❶ 怎样提升自己的大数据测试经验
大数据测试三个步骤：
步骤一：数据阶段验证
大数据测试的第一步，也称作pre-hadoop阶段该过程包括如下验证：
1)来自各方面的数据资源应该被验证，来确保正确的数据被加载进系统。
2)将源数据与推送到Hadoop系统中的数据进行比较，以确保它们匹配。
3)验证正确的数据被提取并被加载到HDFS正确的位置。
该阶段可以使用工具Talend或Datameer，进行数据阶段验证。
步骤二："MapRece"验证
大数据测试的第二步是MapRece的验证。在这个阶段，测试者在每个节点上进行业务逻辑验证，然后在运行多个节点后验证它们，确保如下操作的正确性：
1)Map与Rece进程正常工作。
2)在数据上实施数据聚合或隔离规则。
3)生成键值对。
4)在执行Map和Rece进程后验证数据。
步骤三：输出阶段验证
大数据测试的最后或第三阶段是输出验证过程。生成输出数据文件，同时把文件移到一个EDW(Enterprise Data Warehouse:企业数据仓库)中或着把文件移动到任何其他基于需求的系统中。在第三阶段的活动包括：
1)检查转换(Transformation)规则被正确应用。
2)检查数据完整性和成功的数据加载到目标系统中。
3)通过将目标数据与HDFS文件系统数据进行比较来检查没有数据损坏。
❷ 弗格森靠经验拒绝亨德森，球员健康是经验还是数据说了算
在现代 科技 的推动下，大数据逐渐渗透到 体育 领域，大数据技术在足球这项世界第一大运动中更是被广泛应用。之前为球迷朋友们介绍了鲁能青训大数据后台与训练和比赛相关的内容，这次我们来为大家介绍大数据的医疗如何记录球员的伤病情况并且如何采取相关措施预防球员未来可能的伤病。
如果说天赋决定一个球员能否走上职业足球之路，那么伤病将决定一个球员在职业道路上能走多远。有着太多太多有天赋的球员因为伤病而未能达到人们期许的高度，“外星人”罗纳尔多，20岁就获得世界足球先生称号，没有伤病他可能是贝利、马拉多纳之后的又一个球王；范巴斯滕，荷兰三剑客锋线上的舞者，没有伤病他可能带领荷兰彻底摘掉“无冕之王”的帽子；卡卡，梅罗时代之前最后一个金球奖获得者，没有伤病绝代双骄可能变成三国鼎立。如何让青训阶段的球员们远离伤病、顺利地成长为一名职业球员，医疗支持也是大数据后台的重要作用之一。
大数据在医疗方面的应用
足球运动员在赛场和训练场上可能遭受的伤病多种多样，既有频繁跑动造成的各种肌肉和软组织伤病，也有拼抢导致的骨折甚至脑震荡等等。伤病分类在个人大数据医疗的首界面，运动员几乎所有的常见病情都通过人体肌肉骨骼图被分好类别，球员受伤后队医将球员的伤病类型和诊断分门别类地录入系统。大数据系统会自动地记录球员的伤病时间（队医标注球员痊愈后，伤病记录自动停止，伤病时间在球员的出勤时间中也有相对的体现），相关队医将球员在伤病过程中的治疗方案和相关过程也会录入到大数据系统。对于较为严重的伤病，诸如骨折和韧带撕裂等疾病，球员可以去国内有专业的运动医学科的医院治疗，球员的影像资料也会被记录在大数据后台，球员也能通过个人的大数据后台账号查看自己的伤病记录和队医的治疗方案以及饮食恢复训练的建议。在专业医院和学校运动康复中心的双重帮助下，球员遵从医嘱，积极锻炼才能更快地从伤病中恢复过来。
大数据为鲁能青训的每支球队和球员都建立了伤病目录。它可以协助管理伤病和治疗过程，并将每一个运动员的数据记录在案以帮助理疗师监测运动员关键的 健康 数据，这增强了运动员的治疗效率。我们之前在训练篇提到的Catapult的穿戴设备，内部设置了陀螺仪、加速计等传感器，能够监测跑动距离、速度、变向、加速、减速、弹跳、心跳等多项数据，其实这些数据不止是对提高训练质量有很大帮助，之后这些数据将被传输到大数据后台，同时能让队医和运动员自己看清每个人的运动量，知道运动对球员 健康 的影响。
大数据在医疗应用上有待提高
运动监测器可以帮助人们及早发现运动员表现的变化，大数据通过整理运动监测器的数据使其变得更加可视化，并在一定程度上能显示 健康 趋势和伤病风险的增加。但是过量的运动也是导致伤病的重要原因，而提高运动员运动阈值和过量导致伤病的界限并不明显。
当前运动伤病预防的数据研究服务尚处 探索 期，球员主观意愿以及教练的经验判断仍是伤病预防和引援的主要指标。在引进亨德森的转会操作上，弗格森就因为他的跑步姿势问题而否决了这笔交易，后来亨德森饱受足底筋膜炎影响也证明了弗格森爵爷的远见，可是让所有人没有想到的是后来改变踢球方式的亨德森反而带领利物浦拿到了杰拉德时期都没拿下的英超冠军，再看看曼联现在的中场人员，放弃引进亨德森究竟是对是错，无论是个人决断还是大数据恐怕谁也说不清吧。
前曼城队长孔帕尼在2015/16赛季因为肌肉拉伤休战6周，节礼日替补上场没踢几分钟，马上又是肌肉拉伤离场，这种打击对球队干扰极大。孔帕尼属于习惯性肌肉拉伤球员，曼城工作人员结合过去5年孔帕尼所有的受伤数据，反复分析后，认为需要让他稳定参加几次低对抗的比赛，才能适应正式比赛的节奏，这样就能避免重复受伤。与之相似的是我们的大数据扮演的也是一个提供经验的地方，球队主帅通过在大数据后台查看球员的伤病史，才能更好地确定球员的伤病类型，并通过球员在训练中的表现，判断球员是否能在关键的比赛中上场为球队的胜利贡献力量。
大数据在运动训练中应用的核心就是预测，实质是从数据中寻找规律，提升认知能力，从而进行预测并指导决策。传统的人工记录球员训练表现，存在易受主观因素影响、工作量过大、统计不准以及资料保存不易等缺陷，我们现在使用的大数据系统更能够即时、全面地生成具有训练指导价值的、足够体量的数据。
相信未来能有更专业的技术人员通过分析大量的 历史 数据和实时数据来准确预测、追踪和计算伤病风险，加之专业的运动医疗团队帮助球员及时采取干预和治疗措施。
❸ 大数据可视化工程师有哪些要求
数据可视化的本质就是视觉对话。数据可视化将技术与艺术完美结合，借助图形化的手段，清晰有效地传达与沟通信息。
可视化的意义是帮助人更好的分析数据，信息的质量很大程度上依赖于其表达方式。对数字罗列所组成的数据中所包含的意义进行分析，使分析结果可视化。
数据可视化的主要作用，在于通过图形和色彩将关键数据和特征直观地传达出来，从而实现对于相当稀疏而又复杂的数据集的深入洞察。而单纯说"数据呈现"并不确切，因为数据可视化并非无差异地涵盖所有数据，可视化的过程本身就已经加入了制作人的对问题的思考、理解、甚至是一些假设，而数据可视化则是通过一目了然的方式，帮助制作人获得客观数据层面的引导或者验证。
大数据可视化工程师的岗位要求如下：
第一，需要是统计、应用数学、计算机科学等专业的本科及以上学历。
第二，需要有实习经验或者参加过大数据比赛者的经验。
第三，要熟练掌握至少一种大数据工具，PYTHON/R或其他数据挖掘和数据展示软件。
第四，要有良好的编写数据分析报告的能力，对图形效果的可视化，科学化，美观化的具备一定能力。
关于大数据可视化工程师有哪些要求，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
❹ 参加了国内的大数据，算法竞赛，可以得到什么
不要抱着太功利的思想参加比赛。参加这种大型的比赛，奖励或许很丰厚，版也能够让自己的权履历好看点，但实际上我么你更应该看到，这场比赛给我们带来怎样的经历，他能够让我们见识到更加开阔的世界，更多的新新闻，结识到更多有创意的人，这些宝贵的经历才是带给我最宝贵的财富。
❺ 财务大数据比赛难吗
难。财务大数据比赛对于专业的考察较为仔细，且题目难度大，因此财务大数据比赛难。财务是指实现会计处理进行原始单证的收集、整理、记载、计算、结报等会计处理的具体事务。
❻ 智能财务与财务大数据比赛都比写什么
各领域大数据采集。促进大学生财务数智化及智能化能力，将大数据采集、商业可视化分析融入财务分析领域，在比赛中也是写各领域大数据采集来作为比赛数据，引导非计算机专业人员能通过简单学习掌握大数据分析工具。
❼ 我学习大数据的心得体会
大数据培训如火如荼地进行着，想想自己在参加培训之前的犹豫，在加入科多大数据培训班的两个月之后，真心为自己当初的决定感到庆幸。这两个月的时间改变了我很多，刚入学时候的我，多么盼望着早日学成，步入社会迎接各种挑战。可是慢慢的我知道不能急于求成，心急吃不了热豆腐。
还记得转折点是在于有一次周考结束后，看着自己的成绩是在是不如人意，正心灰意冷，心想着自己是否不适合这个行业，想要放弃的时候。
老师找到我，开导我说像我这种跨行来到科多参加大数据培训的学员比比皆是。像我们这种零基础学员选择大数据，就要一步一步把基础学牢固，不要想着赶快学完，基础学不牢固在以后的学习中很容易就“崩”掉的。
初入科多，负责任的科多大数据培训讲师的教导，同学们热心的帮助让我对大数据这条路坚定不移。其实在科多大数据培训的这段时间，我知道在求学的道路上一定是困难的艰辛的，但是以后工作的时候就一定会感谢在这么吃苦的自己。
从一开始的java基础，到现在学习的Hadoop技术，从一开始对大数据的陌生，到现在有了一定的项目开发经验，两个月的时间，大数据培训带给自己的不仅仅是知识层面的提升，还有项目经验的实践分享都让我成长了很多。
有多少付出就有多少回报，在科多大数据培训班上，我比别的同学少了一些基础，那我就要努力补回来!在科多，我更是学会了要朝着自己的目标奋勇前进!现在的日子虽然每天学习压力非常大，我必坚持不放弃。
Finally，非常感谢科多大数据培训讲师成为我的人生指路明灯，很感谢科多大数据培训的同学细心的照顾。祝愿科多大数据越办越好，祝愿每一位同学都能找到自己心仪的工作!
❽ 大数据分析师学习经验分享
大数据分析师学习经验分享
一、大数据分析师不是JAVA程序员
Hadoop架构基于java程序设计，因此大批的IT人士在大数据时代找到了自己的职业锚，而且最快带地进入了这个行业，成为了最先的大数据分析师。但IT人士的宿命就在于他们太IT了，他们热衷于计算更快、处理更高效的程序设计，而忽略了大数据分析的本意，为企业带来商业价值，因此他们只能是大数据分析工程师，而正真的大数据分析师应当了解和熟悉Hadoop技术架构和算法设计，但不必成为一个优秀的JAVA程序员，就象我们只需要知道面包的生产过程，了解某些生产的细节，就能成为一名合格的营养师，而更多的细节性的规程则是一名优秀的面包师份内之事。
二、大数据分析师区别于普通的数据分析师
普通的数据分析师具有一定的数理统计基础，熟悉业务逻辑，能熟练地操作传统的数据分析软件，能使数据成为企业的智慧。他们通常遇到的都是一些结构化、体量小的小数据。而大数据分析师更专注数据获取的架构设计、数据分析模型的选择、指标的选取，他们具有数据分析师的理论素养和业务能力，面对大数据，他们有一整套分布式的数据获取、整理、处理和分析的方案，而且这个方案最终的目标是为数据分析服务，他们具有大数据分析的利器，如mahout、Spark等软件，他们做的更多的工作是如何将非结构化和结构化的大数据过滤成结构化的小数据，从而使更多的普通数据分析师有用武之地。
❾ 关于大数据的处理的一些经验
1.数据库的技术上，目前我们公司在研究hadoop分层数据库，具体了解不多；外面流行的NoSql非关系型数据库，像亚马逊、谷歌还有一些日本企业都有自己的NoSql数据库；
2.传统关系型数据库的优化，数据库层的优化和上层使用的优化。
数据库层：需要DBA进行优化，减少碎片，进行分区等；
使用层的优化，即优化SQL
从外界因素来看影响SQL有：CPU、RAM、Network、Disk
CPU：SQL的大量order by，大量group by，case when等都会很费CPU，需要CPU进行计算。是否可以使用汇总来减少此问题
RAM：查找的数据量过大，导致内存资源占用过多。
如无where的SQL，select *的SQL，全表扫描等；
频繁的update、insert都会影响内存，每次对SQL的解析都需要一定的时间和空间。采用绑定变量。
Network：过多的DB连接，频繁的DB开关，跨库的关联，大量数据的导出，复杂的SQL等。
Disk：
大数据量的表，建立索引，保证索引的有效性；
减少大表的insert和delete，会造成磁盘碎片，导致磁盘指针的不连续性；
大表的insert和delete会造成索引的失效，必要时先去掉索引再操作增删改；
索引其实是一张表，要保证其精简
索引的建立，最好用在易排序字段，如number，date等，勿varchar；
varchar字段尽量保持长度的一致性，宁可多给出空间；
减少磁盘的读取次数；
对大表禁止顺序性的全表扫描，使用索引；
减少disdinct，用unionall代替union；
Not like，<>，全模糊like，is null，is not null，not in都会使索引失效；
索引上不要使用任何函数，尽量在等号的另一头使用函数；
SQL的书写一致，减少解析时间；
选择最佳的执行计划，复杂的SQL，不如多个简单的SQL；
减少嵌套子SQL，使用关联查询；
避免笛卡尔积连接；
避免使用*，数据库需要对*进行一次匹配，会消耗资源，而且并不一定所有的字段都要进行查询或者写入，写入时表结构变化还会导致出错，所以避免*；
全表删除，不要使用delete，使用truncate；
全表分页的效率较低，建议使用分步是分页；
3.在数据读取优化到一定程度后，代码上也可以进行很大的优化。
避免过多的开装箱，使用值类型；
对引用类型的集合，多使用泛型；
避免循环嵌套，和无休止的递归；
避免循环中建立大对象；
对大对象的释放；
4.逻辑上的优化
在需要查询大量数据的时候，可以使用分页；
分页影响到一些图标的产生时，可以借助汇总，先展示汇总信息和图标，然后在进行详情的钻取；
时间空间的相互替换。
5.对常用信息的本地化保存，如QQ第一次加载很慢，但后面登陆会很快。
❿ 天池大数据竞赛值得参加吗
如果自己来编程能力比较强，自天池大数据竞赛还是非常值得参加的。天池比赛的趣味性与挑战性挺大，涉及到自然语言处理，图像深度学习以及排序优化等搜索技术相关内容，可以通过竞赛学到学到许多专业知识，提升代码能力，逻辑思维能力，如果能进入比赛答辩还有进一步提升机会，赛后交流能了解更多大神思路。比赛成绩好对工作面试极有好处，面试很注重项目和实战经验，天池比赛无疑非常贴近实际业务场景，还有奖金福利。随着天池宣传与普及，天池参赛人员越来越多，含金量会越来越重。