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怎样成为优秀的数据可视化工程师

无法回答书籍、作品只能回答一部分关于 “学习哪些知识”首先要弄清楚数据服务的对象、数据可视化的目的：是为了好看？还是为了通过数据可视化具有价值、指导意义？数据： 数据采集 (略) 数据存储 (略) 数据处理 (略) 数据分析 (略) 数据挖掘 (略)可视化： 可视化方式 图表(表格、柱状图、折线图、饼图、散点图、甘特图、K线图、雷达图、地图等) 动画(交互动画、Timeline等) 其他等待被创造 可视化工具或库 Tableau、Excel等 D3.js、Raphael、http://plot.ly、ECharts、HighCharts等 可视化三阶段 Chart -\u0026gt; Dashboard -\u0026gt; Story 优秀的可视化案例 自己多收集整理学习 :)工程师： 编程技能 (python、R等) 数学知识 (统计学等) 领域知识 (行业术语、各项指标含义、计算方式) 数据嗅觉 (略) 艺术\t (+暴击)以上知识树仅按自己所知列出，略的部分自行搜索研究欢迎补充或纠正
■网友
平时喜欢捣鼓，可以看看http://blog.csdn.net/yc_1993
■网友
说到可视化，就不得不说一下大数据，毕竟可视化是解决大数据的一种高效的手段，而如今人人都在谈论大数据，大数据 ≠ 有数据 ≠ 数据量大， 离谱的是，如今就连卖早点的觉得自己能统计每天卖出的种类，都敢说自己是搞大数据。首先要清晰的明白什么是数据可视化：
数据可视化的目的其实就是直观地展现数据，例如让花费数小时甚至更久才能归纳的数据量，转化成一眼就能读懂的指标;通过加减乘除、各类公式权衡计算得到的两组数据差异，在图中颜色敏感、长短大小即能形成对比;数据可视化是一个沟通复杂信息的强大武器。通过可视化信息，我们的大脑能够更好地抓取和保存有效信息，增加信息的印象。但如果数据可视化做的较弱，反而会带来负面效果;错误的表达往往会损害数据的传播，完全曲解和误导用户，所以更需要我们多维的展现数据，就不仅仅是单一层面。其次要明白数据的特性
数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效的数据可视化，下面是常见的数据类型，在设计时，你可能会遇到以下集中数据类型：量性：数据是可以计量的，所有的值都是数字离散型：数字类数据可能在有限范围内取值。例如：办公室内员工的数目持续性：数据可以测量，且在有限范围内，例如：年度降水量范围性：数据可以根据编组和分类而分类，例如：产量销售量可视化的意义是帮助人更好的分析数据，也就是说他是一种高效的手段，并不是数据分析的必要条件;如果我们采用了可视化方案，意味着机器并不能精确的分析。当然，也要明确可视化不能直接带来结果，它需要人来介入来分析结论。在大数据时代，可视化图表工具不可能“单独作战”，而我们都知道大数据的价值在于数据挖掘，一般数据可视化都是和数据分析功能组合，数据分析又需要数据接入整合、数据处理、ETL等数据功能，发展成为一站式的大数据分析平台。然后要了解工具——编程语言
R 经常被称为是“统计人员为统计人员开发的一种语言”。如果你需要深奥的统计模型用于计算，可能会在 CRAN 上找到它――你知道，CRAN 叫综合R档案网络(Comprehensive R Archive Network)并非无缘无故。说到用于分析和标绘，没有什么比得过 ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用 SparkR 绑定，在 R 上运行 Spark。ScalaScala 是最轻松的语言，因为大家都欣赏其类型系统。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了函数范式和面向对象范式，目前它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中取得了巨大进展，常常采用一种大规模分布式方式来处理(比如Twitter和LinkedIn)。它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。PythonPython 在学术界当中一直很流行，尤其是在自然语言处理(NLP)等领域。因而，如果你有一个需要 NLP 处理的项目，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的 NTLK、使用 GenSim 的主题建模，或者超快、准确的 spaCy。同样，说到神经网络，Python 同样游刃有余，有 Theano 和 Tensorflow;随后还有面向机器学习的 scikit-learn，以及面向数据分析的 NumPy 和 Pandas。JavaJava 可能很适合你的大数据项目。想一想 Hadoop MapReduce，它用 Java 编写。HDFS 呢?也用 Java 来编写。连 Storm、Kafka 和 Spark 都可以在 JVM 上运行(使用 Clojure 和 Scala)，这意味着 Java 是这些项目中的“一等公民”。另外还有像 Google Cloud Dataflow(现在是 Apache Beam)这些新技术，直到最近它们还只支持 Java。最后搭建可视化框架


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