大数据工程师学习

【导语】大数据工程师报考需要中专大专以上学历，且专业最好是与计算机专业相关，在报考中大数据工程师分为三个等级，初级、中级和高级，每个等级对应的报考条件是不一致的，那么具体有哪些条件呢，我们一起看一下。

一、初级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满1年;

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满半年;

3、计算机相关专业大专及以上应届毕业生。

二、中级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满2年;

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满1年;

3、持有初级大数据工程师专业技术等级证书满1年。

三、高级大数据工程师考试报名条件：

1、取得中专、大专学历，从事计算机相关工作满3年;

2、取得本科及以上学历，从事计算机相关工作满2年;

3、持有中级大数据专业技术等级证书满1年。

对于没有从业经验的人群来说，证书就是最直接的“敲门砖”，特别对于刚毕业的应届生，证书是公司选择你的重要依据，面试时也多一个让面试官认识你的“渠道”。

【导读】我们知道，Excel数据导出的上限是100万行，超过100万行数据的，大多数是从系统导出的数据，导出的时候肯定可以选择文件类型，那么大数据工程师导出200万行数据有什么技巧呢?接下来就以文件导出类型为记事本、Access为例进行说明。

1、导出类型为记事本

Excel的上限是100万行，肯定是没法直接存放200万行数据，只能加载到数据模型里，才能存放，具体操作方法是：

(1)点数据，获取数据，自文件，从文本/CSV，找到刚刚的记事本，导入。

(2)用记事本导入的时候，有时会乱码，可以选择文件原始格式为无，点转换数据，进入PQ编辑器。

(3)点关闭并上载至，选择仅创建连接，勾选将此数据添加到数据模型，确定。稍等片刻，加载过程需要点时间。

(4)PP这个功能，很多人应该是第一次用到，需要加载才有。在开发工具，COM加载项，找到PP这个功能，确定。现在这个新功能就出来了。

(5)点管理，进入PP编辑器，选中里面的透视表，确定后，勾选负责人、金额、人数。整个操作过程非常流畅，200万行就跟20行的数据一样快。

2、导出类型为Access

Access本身就可以处理大数据，不过这里演示将数据导入到Excel里面。在数据库Access中，存放着200万行的数据，现在要借助Excel统计每个区域的金额。今天让你见识多软件协同工作，让Excel更强大，具体操作步骤是：

(1)新建一个新工作簿，点数据→新建查询→从数据库→从Access数据库，找到数据库，导入。

(2)在导航器选中200万的工作表，点转换数据(版本不同叫法略有差异)，稍等片刻就进入PQ编辑器。

(3)点关闭并上载至，勾选仅创建连接，将此数据添加到数据模型，加载。差不多几秒钟，在Excel右边就提示已加载200万行数据，这样就表示加载成功，可以进行下一步操作。

(4)插入透视表，操作跟普通的透视表几乎一样，最大的区别就是不需要选择区域，透视表直接根据数据模型中的数据统计。将区域拉到行区域，金额拉到值区域。秒统计，丝毫不卡。

以上就是大数据工程师导出200万行数据技巧介绍，不管你有100万，还是200万，甚至300万通通都一样，添加到数据模型，就不怕大数据了。Excel存放不下，还有记事本、数据库，好好学习，Excel比你想象中的更强大，赶紧学起来吧。

【导读】学习大数据工程师需要匹配以各类技能证书，证明个人的实力和学习技术，因此很多考生在考取大数据工程师证书后，从事相关工作之后，也会参加其他的考试，那么，大数据工程师可考取哪些证书？

1. SAS认证

SAS全球专业认证是由SAS公司颁发的、国际上公认的数据挖掘和商业智能领域的权威认证，随着我国DT环境和应用的日渐进步，以上两个领域将有极大的行业发展空间。获取SAS全球专业认证，会让您在数据挖掘、数据分析领域积累丰富经验奠定良好的基础。

2. Coursera

Coursera是免费大型公开在线课程项目，由美国斯坦福大学两名计算机科学教授创办。Coursera证书是每门课程的结业证书，代表修过这门课程并具备相关技能，在美国来讲一些学校是认可的，对申报留学也许有一些作用，但是在国内来讲也更多是一个技能参考作用。

3. CDA数据分析师认证

CDA认证是由CDA Institute发起，在国内由经管之家承办的数据分析师专业证书。是一套专业化，科学化，国际化，系统化的人才考核标准，分为LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ。每年6月与12月底在全国范围举办线下数据分析师考试，通过考试者可获得CDA数据分析师认证证书。

4. BDA认证

BDA是由中国商业统计学会设立的数据分析师培训与考试项目，为提高数据分析工作人员的业务素质。分为初、中、高三个级别，该认证近两年才出来，属于一个新的证书，目前还没有一定的知名度。

拥有众多的证书，对个人的能力和工作待遇提升也有帮助，可以提高自己在处理事情时候的能力，也可以应聘更好的职位，发挥自己的才能和优势。关于“大数据工程师可考取哪些证书？”有需要的可以注意。

【导语】数据挖掘在数据分析中有着至关重要的作用，数据挖掘可以通过将原始数据进行清理，用于后续的数据分析，相当于给数据做了一个检查，数据分析师后续的工作也更好开展，那么大数据工程师进行数据挖掘哪些技术可使用呢?

1、分类

基于分类的数据挖掘技术，主要涉及到分析各种类型数据之间的关联属性。一旦确定了数据类型的关键特征，企业便可以对它们进行分类。企业可以据此判定是该保护，还是该删除某些个人身份信息。

2、模式跟踪

模式跟踪是数据挖掘的一项基本技术。它旨在通过识别和监视数据中的趋势或模式，以对业务成果形成智能推断。例如，企业可以用它来识别销售数据的发展趋势。如果发现某种产品在某些特定人群中的销售情况，要好于其他产品，那么该企业便可以据此来创建类似的产品或服务，甚至只是简单地为此类人群增加原始产品的库存。

3、关联

关联是一种与统计学相关的数据挖掘技术。它旨在建立某些数据与其他数据、或数据驱动型事件的联系。它与机器学习中的“共现(co-occurrence)”概念相似，即：某个基于数据的事件的发生概率，是由另一个事件的存在性所标识的。

4、数据清理和准备

作为数据挖掘过程中的一个重要环节，我们必须对原始数据进行清理和格式化，以用于各种后续的分析。具体而言，数据的清理和准备工作包含了：数据建模，转换，迁移，集成和聚合等各种元素。这是理解数据基本特征和属性，进而确定其最佳用途的必要步骤。

5、异常值(Outlier)检测

异常值检测可被用于识别数据集中的异常情况。企业在发现数据中异常值后，可以通过防范此类事件的发生，以顺利实现业务目标。例如，信用卡系统在某个特定时段出现使用和交易的高峰，那么企业便可以通过分析了解到，可能是由于“大促”所致，并为将来的此类活动做好资源上的事先部署与准备。

以上就是大数据工程师进行数据挖掘技术使用相关情况介绍，希望对大家能有所帮助，大家如果想要进行自我技能提升，不妨考虑一下大数据方向，祝成功!

【导语】大数据现在越来越广泛地应用在我们的日常生活当中，很多企业也非常重视大数据。在数据分析人员分析数据的时候，开展了数据治理工作的企业，会有比较明显的工作效率提升，那么大数据工程师进行数据治理的好处有哪些呢?下面就给大家简要介绍一下吧。

1、管理访问数据的人和应用

数据治理将要求对用户权限及数据访问进行多级管理。例如，您的销售副总裁可能会决定所有销售人员都应使用同一个的数据分析应用程序，但只应允许其查看自己的销售情况和销售机会。关键在于让IT系统管理员可以方便地基于业务管理要求和需求调整这些权限和访问方式。

2、定义、盘点和控制正在使用的数据

通过对数据的盘点及定义，并设置对应的校验控制，有助于设置适当的数据访问权限。如：在系统中内置功能屏蔽和/或保护个人或敏感信息;在系统中录入错误的数据内容时，系统如何做出控制及提示;便于轻松地与其他同构或者异构数据融合应用、与新技术融合应用。同时，能识别出数据质量领域存在的问题，当我们发现不同用户使用同一个数据集分析出不同的结果时，有助于识别人员培训问题和需要提高数据质量的领域。

3、明确用户访问数据控制

这是大家公认典型的、重要的数据治理。用户必须通过安全连接(例如VPN)进行连接，确保数据的访问和完整性。

4、制定数据管理的策略

例如，某个策略不允许数据被其他国家的访问者使用，或者某个功能模块仅允许将指定类型的数据存储在指定区域。

关于大数据工程师进行数据治理的好处，就给大家分享到这里了，希望对大家能有所帮助，当然作为大数据工程师，需要学习的数据技术有很多，还希望大家能好好钻研。