在DataCamp 的《数据素养状况报告》中，调查了 550 多位企业领导者，大多数拥有数据和 AI 培训计划的组织领导者声称，由于拥有这些计划，他们注意到决策速度更快（76%）、决策能力增强（75%）、创新能力更强（75%）、客户体验改善（65%）、成本降低（66%）、收入增加（64%）和员工保留率更高（62%）。“成熟”数据和 AI 计划的领导者更频繁地注意到这些好处。
本文旨在概述企业所需的基本大数据培训，强调 乐队数据库 价值以及团队需要培养的关键技能。查看我们的网络研讨会，了解一些最大化数据技能提升计划的策略。
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大数据的商业价值
大数据对于企业决策和战略制定至关重要。通过分析大型数据集，企业可以发现趋势、模式和相关性，为战略规划提供参考，减少对直觉和猜测的依赖。这种数据驱动的方法使企业能够做出更准确的预测并更好地了解其运营情况。
有效利用大数据可以带来显著的竞争优势。企业可以更深入地了解客户行为、优化供应链并更有效地创新产品和服务。掌握大数据分析的组织更有能力适应市场变化并超越竞争对手。
大数据团队的必备技能
对于领导旨在利用大数据的团队的人来说，重要的是要认识到员工需要具备哪些技能才能充分利用这一机会：
编程语言
在学习大数据时，有三种主要的编程语言可以考虑学习：
Python：一种高级、通用的编程语言，广泛应用于数据科学和大数据。它以易学易用而闻名，初学者也能轻松上手。Python 拥有丰富的库和框架，如 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn，可简化数据分析和机器学习任务，并得到强大社区的支持和丰富的故障排除和学习资源。我们的 Python数据基础技能课程涵盖了许多重要概念，可利用 Python 开发大数据应用程序。
R：一种专为统计计算和图形设计的编程语言和软件环境。它在统计分析和数据可视化方面表现出色，拥有丰富的软件包生态系统，如专为数据分析量身定制的 ggplot2 和 dplyr。R 在学术界和统计学家中特别受欢迎，使其成为数据密集型研究的宝贵工具。要开始使用 R，请查看我们的R 大数据技能轨迹。
Java：一种强大的面向对象编程语言，以其可移植性和性能而闻名。它广泛用于企业环境中的大数据处理，并且是 Apache Hadoop 和 Apache Spark 等大数据框架不可或缺的一部分。Java 强大的性能和可扩展性使其适合处理大规模数据处理任务，使其成为大数据团队的一项重要技能。
数据处理框架
使用数据处理框架可扩展地运行大型流程的组织通常利用分布式数据处理框架，例如 Hadoop 和/或 Spark：
Hadoop：一种开源框架，允许使用简单的编程模型在计算机集群之间分布式处理大型数据集。它对大数据非常有利，因为它提供了可扩展的存储和处理能力，从而可以高效地处理大量数据。Hadoop 的生态系统（包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce）使组织能够以高可靠性和容错能力处理和分析大数据。
Spark：另一个强大的开源数据处理框架，以其速度和易用性而闻名。与依赖磁盘存储的 Hadoop 不同，Spark 在内存中处理数据，这使得它在某些类型的数据处理任务中速度明显更快。它支持批处理、实时流和机器学习等各种操作，使其成为大数据分析的多功能工具。如果您有兴趣在 Python 上使用 Spark，可以参加我们的PySpark 大数据基础知识课程以开始使用。
数据存储解决方案
了解数据存储解决方案对于大数据团队来说至关重要。数据存储解决方案分为两类：NoSQL 数据库和 SQL 数据库。每种解决方案都得到广泛使用，并且在不同情况下都有各自的优缺点。
NoSQL 数据库（例如MongoDB）对于处理非结构化数据和水平扩展至关重要。它们在数据建模方面具有灵活性，这对于需要快速迭代和大规模数据处理的应用程序非常有益。
SQL 数据库（如 MySQL 和 PostgreSQL）对于管理具有复杂查询和事务的结构化数据至关重要。它们提供强大的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）属性，确保可靠的数据存储和检索。掌握 NoSQL 和 SQL 数据库可使团队具备有效处理各种数据需求的多功能性。我们的SQL 基础技能课程将通过节奏良好的讲座和实践项目，让用户从关系数据库管理系统的基础知识和基本 SQL 语法到复杂查询。
数据可视化工具
数据可视化是从数据中提取见解和价值的关键组成部分。可视化可以帮助进行探索性分析，清晰地讲述见解的故事，以更好地鼓励针对关键要点采取行动，或者可以帮助构建非结构化数据。两个非常流行的数据可视化工具
