大数据工程师2023
核心代码，注释必读
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大数据介绍
无论是大数据技术还是云计算技术，其实这些技术都不是突然冒出来的，而是随着互联网技术的发展，人们把现有的技术加以整合，总结，概括出来并冠一个新名字。由于互联网行业的特殊性，这些新概括出来的名字被媒体过度炒作了。所以普通人完全不必要，因为自己不懂什么是大数据，不懂什么是云计算而感到惶惶而不可终日。如果一个企业还不知道如何启动大数据处理，说明这个企业可能并不是十分迫切的需要大数据技术。
大数据技术是指对大规模数据的收集、分析、挖掘和应用的技术。数据的采集是大数据技术的第一步，是指通过某种方法或手段收集各种产生数据。举个例子，比如说现在的互联网网站都有日志记录的功能，把用户在网站上的所有的行为，包括浏览点击购买等等，都记录下来。这样后台服务就能够分析用户的兴趣爱好并为其推荐个性化的产品。再比如说气象部门会在城市的各个角落布置各种传感器，来采集气象数据。物流公司一般会跟踪采集物流数据，实时掌握物流信息。超市会在后台的服务器上记录顾客的购买数据。总的来说，所有可能有价值的数据都会被采集，被数字化。数据的采集和记录只是第一步，并不是我们的最终目的。我们的目的是分析数据的规律，挖掘数据的潜在价值，为决策提供依据，或者直接用到相应的产品或服务中。个人认为这就是大数据技术的核心。通过对数据的挖掘我们可以知道啤酒和尿布这两件商品是可以捆绑在一起销售的，我们还可以知道某个具体的用户可能偏好什么样的商品，某个广告被点击的概率有多大，用户在一个具体的场景下会有什么需求，一次贷款的风险有多高。我们甚至能够发现用户为了使得自己的商品在搜索结果中排名靠前使用了哪些作弊手段。这些是数据挖掘和机器学习等技术的应用，也是发掘数据价值的关键手段。只有挖掘出数据的价值，数据的存在才变得有意义。数据挖掘工程师是大数据时代最紧缺的人才。数据价值体现在于对其进行的应用。比如说各种可视化的报表，为企业高层的决策提供依据。用户和商品数据可以用来为用户提供个性化的推荐服务，缩短用户的查找路径，为用户提供有效的信息。
大数据工程师分析案例
环境变迁预测
除了进行短时间微观的天气、灾害预测之外，还可以进行更加长期和宏观的环境和生态变迁预测。森林和农田面积缩小、野生动物植物濒危、海岸线上升，温室效应这些问题是地球面临的“慢性问题“。如果人类知道越多地球生态系统以及天气形态变化数据，就越容易模型化未来环境的变迁，进而阻止不好的转变发生。而大数据帮助人类收集、储存和挖掘更多的地球数据，同时还提供了预测的工具。
慕课大数据工程师交通行为预测
基于用户和车辆的LBS定位数据，分析人车出行的个体和群体特征，进行交通行为的预测。交通部门可预测不同时点不同道路的车流量进行智能的车辆调度，或应用潮汐车道；用户则可以根据预测结果选择拥堵几率更低的道路。
百度基于地图应用的LBS预测涵盖范围更广。春运期间预测人们的迁徙趋势指导火车线路和航线的设置，节假日预测景点的人流量指导人们的景区选择，平时还有百度热力图来告诉用户城市商圈、动物园等地点的人流情况，指导用户出行选择和商家的选点选址。
多尔戈夫的团队利用机器学习算法来创造路上行人的模型。无人驾驶汽车行驶的每一英里路程的情况都会被记录下来，汽车电脑就会保持这些数据，并分析各种不同的对象在不同的环境中如何表现。有些司机的行为可能会被设置为固定变量（如“绿灯亮，汽车行”），但是汽车电脑不会死搬硬套这种逻辑，而是从实际的司机行为中进行学习。 这样一来，跟在一辆垃圾运输卡车后面行驶的汽车，如果卡车停止行进，那么汽车可能会选择变道绕过去，而不是也跟着停下来。谷歌已建立了70万英里的行驶数据，这有助于谷歌汽车根据自己的学习经验来调整自己的行为。
