哪些要求,青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣,希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

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