本文目录
- 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合
- 九道门 | 大数据分析师，数据分析师有区别吗
- 大数据岗位有哪些推荐
- 为什么建数据仓库需要使用ETL工具
- 哪款大数据分析软件比较好
- 大数据ETL工程师是做什么的，发展前景如何
物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释，物联网（Internet of Things，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定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。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用spark ml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（spark ml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
九道门 | 大数据分析师，数据分析师有区别吗
大数据是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据分析师是大数据时代背景下产生的一种新型技术岗位，与传统数据分析师的区别主要体现在三个方面，其一是技术体系结构不同；其二是岗位任务目的存在一定的区别；其三是工作场景具有一定的区别。
对于大数据分析师来说，要具备更加全面的知识结构，涉及到大数据平台知识、算法设计知识、程序设计知识和具体的行业知识等，所以相对于传统的数据分析师来说，大数据分析师的从业门槛有了一定程度的提升。从目前行业领域的人才招聘情况来看，大数据分析岗位往往需要具有较高的学历要求，研究生往往更愿意从事相关岗位。
大数据分析的目的与传统的数据分析目的也存在一定的区别，主要体现在两个方面，其一是大数据分析比较注重数据的价值化，简单的说，大数据分析的结果会提升数据的价值，而传统数据分析的目的往往是以应用为导向的。另一个区别在于，大数据分析的结果往往是为了提供给智能体使用，比如人工智能领域的算法训练、验证等过程都需要大数据分析的参与。
在工作场景上，大数据分析与传统的数据分析也存在一定的区别，大数据分析往往需要借助于大数据平台进行，比如Hadoop、Spark，以及各种商用的大数据平台等，但是传统的数据分析往往会基于Excel或者是传统数据库进行。相对于传统数据分析工具来说，大数据分析的工具往往更加丰富，复杂程度也有明显的提升。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
大数据岗位有哪些推荐
其实大数据和计算机差不多，学习的知识也差不多，在所有有关大数据的领域都要要求懂代码，学习大数据的人基本上都成为程序员。
大数据相关领域有一：Hadoop开发
二：ETL研发
三：可视化工具开发
四：数据仓库研究
五：OLAP开发
六、数据预测分析
七：数据安全研究
八：企业数据管理
等等，基本上在所有的领域有都有大数据相关的岗位，工资待遇也很高。就是太难学了，学习的难度很大。
为什么建数据仓库需要使用ETL工具
数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。既然要获取全部数据，必然涉及到多系统，各类型数据库的对接问题，还有数据抽取、整理的问题。
这时候ETL工具的作用就集中体现出来了，数据的抽取、转换、加载直到供人们去分析使用，ETL就是数据抽取、转换、加载的过程。
有些地方可能选择的是ELT，先加载在转换。对数仓来说，ETL首先要考虑业务需求，最后数据落地模型，要体现某种主题。
然后从数据源考虑哪些字段是可以用的，在进行ETL。现在ETL工具很多，所以编程能力很难在这方面体现出来，对于公司来说，更看重的是ETL的思路。
通俗的想，数据仓库就像大水池，给水池蓄水需要泵和水管，那ETL就是承担泵和水管的功能。
哪款大数据分析软件比较好
1、spss
是一款用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品；包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。操作简单，编程方便，数据接口。
2、tabelau
程序很容易上手，各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上，转眼间就能创建好各种图表；不需任何编程。
3、SAS
是一个模块化、集成化的大型应用软件系统；SAS提供了从基本统计数的计算到各种试验设计的方差分析，相关回归分析以及多变数分析的多种统计分析过程。
4、Python Pandas
正如它的网站所述，Pandas是一个开源的Python数据分析库，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发团队继续开发和维护，属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来，因此，pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
5、Paxata
Paxata是少数几家专注于数据清洗和预处理的组织之一，是一个易于使用的MS Excel类应用程序。它还提供了可视化的指导，可以轻松地将数据汇集在一起，查找并修复数据中混杂的噪音或缺失，以及在团队之间共享和重复使用数据项目。与本文中提到的其他工具一样，Paxata取消了编码或脚本，从而克服了处理数据所涉及的技术障碍。
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大数据ETL工程师是做什么的，发展前景如何
ETL（Extraction-Transformation-Loading）数据抽取、转换和加载。
ETL负责将分布的、异构数据源中的数据抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，然后加载到数据仓库或数据集市中，成为数据分析、数据挖掘的基础。
ETL的工作主要是对数仓的底层建设，这个岗位是非常重要的，因为它属于是一个基础，如果做不好后续可能出现很多问题，比如数据没有清洗好，后续分析起来可能会有很多的脏数据等等。
ETL工程师岗位职责：
1. 海量数据的ETL开发，抽取成各种数据需求。
2. 参与数据仓库架构的设计及开发 。
3. 参与数据仓库ETL流程优化及解决ETL相关技术问题。
4、熟悉主流数据库技术，如oracle、db2、Sql server等。
5、精通ETL架构，有一定的etl开发经验，了解日常作业的部署和调度。
6、熟悉ETL开发工具，如Informatica, Kettle等。
月薪过万的ETL工程师每天都在干什么？
ETL就业范围广泛，例如各种大型公司的开发部、研发部、科技部等等。一线大城市，很多ETL工程师的月薪都在万元以上，就是很普通的刚入门的那些小菜鸟们工资都在七八千左右。你想不想知道，这些高工资的IT业精英们，每天都在忙些什么呢?
它包含很多方面，大体有以下四类：
（1）ETL数据整合 （2）数据存储管理 （3）数据挖掘设计 （4）多维分析展现
大数据工程师的发展前景
大数据作为一门基础科学，无论在数据开发及分析还是在物联网和AI领域，都有着强大的需求。随着数据规模不断增大，企业对大数据人才的需求势必会更多。
大数据的就业行业非常广泛，不管是互联网、科技领域，还是农业、制造业、建筑业等传统行业，都是需要大数据人才进行大数据的处理，所以大数据人才就业机会很多，可以选择的范围也很广。
大数据ETL如何入门？
对想要从事ETL工程师的小伙伴们，我建议你多看、多学、多练。
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