大数据人才高度缺乏，人才需求量大。IT里面有很多职位可以选择，为什么要选择进入大数据圈子?正是因为大数据的光明前景，大数据风口在这里。但在学习大数据技术之前，大数据的专业术语是什么？分享这十个大数据专业术语你一定要知道。
1.算法。“算法”如何与大数据相关?即使算法是一个通用术语，但大数据分析使其在当代更受青睐和流行。
2.分析。年末你可能会收到一份来自信用卡公司寄来的、包含了全年所有交易记录的年终报表。如果你有兴趣进一步分析自己在食物、衣服、娱乐等方面具体花费占比呢?那你便是在做“分析”了。
你正从一堆原始数据中来吸取经验，以帮助自己为来年的消费做出决策。如果你正在针对整个城市人群对Twitter或Facebook的帖子做同样的练习呢?那我们便是在讨论大数据分析了。大数据分析的实质是利用大量数据来进行推断和讲故事。大数据分析有3种不同到的类型，接下来便继续本话题的讨论。
3.描述性分析。如果你刚告诉我，去年你的信用卡消费在食物上花费了25%、在服装上花费了35%、娱乐活动上花费了20%、剩下的就是杂七杂八的事项，这种便是描述性分析。当然，你还可以参考更多的细节。
4、云计算。云计算已经变得无所不在，所以本文可能无须赘述，但为了文章的完整性还是佐以介绍。云计算的本质是在远程服务器上运行的软件和(/或)数据托管，并允许从互联网上的任何地方进行访问。
5.集群计算。它是一种利用多台服务器的汇集资源的“集群”来进行计算的奇特方式。在了解了更多技术之后，我们可能还会讨论节点、集群管理层、负载平衡和并行处理等。
6.黑暗数据。依我看来，这个词适用于那些吓得六神无主的高级管理层们。从根本上来说，黑暗数据是指那些被企业收集和处理但又不用于任何有意义用途的数据，因此描述它是“黑暗的”，它们可能永远被埋没。它们可能是社交网络信息流、呼叫中心日志、会议笔记，诸如此类。人们做出了诸多估计，在60-90%的所有企业数据都可能是“黑暗数据”，但无人真正知晓。
7.数据湖。当我第一次听到这个词的时候，我真的以为有人在开愚人节的玩笑。但它真的是个术语!数据湖是一个原始格式的企业级数据的大型存储库。
虽然此处讨论的是数据湖，但有必要再一起讨论下数据仓库，因为数据湖和数据仓库在概念上是极其相似的，都是企业级数据的存储库，但在清理和与其他数据源集成之后的结构化格式上有所区别。
数据仓库常用于常规数据(但不完全)。据说数据湖能够让用户轻松访问企业级数据，用户真正按需知道自己正在寻找的是什么、如何处理并让其智能化使用。拥抱开源技术的前提——认识数据湖你知道数据湖泊(DATALAKE)吗?
8.数据挖掘。数据挖掘是指利用复杂的模式识别技术从大量数据中找到有意义的模式、提取见解。这与我们前文讨论的使用个人数据做分析的术语“分析”密切相关。为了提取出有意义的模式，数据挖掘者使用统计学(是呀，好老的数学)、机器学习算法和人工智能。
9.分布式文件系统。由于大数据太大而无法在单个系统上进行存储，分布式文件系统提供一种数据存储系统，方便跨多个存储设备进行大量数据的存放，并有助于降低大量数据存储的成本和复杂度。
10.ETL。ETL分别是extract，transform，load的首字母缩写，代表提取、转化和加载的过程。它具体是指“提取”原始数据，通过数据清洗/修饰的方式进行“转化”以获得“适合使用”的数据，进而“加载”到合适的存储库中供系统使用的整个过程。尽管ETL这一概念源于数据仓库，但现在也适用于其它情景下的过程，例如在大数据系统中从外部数据源获取/吸收数据。
大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。光环大数据大数据开发课程融入企业级服务器实战教学，20周带你一站式搞定匪夷所思的大数据开发技术。
