数据挖掘架构师 如何快速的成长为一名优秀大数据架构师？

数据分析师，数据挖掘师，大数据工程师，三者的工作有何区别？ “DT时代，数据为王”。与数据相关的职位越来也多，分的也越来也细了。什么数据工程师，数据分析师，数据科学家，甚至CDO（首席数据官）等新职位名称都出现了。每种职位之间确实会有一定区别，但是由于职位互相联系紧密，往往使人分辨不清，特别是某些公司对这些职位的理解都不一致，都有可能导致相似职位采用的名称有所差别。题中的三种职位，可以用如下图来表示它们之间的关系【大数据工程师】主要是构建数据平台、数据管道的架构、研发和运维人员，因此再细分的角色中往往包含【数据开发工程师】，【数据测试工程师】，【数据架构师】等。他们往往需要熟练掌握Hadoop整个生态系统的组件如：Yarn，HBase、Hive、Pig，Spark等重要组件，能够实现对数据收集、数据处理等ETL操作以及对数据平台监控、辅助运维系统的开发、运维等【数据分析师】数据分析师是指基于大数据进行数据处理分析的人员，能熟练的用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，建模。将它们加以汇总、理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。【数据挖掘工程师】是数据分析师的一种。一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的技术人员。数据分析师用到的技术更倾向于。数据分析师和数据挖掘工程师的区别 1.数据分析和数据挖掘联系和区别 联系：都是搞数据的 区别：数据分析偏统计，可视化，出报表和报告，需要较强的表达能力。数据挖掘偏算法，重模型，需要很深的代码功底，要码代码，很多如何成为一个架构师？ （更多内容可以参考《TOGAF标准9.1版本》或者https：//www.opengroup.org/togaf） Zachman 第一个最有影响力的框架方法论就是 Zachman 框架，它是 John Zachman 首次在1987。不会写代码，怎么做数据挖掘？ 如果熟悉编程，小批量数据可以使用R，Python等，大批量数据可以使用Spark，Flink等.Python 有一些库如下：如果不会写代码，也有很多工具可以选择.收费的：SASSPSSJMPKnimerapidminer免费的WEKAOrange当然 Excel也可以

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