随着大数据越来越火，尤其是2017年，发展大数据产业被写入政府工作报告中，大数据开始不只是出现在企业的战略中，也开始出现在政府的规划之内，可以说是互联网世界的宠儿，随之与大数据相关的职位也开始被大家所关注。作为大数据行业最为重要的职位：大数据挖掘和大数据分析更是受到了与众不同的待遇。
那么问题来了，大数据挖掘和大数据分析有什么区别，不是都同属于大数据吗？
哈尔滨爱尚实训大数据
在搞清这个问题前，我们先要了解一下什么是大数据
大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据挖掘：涉及到很多的算法，源于机器学习的神经网络，决策树，也有基于统计学习理论的支持向量机，分类回归树，和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
大数据分析与数据挖掘的区别
从概念上可以认为，大数据分析是数据挖掘的一个子集。在通常的概念下，他们之间是有差别的，但是严格意义下，大数据的所有成果都可以纳入数据挖掘的成果范畴。
大数据技术首要的是提供存储和计算能力，其次是洞察数据中隐含的意义。前者依赖于硬件设备的升级，后者依赖于数据挖掘算法的不断优化创新。
目前，大数据人才数量较少，但是在数据驱动的未来，大数据人才市场势必会越来越大，而现在仅仅是大数据起步的初级阶段，现在入行正是恰逢其时。
爱尚实训是哈尔滨大数据培训品牌机构，以打造IT培训品牌为宗旨，学风醇厚，学府氛围浓郁，校区设施齐备。每一位前来爱尚实训的学员，爱尚实训专业老师会根据学员的情况量身定制符合其现状的学习计划，并且严格按照学习计划实施，精品小班授课，实战教学，成功案例分享，互动学习。
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大数据学习内容
第一、大数据基础：包括面向对象、重合 Socket编程、多线程、反射、动态代理、JDBC、Servlet、JSP、 MySQL、SQL语句操作以及Java开发管理系统实战
第二、Hadoop生态技术实战包括： hadoop集群搭建及架构原理、 Hdfs、 MapReduce、Yarn、 Hive、 HBase、 Zookeeper、Flume、Azkaban、Sqoop等周边技术、Hadoop企业级项目实训
第三、Storm实时流计算实战包括： Storm集群搭建及组件介绍、 Topology程序开发及其原理、 Storm任务提交流程及内部通信原理、 分布式消息队列Kafka的使用及开发、 缓存数据库Redis的使用及开发、 Storm企业及项目实战
第四、Spark生态技术实战，包括：Spark环境搭建、基础原理及运行架构、 Scala、Python程序开发、Spark编程模型及程序设计、Spark、SQL与DataFrame技术、Spark Streaming深入解析、 使用SparkMLlib与机器学习算法进行数据挖掘、 大数据可视化的展现、 Spark企业及项目实战
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