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本文目录一览：
- 1、大数据时代的数据分析师该了解哪些事情
- 2、大数据学什么
- 3、序列化的原理
大数据时代的数据分析师该了解哪些事情
1、数据分析需要掌握的知识：数学知识数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
2、数据挖掘或者数据分析方向性选择 其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
3、我的观点是：如果允许，当然越多越好。但是很多是时候是要分析师对评估哪些数据需求收集，保存多久的数据。分析师一定要用一定ROI的意识。
4、大数据基本了解 Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。5，mapreduce及相关框架hive，sqoop 深入了解mapreduce的核心思想。
大数据学什么
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
大数据技术专业以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等。
大数据主要学大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
我认为大数据技术主要学这些：学习的课程主要有：《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。
大数据技术专业属于交叉学科：统计学、数学和计算机是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学是应用和拓展的学科。此外，他们还需要学习数据***集、分析、处理软件、数学建模软件和计算机编程语言等。
大数据专业 全称：数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。
序列化的原理
1、RLP（Recursive Length Prefix），中文翻译过来叫递归长度前缀编码，它是以太坊序列化所***用的编码方式。RLP主要用于以太坊中数据的网络传输和持久化存储。
2、引入M***EN依赖： 实体类 测试类：首先注意的是 JDK8 中时间类，***用了一套新的API。在这里我们***用是 LocalDate 类，若是 User 类中，没有使用注解，那么序列化结果为：显然，这不是我们预期的 Json 串。
3、》序列化，表示将一个对象转换成可存储或可传输的状态。序列化的原因基本三种 情况：永久性保存对象，保存对象的字节序列到本地文件中； 对象在网络中传递；对象在 IPC 间传递。
4、Serializable是一个标记性的接口，仅仅是标记这个类的对象可以被序列化，也[_a***_]说标记它可以被写入硬盘、网络传递。。一般JavaBean的类都要用Serializable来标记一下它可以被序列化。
5、在进行反序列化时，JVM（推荐进一步了解JVM的结构原理）会把传来的字节流中的serialVersionUID与本地相应实体（类）的serialVersionUID进行比较，如果相同就认为是一致的，可以进行反序列化，否则就会出现序列化版本不一致的异常。
6、消息经过序列化后会成为一个二进制数据流，该流中的数据为一系列的 Key-Value 对。如下图所示：***用这种 Key-Pair 结构无需使用分隔符来分割不同的 Field。
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