工程師常用方法

A. 大數據工程師採集數據的方法有哪幾類

【導語】數據的搜集是挖掘數據價值的第一步，當數據量越來越大時，可提取出來的有用數據必然也就更多，只需善用數據化處理渠道，便能夠確保數據剖析結果的有效性，助力企業實現數據驅動，那麼大數據工程師採集數據的方法有哪幾類?

1、離線搜集：

工具：ETL;

在數據倉庫的語境下，ETL基本上便是數據搜集的代表，包括數據的提取(Extract)、轉換(Transform)和載入(Load)。在轉換的過程中，需求針對具體的事務場景對數據進行治理，例如進行不合法數據監測與過濾、格式轉換與數據規范化、數據替換、確保數據完整性等。

2、實時搜集：

工具：Flume/Kafka;

實時搜集首要用在考慮流處理的事務場景，比方，用於記錄數據源的履行的各種操作活動，比方網路監控的流量辦理、金融運用的股票記賬和 web
伺服器記錄的用戶訪問行為。在流處理場景，數據搜集會成為Kafka的顧客，就像一個水壩一般將上游源源不斷的數據攔截住，然後依據事務場景做對應的處理(例如去重、去噪、中心核算等)，之後再寫入到對應的數據存儲中。

3、互聯網搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook開發的數據(日誌)搜集體系。又被稱為網頁蜘蛛，網路機器人，是一種按照一定的規矩，自動地抓取萬維網信息的程序或者腳本，它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的搜集。

除了網路中包含的內容之外，關於網路流量的搜集能夠運用DPI或DFI等帶寬辦理技術進行處理。

4、其他數據搜集方法

關於企業生產經營數據上的客戶數據，財務數據等保密性要求較高的數據，能夠通過與數據技術服務商合作，運用特定體系介面等相關方式搜集數據。比方八度雲核算的數企BDSaaS，無論是數據搜集技術、BI數據剖析，還是數據的安全性和保密性，都做得很好。

關於大數據工程師採集數據的方法，就給大家分享到這里了，想要成為大數據工程師的，對於以上的內容，就需要提前了解和學習起來，祝大家成功!

B. 造價工程師的學習方法

2018年造價師考試學習方法分享：

1、重點把握法。好的自學生從不胡亂得猜題。但是，考前重點把握考點是可行的。就在考試前三五天，集中把學科的重點、難點弄懂。如果內容多、記不住，可以選擇「重中之重」，強記下來，必有收獲。

2、摘要學習法。在自學過程中，邊學習邊摘要，是提高學習效率的好方法。在做同步練習題和自測題時，對平時的摘要，進行校對和更正非常重要。它有助於知識的深化。

3、邏輯分類法。自學復習階段，可適當地打破教材章節的限制，按照全書的邏輯結構，編制一個比較簡明的邏輯關系圖表，這對於知識系統化，是一個很好的復習途徑。

4、做題拓展法。很多復習參考書的單選題，數量比較多，覆蓋面也很大。因此，在做單選題時，要全面考慮題目所包含的知識點、相互關系和可能出現的變型，這將有助於快速完成復習。

5、爭論提問法。真理的火花，會在碰撞中更加閃亮;適當的爭論，會在記憶中更加深化。不妨在同學之間，多爭論和提問。

6、重復學習法。當感到知識已經掌握得的差不多的時候，再重復學一次。這一次也許會獲得更深的印象和更多的體會。

7、換位思考法。在自學中，不要老是把你自己當成是「學生」，處於被動地位;而要不斷的把自己擺放到「先生」的位置上，採取主動，產生不同的想法來。

8、角色轉換法在自學某個專業時，不要僅僅把自己當成考生練習題目，而要把自己設想成一個資深行業內人員。這樣，就會學以致用，有益於考試。

9、交叉應用法。對知識，多方位、多學科的交叉應用，會使本門課程的學習激發出更大的效應。這在科學史上已是不勝枚舉的成功方法。

10、經典指導法。在自學中，會經常碰到困惑。這就需要運用自己學到的經典學科的理論知識。

以上學習方法供參考，希望會對你有所幫助。