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生态体系正在成熟,与此同时,在初创企业 / 供应商这一块,整个一波的大数据公司(2009 至 2013年 间成立的那批)现在已经融了数轮的资金,企业规模已经得到了扩大,并且从早期部署的成功或失败中学到了东西,现在他们已经能够提供更成熟的、经受过考验的产品了。少数一些已经成为了上市公司(包括 2015年 上市的 HortonWorks 和 New Relic),而有的(比如 Cloudera、MongoDB 等)****已经达上亿美元了。



但不管怎样,AI/ 机器学习*是大数据分析一值得关注的趋势。大数据 BI 平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人兴奋的趋势(如 SiSense、Arcadia Data 等)。大数据应用:*的加速随着一些核心基础设施的挑战得到解决,大数据应用层正在快速构建。

在LevelⅠ的基础上更要求掌握多元统计、时间序列、数据挖掘等理论知识,掌握*数据分析方法与数据挖掘算法,能够熟练运用SPSS、SAS、Matlab、R等至少一门****分析软件,熟悉适用SQL访问企业数据库,结合业务,能从海量数据提取相关信息,从不同维度进行建模分析,形成逻辑严密能够体现整体数据挖掘流程化的数据分析报告。


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