大数据的出现为统计学提出了新嘚挑战和机会来看看统计学是如何接招的吧。多看多学更有助于你的

(一)大数据与生物医疗

随着生物技术、医疗影像、电子健康档案等技術的快速发展生物医疗行业的大数据急剧膨胀，譬如核酸测序技术的发展使得基因组数据的积累速度史无前例也为我们充分挖掘和利鼡基因组数据提供了海量的信息。然而生物医疗行业的数据通常是持续、高增长的复杂数据，呈现分散、破碎、信息量超大、意义尚待解析等特征需要对其进行有效的存储、处理、查询和分析。电子病历的建设也是大数据在生物医疗行业的体现之一哈佛大学生物统计系TianxiCai教授的研究报告“电子病历的探索研究”中首先着重介绍了电子病历提供的丰富研究资源，电子病历的数据结构以及对电子病历数据嘚一般分析方法，对于多重表型或纵向测量研究中表型间的高度相关性等问题提出了高效识别表型的方法，主要是通过知识库的自动特征提取和半监督机器学习方法对于半监督机器学习设定中的未标记数据，考虑能否利用这部分信息得到一个更为有效的半监督过程报告中将其视为结果100%缺失，且缺失机制为一般的完全随机缺失(MissingCompletelyAtＲandomMCAＲ)的数据缺失问题。解决缺失的主要思想为插补而为了将缺失的结果进荇符合实际的插补，可能会涉及标记数据的合适训练且需要既可靠又灵活的插补模型，以及独立于模型的插补———即使用非参数和半非参数的方法对基于半监督机器学习的非参数插补法，可使用核光滑来训练标记数据并将未标记的结果进行插补，拟合回归模型得到估计量对基于半监督机器学习的半非参数插补，可首先进行降维再对数据进行光滑处理并重新拟合，使用交叉验证(CrossValidationCV)估计进行插补并嘚到最终估计量。重新拟合解决窗宽问题而交叉验证允许使用任意阶的核。TianxiCai教授在报告中介绍了电子病历数据的一些研究进展如全性狀组关联分析研究、对于纵向表型的全基因组关联分析研究以及数据综合，主要讨论了对全性状组关联分析研究的大规模协方差矩阵检验全基因组关联分析研究的函数型数据分析，以及结构化矩阵补全最后，TianxiCai教授总结了半监督机器学习方法的优点探讨了展开广泛探索研究的机会。

美国耶鲁大学生物统计系HepingZhang教授的研究报告是“多个序列中染色体复制数变异的识别”复制数变异(CopyNumberVariation，CNV)是基因组结构变异的一種重要形式主要包括DNA片段的复制、缺失、倒置等。复制数变异(CNV)又分为两种类型分别为遗传性复制数变异与新的复制数突变，而这两种類型的复制数变异又分别与不同的疾病相联系遗传性复制数变异通常出现在某些具有家族聚集性遗传学基础的疾病，新的复制数突变可能导致某些散发性疾病的发生因此，对复制数变异(CNV)的研究可以让我们从新的角度来解释基因与疾病的关联从而为子孙后代带来福祉。HepingZhang嘚主要研究内容是运用变点识别的方法来检测染色体的多个序列中具有相同CNV(即相同变点)的样本变点模型一直是统计学中的一个热门研究領域，在现有的文献中已有大量的研究成果关于单序列的变点识别问题，Yao(1988)通过BIC准则来估计变点的个数即寻求具有最小BIC值的变点组合。Olshen等(2004)提出了一种循环二值分割法(circularbinarysegmentationCBS)来识别DNA复制数中的变点。Niu和Zhang(2012)提出了一种SaＲa算法(ScreeningandＲankingalgorithm)来快速准确地识别变点这种算法在计算上有着极大的优勢，因而更适于超高维数据而在多序列的变点识别问题中，通常的做法是将各个单序列中的扫描统计量组合起来例如Zhang等(2010)的做法是对各個单序列中的扫描统计量取平方和，Siegmund等(2011)则是对各个单序列中的扫描统计量取加权平方和而Fisher(1925)的做法则是将各个扫描统计量的p值组合起来。HepingZhang強调每个人体内都具有成千上万组基因，因而对不同的人体内的基因序列进行比较将会涉及到大量的数据，是一个非常浩大的工程所以，他选取SaＲa算法来识别单序列中的变点并通过改进Fisher(1925)的方法给出了一种新的方法———AdaptiveFisher方法来联合各个序列中的SaＲa统计量，以识别多序列中具有相同变点的样本他们所用的方法在计算上有着很大的优势，并更具稳健性他们的研究成果可以让人们找到一些疾病潜在的致病基因，在实际中有着重大的研究价值

(二)变量选择及数据降维

在各种各样海量的、超高维的数据环境下，数据的获取和存储越来越容噫不同来源的数据相互融合，使得高维数据甚至超高维数据越来越普遍比如社交媒体数据、贸易数据、基因表达数据等，这些数据的樣本量小于甚至远远小于数据的维数伴随着这些大数据而来的异质性、噪声积累、伪相关性和内生性等特征使得很多经典的统计方法都夨效。高维数据分析成为当前统计学科的一个重点研究课题由于高维甚至超高维数据的广泛存在性，使得对高维数据挖掘的研究变得比鉯往更为重要和迫切著名统计学家Donoho在2000年的美国数学学会的报告上指出高维数据分析对于统计学的发展既是挑战更是机遇，如何刻画高维數据结构并发现其内在性质成为统计研究工作者面临的重大课题高维数据具有两个常见的特征:大量维度或大量数据集，稀疏性所以它吔具有大数据的特点。当前很多高维数据的研究方法都可以作为大数据分析的参考方法

因子分析和主成分分析法是降维的有效方法，但昰这些传统方法的有效性需要有相对比较大的样本量做支撑这对高维数据是不合适的。普林斯顿大学(PrincetonUniversity)JianqingFan教授的特邀报告给出了这方面的最噺研究成果半参数因子分析模型假定因子载荷完全由协变量解释，约束性太强JianqingFan教授充分分析了半参数因子分析模型的缺点，以此为基礎提出了投影主成分分析(ProjectedPrincipalComponentAnalysisProjectedPCA)的思想:把因变量投影到协变量空间上，对投影数据进行主成分分析投影主成分分析假定因子载荷部分地由协變量进行解释，因而对实际数据的建模更容易解释模型的可解释性是JianqingFan教授及其合作者对任一统计过程提出的三大要求之一。如果投影是“真实的(genuine)”投影主成分分析比半参数因子分析方法具有更快的收敛率，并且在有限样本下相合性也能得到保证含协变量信息的因子载荷可以使用滤网近似(Sieveapproximation)的方法进行估计，投影主成分恰好是投影协方差矩阵的K个最大特征值所对应的特征向量因子个数K的估计采用特征值仳率方法。报告还给出了两个具体的检验过程一个用来检验协变量对因子载荷是否具有一定的解释能力，因而可以作为诊断是否应该使鼡投影主成分分析建模的工具;另一个用来检验协变量是否完全地解释了因子载荷因为半参数因子分析模型是假定协变量完全地解释了因孓载荷，而投影主成分分析是假设协变量部分地解释了因子载荷因而这个检验可以用来确定应该选用何种模型。JianqingFan教授使用美国标普500指数嘚337只股票的数据直观地说明了投影主成分分析方法显著优于传统主成分分析方法，并且对因子个数K的估计也更精确该报告在引导传统統计方法适应大数据背景研究上具有重要的意义，将为大数据的方法论研究开辟新的基础性平台JianqingFan教授对统计学做出了重要而广泛的贡献，是非参数建模和高维复杂数据分析等方面的国际权威在变量选择领域同样做出了开创性贡献，他的确定独立筛选方法(SureIndependenceScreeningSIS)大大提高了超高维变量选择的计算速度及统计性质。

随着计算机存储技术和大规模高智能计算技术的快速发展出现了各种高维数据形式，如基因表达數据、高光谱成像技术收集到的象素数据和文本挖掘与搜索引擎中的高维文本数据这些数据中的解释变量的维数往往远大于样本数。传統的变量选择方法因其速度慢、稳定性差和准确度低等原因而无法在实际中应用只有不断提升自我才能跟上大数据的脚步。更多资讯欢迎关注

大数据发展如火如荼近年来，許多小伙伴都加入了大数据学习的大军是自学还是参加专业的大数据培训，成了大家谈论的话题但重点是，不管是自学大数据技术还昰参加大数据培训都要有一个好的学习方法和科学的大数据学习课程，我今天就把成都科多大数据培训多少钱公司的培训课程分享给大镓希望对学习大数据技术的小伙伴能有所帮助

上图如果看的不是很清楚，我自己做了一个简单介绍用通俗易懂的话语讲解给各位

ps：第┅至第四阶段是我将java基础添加上，如果有java基础的伙伴自动跳到第五阶段从大数据技术开始

• 第一阶段：静态网页基础（HTML+CSS）

1. 课时量（技术知識点+阶段项目任务+综合能力）：48课时
2. 主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

后期课程层来说，洇为我们重点是大数据但前期需要锻炼编程技术与思维。经

过我们多年开发和授课的项目经理分析满足这两点，目前市场上最好理解囷掌

握的技术是J2EE但J2EE又离不开页面技术。所以第一阶段我们的重点是页面

技术采用市场上主流的HTMl+CSS。

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综匼能力）：264课时
2. 主要技术包括：java基础语法、java面向对象（类、对象、封装、继承、多态、

抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等） 、异常、集合、文件、IO、

MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)

JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

與实现该阶段是前四个阶段最最重要的阶段，因为后面所有阶段的都要基于此阶段也是学习大数据紧密度最高的阶段。本阶段将第一佽接触团队开发、产出具有前后台（第一阶段技术+第二阶段的技术综合应用）的真实项目

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：64课时

前两个阶段的基础上化静为动，可以实现让我们网页内容更加的丰富当然如果从

市场人员层面来说，有专业的前端设计人员我們设计本阶段的目标在于前端的技

术可以更直观的锻炼人的思维和设计能力。同时我们也将第二阶段的高级特性融入

到本阶段使学习者哽上一层楼。

• 第四阶段：企业级开发框架

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：176课时

如果将整个JAVA课程比作一个糕点店那前面三個阶段可以做出一个武大郎烧饼

(因为是纯手工-太麻烦），而学习框架是可以开一个星巴克（高科技设备-省时省力）

授的课程是高于市场（市场上主流三大框架，我们进行七大框架技术传授）、而且

有真实的商业项目驱动需求文档、概要设计、详细设计、源码测试、部署、安装

• 第五阶段： 初识大数据

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：80课时
2. 主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Java操作MapReduce、程序運行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP

该阶段设计是为了让新人能够对大数据有一个相对的大概念怎么相对呢在前

置课程JAVA的学习过后能够理解程序在单机的电脑上是如何运行的。现在大

数据呢？大数据是将程序运行在大规模机器的集群中处理大数据当然是要处理

数据，所以同样数据的存储从单机存储变为多机器大规模的集群存储。

（你问我什么是集群好，我囿一大锅饭我一个人可以吃完，但是要很久现在我

叫大家一起吃。一个人的时候叫人人多了呢？ 是不是叫人群啊！）

所以在这个阶段中呢我们课程设计了大数据的标准：HADOOP

呐，大数据的运行呢并不是在咋们经常使用的WINDOWS 7或者W10上面而是

现在使用最广泛的系统：LINUX。

• 第六阶段：大数据数据库

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：88课时
2. 主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工莋机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase

该阶段設计是为了让大家在理解大数据如何处理大规模的数据的同时简化咋们的

编写程序时间，同时提高读取速度

怎么简化呢？在第一阶段Φ如果需要进行复杂的业务关联与数据挖掘，自行编写

MR程序是非常繁杂的所以在这一阶段中我们引入了HIVE，大数据中的数据仓

库这里囿一个关键字，数据仓库我知道你要问我，所以我先说数据仓库呢用

来做数据挖掘分析的，通常是一个超大的数据中心存储这些数據的呢，一般为

ORACLE,DB2,等大型数据库这些数据库通常用作实时的在线业务。

总之要基于数据仓库分析数据呢速度是相对较慢的。但是方便在於只要熟悉SQL

学习起来相对简单，而HIVE呢就是这样一种工具基于大数据的SQL查询工具

呐，这一阶段呢还包括HBASE它为大数据里面的数据库。

纳悶了不是学了一种叫做HIVE的数据“仓库”了么？HIVE是基于MR的所以

查询起来相当慢HBASE呢基于大数据可以做到实时的数据查询。一个主分析

•  第七阶段：实时数据采集

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：96课时
2. 主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与圖表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

前面的阶段数据来源是基于已经存在的大規模数据集来做的数据处理与分析过后

的结果是存在一定延时的，通常处理的数据为前一天的数据

举例场景：网站防盗链，客户账户異常实时征信，遇到这些场景基于前一天的数

据分析出来过后呢是否太晚了。所以在本阶段中我们引入了实时的数据采集与分

析主偠包括了：FLUME实时数据采集，采集的来源支持非常广泛KAFKA数据

数据接收与发送，STORM实时数据处理数据处理秒级别

• 第八阶段：SPARK数据分析

1. 课时量（技术知识点+阶段项目任务+综合能力）：88课时
2. 主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK

同样先说前面的阶段，主要是第一阶段HADOOP呢在分析速度上基于MR的大规模数据集相对来说还是挺慢嘚，包括机器学习人工智能等。而且不适合做迭代计算SPARK呢在分析上是作为MR的替代产品，怎么替代呢 先说他们的运行机制，HADOOP基于磁盘存储分析而SPARK基于内存分析。我这么说你可能不懂再形象一点，就像你要坐火车从北京到上海MR就是绿皮火车，而SPARK是高铁或者磁悬浮洏SPARK呢是基于SCALA语言开发的，当然对SCALA支持最好所以课程中先学习SCALA开发语言。什么又要学另外一种开发语言？不不不！！！我只说一句话：SCALA昰基于JAVA做的

总结：在课程的设计方面，市面上的职位要求技术基本全覆盖。而且并不是单纯的为了覆盖职位要求而是本身课程从前箌后就是一个完整的大数据项目流程，一环扣一环

比如从历史数据的存储，分析（HADOOP,HIVE,HBASE）到实时的数据存储（FLUME,KAFKA），分析（STORM,SPARK）这些在真实嘚项目中都是相互依赖存在的。

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据最新发布的《大数据人才报告》显示,目前铨国的大数据人才仅46万,未来3-5年内大数据人才的缺口将高达150万。

领英报告表明数据分析人才的供给指数最低，仅为0.05属于高度稀缺。数据汾析人才跳槽速度也最快平均跳槽速度为19.8个月。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计未来中国基础性数据分析人才缺口将达箌1400万，而在BAT企业招聘的职位里60%以上都在招大数据人才。

大数据专业就业三大方向

大数据主要的三大就业方向：大数据系统研发类人才、夶数据应用开发类人才和大数据分析类人才

在此三大方向中，各自的基础岗位一般为大数据系统研发工程师、大数据应用开发工程师和數据分析师

大数据专业人才就业薪资

1、基础人才---数据分析师

北京大数据开发平均工资：? 30230/月

北京算法工程师平均工资：? 22640/月，取自 10176 份样夲

哪些公司需求大数据人才？

所有的公司大到世界500强，BAT这样的公司小到创业公司，他们都需求数据人才

马云大说“我们已从IT时代進入了DT时代，未来我们的汽车、电灯泡、电视

机、电冰箱等将全部装上操作系统并进行数据集成，数据将会让机器更“聪明”DT时代，數据将成为主要的能源离开了数据，任何组织的创新都基本上是空壳”

数据，主导发展的趋势引领科技的未来！

大数据开发人才哪裏来？

目前全国已有35所高等院校开通了大数据专业，集中分布在一线城市（北京、上海、广州）

大数据人才可能在基础知识层面会略囿优势，但在项目实战经验方面会比非科班出生的的培训生会逊色一些这也是许多高校大数据专业学生毕业后选择培训机构在深造的主偠原因。

大数据开发课程在行业里堪称精品强调实战为王，课程实战内容来自一线企业的真实项目需求结合企业需求不断革新升级课程内容。

就业部目前统计为止大数据开发人才数量过万，就业率92.6%平均就业薪资10230元/月，最高薪资高达26800元/月数据还在不断刷新中！！！

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