数据分析和php 数据分析和数据开发的区别

PHP的算法可以实现大数据分析吗

适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。

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数据分析这块现在用的比较多的是scala。

物联网，云计算，大数据能用php开发 PHP（外文名：PHP： Hypertext Preprocessor，中文名：“超文本预处理器”）是一种通用开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java和Perl的特点，利于学习，使用广泛，主要适用于Web开发领域。

建议你读写数据和下载图片分开，各用不同的进程完成。比如说，取数据用get-data.php，下载图片用get-image.php。多进程的话，php可以简单的用pcntl_fork()。这样可以并发多个子进程。

两者不是同一个概念，PHP只是一种程序，而大数据指的是通过用户的各种数据分析的方式，可以全方位的了解一个人或者是一件事情，大数据指的是一种分析方式，可以有很多实现的途径，如果非要分类的话属于数据分析。

php：//inputphp：//output。php：//input php：//input可以读取原始的POST数据。相较于$form-data”.注：pphp：//output是一个只写的数据流，允许你以print和echo一样的方式写入到输出缓冲区。

大数据的分析逻辑以及数据的采集，属于后端。数据展示可以是web前端，也可以是APP应用或pc应用等等。python可以做web后端开发，但python不只是可以做后端。前端以css/js/html为技术核心，实际的开发则有很多框架可以选择。

CDA Level I ：业务数据分析师就是指互联网、电信、政府等行业领域前端业务人员；或者是从事市场、咨询、BI、管理、财务、数据分析等职位业务人员；也可能是一些非统计、计算机专业背景零基础入行和转行就业人员。

第一类，侧重于网站分析的分析师，包括营销分析师、网站分析师、SEO分析师等。第二类，侧重于业务分析师，包括运营分析师、数据分析师等。第三类，侧重于技术走向的，例如数据挖掘工程师、数据科学家、数据工程师等。

大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。技术方向。技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师、数据仓库工程师和数据开发工程师。

后端技术方面：需要学习使用数据源、目标端工具的基本使用（如 oracle MySQL hive等）；需要学习etl工具的安装配置常用错误解决（如 kettle DataStage infa sqoop datax等）理论方面：懂得数仓分层架构，维度建模等。

后端是指用户看不见的东西，通常是与前端工程师进行数据交互及网站数据的保存和读取，相对来说后端涉及到的逻辑代码比前端要多的多，后端考虑的是底层业务逻辑的实现，平台的稳定性与性能等。

深度方向一个工程师要往高阶发展，必须同时强化几个技术能力：设计能力：懂得如何利用分层、面向对象、设计模式等设计组织代码编码能力：熟悉php语法特性，知道怎么用一两行代码代替初级开发者十几上百行代码。

无论是日志、调色、性能分析器、单元测试框架、MailchimpAPI、TwitterBootstrap等都可以。

PHP工程师需要掌握哪些技能？精通PHP原生标准库，至少熟练掌握SymfonyYii、ZF2三大架构中的一种。熟悉MySQL数据库的使用，能够对数据库进行查询处理和优化。能够熟练使用Nginx、CAS等开源方案。

API：PHP的核心API是非常庞大的，但是有一些内容笔者认为是必须熟悉的，否则不可能熟练的运用PHP，包括：◆文件目录处理函数包80%以上的函数的功能的灵活运用。

因此，php的学习不仅要掌握眼前所需技能，还要从职业发展前景角度进一步深入对php知识的学习。由此可以看出，深圳达内php的课程就真正做到了对学员进行整个php知识体系的全面、系统的培训。

php知识技能应用：运用PHP言语开发互联网使用程序；开发与保护网站产品和网站功能模块；与页面规划师协调交流，编写部分Javascript；HTML和编写与保护底层MVC结构。

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