今天给大家分享大数据架构和建模基础，其中也会对大数据架构和建模基础哪个好的内容是什么进行解释。
简略信息一览：
DAMA数据管理知识体系指南之数据架构和建模
1、数据架构要素数据架构成果：包括模型、定义和数据流，如企业数据模型，包含数据名称、属性和元数据等。数据架构活动：包括设计、部署和实现目标的过程。数据架构行为：涉及角色间的协作、思维方式和技能。
2、- **库存数据存储**：实时掌握库存情况，支持库存管理和优化***购***。- **付款记录数据存储**：记录付款信息，便于财务管理和核算。- **数据备份和恢复**：定期备份数据，确保数据的安全性和可恢复性。合理设计数据存储，确保数据的可访问性和安全性。
3、《DAMA-DMBOK2职能框架》主要介绍了数据管理知识体系中11个主要的数据管理职能：数据管理（1）数据治理：建立数据决策体系，指导监督数据管理工作，从而考虑到满足企业的整体需求。（2）数据架构：是管理数据资产的绝对重点，数据架构取决于企业的战略目标。（3）数据建模和设计：通过数据模型展现、沟通实际需求。
大数据学习day9
1、大数据学习day9的核心内容如下：数据处理方式：联机事务处理：主要处理高并发、数据量级不大的查询，数据以实体对象模型存储，满足3NF。联机分析处理：处理频率低、复杂聚合计算的查询，以维度模型存储历史数据，用于分析，其查询复杂，涉及大量数据汇总计算。
2、小码精灵少儿编程培训班：面向6-15岁孩子的在线少儿编程教育平台，由腾讯AI实验室资深教育教研团队与美国哥伦比亚大学教育学院SnowDayLab联合打造课程，重在提升孩子的数学思维能力、逻辑思维能力、跨学科应用能力等综合素养，让孩子爱上自主学习，成为未来世界的佼佼者。
3、Day函数：计算单元格中日期的日。Todays函数：返回当前日期。Datedif函数：计算两个日期之间的年、月、日间隔数。日期函数特别提醒：数据源需为日期格式。截取数据中的中文，结合len和lenb函数，可求出中文字符的个数，再使用left函数提取。查找函数：FIND函数：返回指定位置的第一个查找字符。
如何成为真正的数据架构师
成为真正的数据架构师，需要扎实的基础知识和持续的学习态度。首先，数据库管理系统的使用能力至关重要，尤其是如Oracle这样的专业系统。掌握数据库理论知识，理解其内部运作原理，是必不可少的。其次，大数据分析中，概率统计学是关键技能之一。熟练使用数据分析工具，例如MATLAB，对提高数据分析能力大有裨益。
数据架构师的基础大致分为两个方面，首先需要掌握数据库管理系统的使用能力，比如Oracle，同时也要具备一定的数据库理论知识。其次，大数据分析需要掌握概率统计学，熟悉数据分析工具的使用，例如MATLAB，掌握这个工具具有一定难度。
设计架构方案更多的是在做一些抽象和权衡：把复杂的需求抽象成简单的模型，从功能、性能、可用性、研发成本等等方面规划如何构建一个系统，这些内容需要更多的实践练习。
是要有较强的数据库管理系统的使用能力（比如你要学会Oracle），以及较强的数据库理论知识背景。大数据分析你要掌握概率统计学的知识，学会数据分析工具的使用。比如MATLAB，这个工具非常强大，掌握起来有些难度。但不是说你掌握了这个工具就能胜任数据分析师的工作了。
其次，架构师还需要具备扎实的理论基础，这包括但不限于数据库理论、数据结构、算法设计等方面的知识。数据库理论涉及数据库的设计原则、数据模型的选择以及数据库的物理结构设计等。这些知识对于架构师来说至关重要，因为它们能够帮助架构师在设计系统时做出更加科学和合理的选择。
最基本的数据库工具易于使用，它的基本参数优化，缓慢的查询日志分析，主从副本配置，至少成为半mysqdba。其他nosql数据库，如mongodb。成为架构师不是了解很多技术就行了，这些都是解决问题的基础和工具，不懂这些知识是无法提出解决方案的，沙河计算机学习认为这是成为一名架构师所必备的。
大数据基础学什么
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。此外还需学习数据***集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
大数据学习一般涵盖以下内容：大数据基础阶段：Linux：学习Linux操作系统的基础知识和常用命令。Docker、KVM：了解并掌握容器化技术和虚拟化技术。MySQL基础、Oracle基础：学习关系型数据库的基础知识和SQL语言。MongoDB、redis：掌握NoSQL数据库的基本操作和特性。
支撑性学科：学习统计学、数学、计算机科学等基础学科，这些是大数据专业的核心知识体系。 应用拓展性学科：涉及生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学等领域，培养学生的跨学科应用能力。
大数据基础是个综合性的学科，涉及到数据库原理、数据结构与算法、统计学与概率论、数据挖掘和机器学习、分布式系统和云计算以及大数据平台和工具等方面的知识，这些知识可以帮助学生掌握大数据技术的核心思想和应用方法。
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