工程师常用方法

A. 大数据工程师采集数据的方法有哪几类

【导语】数据的搜集是挖掘数据价值的第一步，当数据量越来越大时，可提取出来的有用数据必然也就更多，只需善用数据化处理渠道，便能够确保数据剖析结果的有效性，助力企业实现数据驱动，那么大数据工程师采集数据的方法有哪几类?

1、离线搜集：

工具：ETL;

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集：

工具：Flume/Kafka;

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web
服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集：

工具：Crawler, DPI等;

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

4、其他数据搜集方法

关于企业生产经营数据上的客户数据，财务数据等保密性要求较高的数据，能够通过与数据技术服务商合作，运用特定体系接口等相关方式搜集数据。比方八度云核算的数企BDSaaS，无论是数据搜集技术、BI数据剖析，还是数据的安全性和保密性，都做得很好。

关于大数据工程师采集数据的方法，就给大家分享到这里了，想要成为大数据工程师的，对于以上的内容，就需要提前了解和学习起来，祝大家成功!

B. 造价工程师的学习方法

2018年造价师考试学习方法分享：

1、重点把握法。好的自学生从不胡乱得猜题。但是，考前重点把握考点是可行的。就在考试前三五天，集中把学科的重点、难点弄懂。如果内容多、记不住，可以选择“重中之重”，强记下来，必有收获。

2、摘要学习法。在自学过程中，边学习边摘要，是提高学习效率的好方法。在做同步练习题和自测题时，对平时的摘要，进行校对和更正非常重要。它有助于知识的深化。

3、逻辑分类法。自学复习阶段，可适当地打破教材章节的限制，按照全书的逻辑结构，编制一个比较简明的逻辑关系图表，这对于知识系统化，是一个很好的复习途径。

4、做题拓展法。很多复习参考书的单选题，数量比较多，覆盖面也很大。因此，在做单选题时，要全面考虑题目所包含的知识点、相互关系和可能出现的变型，这将有助于快速完成复习。

5、争论提问法。真理的火花，会在碰撞中更加闪亮;适当的争论，会在记忆中更加深化。不妨在同学之间，多争论和提问。

6、重复学习法。当感到知识已经掌握得的差不多的时候，再重复学一次。这一次也许会获得更深的印象和更多的体会。

7、换位思考法。在自学中，不要老是把你自己当成是“学生”，处于被动地位;而要不断的把自己摆放到“先生”的位置上，采取主动，产生不同的想法来。

8、角色转换法在自学某个专业时，不要仅仅把自己当成考生练习题目，而要把自己设想成一个资深行业内人员。这样，就会学以致用，有益于考试。

9、交叉应用法。对知识，多方位、多学科的交叉应用，会使本门课程的学习激发出更大的效应。这在科学史上已是不胜枚举的成功方法。

10、经典指导法。在自学中，会经常碰到困惑。这就需要运用自己学到的经典学科的理论知识。

以上学习方法供参考，希望会对你有所帮助。