cpda数据分析师师兄告诉你，数据分析师需要掌握的知识，可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数最基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。为什么说面向数据流的软件设计方法学主要支持软件体系结构设计面向数据流的软件设计方法学主要支持软件体系结构设计是因为该方法学将软件系统看作是一组具有特定作用的数据流，数据流在软件系统中的传递和转换决定了软件系统的功能和性能。
1、大数据开发工程师需要具备哪些技能大数据开发工程师需要具备的技能如下：简单来说，大数据工程师需要负责创建和维护数据分析基础架构，包括大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。另外，还负责大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。1、大数据架构工具与组件企业大数据框架的搭建，多是选择基于开源技术框架来实现的，这其中就包括hadoop、spark、storm、flink为主的一系列组件框架，及其生态圈组件。
同样其它数据库解决方案，例如cassandra或mangodb也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。3、数据仓库和etl工具数据仓库和etl能力对于大数据工程师至关重要。像redshift或panoply这样的数据仓库解决方案，以及etl工具，比如stitchdata或segment都非常有用。
2、手机app软件,属于c/s架构么?应该是属于c/s架构的。c/s架构是客户端/服务器架构，b/s架构为浏览器/服务器架构，一般来说，前者的数据流量会比后者要小，但维护比较麻烦。举个例子：以买火车票为例，用12306客户端为前者，直接上网页买就是后者。综上所述，目前的app应用，应该是c/s架构的。不全属于c/s架构，手机app软件除了c/s架构，还有单机版app，b/s架构等类型的app。
服务器部分是多个用户共享的信息与功能，执行后台服务。典型的如一些聊天app，视频app等就是作为本地客户机，与服务器端进行信息交流、请求等，属于典型的c/s结构。b/s架构中，客户机上只要安装一个浏览器，如netscapenavigator或internetexplorer，服务器安装sqlserver、oracle、mysql等数据库。
3、为什么说面向数据流的软件设计方法学主要支持软件体系结构设计面向数据流的软件设计方法学主要支持软件体系结构设计是因为该方法学将软件系统看作是一组具有特定作用的数据流，数据流在软件系统中的传递和转换决定了软件系统的功能和性能。因此，通过对数据流进行分析和设计，可以有效地对软件系统进行体系结构设计，包括模块化、组件化、并行化等设计。此外，该方法学也提供了一种基于数据流的测试和验证方法，可以对软件系统的正确性和性能进行测试和验证。
面向数据流的软件设计方法学是一种基于数据流的软件设计方法，它通过将软件系统看作是一组数据流动的过程，来描述和设计软件系统的结构和行为。这种方法学主要支持软件体系结构设计，因为它强调了数据流和数据处理的关系，能够帮助设计者更好地理解和描述系统的组成部分和交互方式，从而更好地设计出系统的体系结构。具体来说，面向数据流的软件设计方法学可以帮助设计者确定系统的输入和输出，以及数据在系统内的流动方式和处理方式。
4、大数据架构师岗位的主要职责概述大数据架构师岗位的主要职责概述篇1职责：1、负责大数据平台及bi系统框架设计、规划、技术选型，架构设计并完成系统基础服务的开发;2、负责海量埋点规则、sdk标准化、埋点数据采集、处理及存储，业务数据分布存储、流式/实时计算等应用层架构搭建及核心代码实现;3、开发大数据平台的核心代码，项目敏捷开发流程管理，完成系统调试、集成与实施，对每个项目周期技术难题的解决，保证大数据产品的上线运行;4、负责大数据平台的架构优化，代码评审，并根据业务需求持续优化数据架构，保证产品的可靠性、稳定性;5、指导开发人员完成数据模型规划建设，分析模型构建及分析呈现，分享技术经验;6、有效制定各种突发性研发技术故障的应对预案，有清晰的隐患意识;7、深入研究大数据相关技术和产品，跟进业界先进技术;任职要求1、统计学、应用数学或计算机相关专业大学本科以上学历;2、熟悉互联网移动端埋点方法(点击和浏览等行为埋点)，无埋点方案等，有埋点sdk独立开发经验者优选;3、熟悉hadoop，mr/mapreduce，hdfs，h。
5、数据分析需要掌握些什么知识?cpda数据分析师师兄告诉你，数据分析师需要掌握的知识，可以划分如下1.初级分析师初级分析师是数据人员架构的基础组成部分，承担了数据工作中大多数最基础的工作，通常初级分析师的人员比例不应超过20%。初级分析师的定位是数据整理、数据统计和基本数据输出工作，服务的对象包括中、高级分析师和业务方等，对其素质的要求侧重于基本数据技能和业务常识。
基本的excel操作能力和sql取数能力、与工作相关工具的使用技能，顺利完成数据抽取和整理等工作；基本数据输出能力，包括ppt、邮件、word等使用能力。•数据知识要求。理解日常数据体系内涉及的维度、指标、模型，辅助中、高级分析师进行专项工作并承担其中的部分工作。•业务知识要求。理解基本业务知识，能把业务场景和业务需求分别用数据转换和表达出来。
6、数据仓库分层架构深度讲解分层的主要原因是在管理数据的时候，能对数据有一个更加清晰的掌控，详细来讲，主要有下面几个原因：清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域，这样我们在使用表的时候能更方便地定位和理解。方便数据血缘追踪：简单来说，我们最终给业务呈现的是一个能直接使用业务表，但是它的来源有很多，如果有一张来源表出问题了，我们希望能够快速准确地定位到问题，并清楚它的危害范围。
把复杂问题简单化：将一个复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复，屏蔽原始数据的异常:屏蔽业务的影响，不必改一次业务就需要重新接入数据数据分层每个企业根据自己的业务需求可以分成不同的层次，但是最基础的分层思想，理论上数据分为三个层，数据运营层、数据仓库层和数据服务层。