北京去哪里学大数据分析比较好推荐名单一览

　　北京去哪里学大数据分析比较好推荐名单一览，数据分析师培训推荐北京CDA，北京CDA数据分析师培训中心，全栈数据科学教育品牌，入门，系统培训90天，更专业的数据分析培训课程,学习管理师，实战项目特训，现场面授+远程直播+线上答疑，专业化,科学化,规范化,系统化的数据分析培训体系，让你的数据分析学习更有效率.

　　大数据分析的特点

　　在实现技术层面确实差别会很大，但是总体的分析流程其实和传统的数据分析差不多，也是有着：数据采集、预处理、数据存储、数据分析这样的过程。但因为大数据分析数据量十分庞大的特点，导致这些过程在处理技术上都要依托相应的底层框架。这也使得大数据分析具有以下特点

　　数据量大：因为数据量的庞大，导致大数据分析需要另外的实现工具和框架。但这个庞大的界定有多种说法，有的是说几十万，几百万就是很大的数据量，有的说数据量达到传统处理根据没法处理的程度才算大（包括非结构化数据处理维度很大，上万的数据量就很难处理了），这些都可以称为大数据。

　　对算法要求较低：随着数据量的增加，大数据分析的方法可能会趋向于基础化，就是不会很复杂。其实大数据挖掘更多的是挖掘相关性，而这种相关性也难以被严格证明为因果，且大数据的繁杂，导致很难做的分析，或者说做出的分析的可靠性也会打折扣，所以一般会用基础的算法（实际中往往是更简单些的算法效果更好）。

　　数据存储也很关键：数据量的急剧增加使得对数据的存储也有更高的要求。实际应用中，往往处理的是海量的动态增加的数据，因此对数据库的存储查询也有着较高的要求，多用分布式数据库进行按类汇总存储。

　　多为云计算、云存储环境：大数据处理对实验环境有着较高的要求，通常都是在普通计算机的集群上实现处理操作。也可以远程使用云计算、云存储资源，这也是我们使用很多的大数据平台它的一个逻辑，平台即服务。但如果我们只是自己做一下集群实验的话，可以用两三台电脑来部署；也可以在一台电脑上分出三个有虚拟机，可以把它们看成是三台计算机，只不过他们在同一台电脑上，是人为虚拟分出来的计算机，也可以通过这个虚拟机的方式来模拟多机集群计算。