2大數據技術(shù)(學(xué)習大數據應該掌握哪些知識)
1.學(xué)習大數據應該掌握哪些知識
大數據已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢，很多人紛紛選擇學(xué)習大數據，想要進(jìn)入大數據行業(yè)。大數據技術(shù)體系龐大，包括的知識較多，系統的學(xué)習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。學(xué)習大數據需要掌握哪些知識？
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)？學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎，因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此，如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言；數據實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大，什么都能往里裝，大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習大數據需要具備的能力
數學(xué)知識，數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統計相關(guān)的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來(lái)說(shuō)，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對數學(xué)的要求是最高的。
編程語(yǔ)言，對于想學(xué)大數據的同學(xué)，至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言，比如SQL、hadoop、hive查詢(xún)、Python等均可。
4、學(xué)習大數據可以應用的領(lǐng)域
大數據技術(shù)可以應用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術(shù)的出現將社會(huì )帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標，也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅動(dòng)力。
2.大數據要學(xué)習些什么方面的知識
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)？學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎，因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此，如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言；數據實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大，什么都能往里裝，大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習大數據需要具備的能力
數學(xué)知識，數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統計相關(guān)的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來(lái)說(shuō)，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對數學(xué)的要求是最高的。
編程語(yǔ)言，對于想學(xué)大數據的同學(xué)，至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言，比如SQL、hadoop、hive查詢(xún)、Python等均可。
4、學(xué)習大數據可以應用的領(lǐng)域
大數據技術(shù)可以應用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術(shù)的出現將社會(huì )帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代，這不僅是信息技術(shù)的終極目標，也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅動(dòng)力。
因此建議想學(xué)習大數據的同學(xué)，最好報班學(xué)習，可以系統的學(xué)習大數據理論知識，還會(huì )結合項目實(shí)踐更熟練的掌握大數據技能。
3.大數據需要學(xué)習什么知識呀
大數據所學(xué)習的知識比較多，而且學(xué)習起來(lái)有門(mén)檻要想學(xué)習好大數據首先就是有JAVA基礎和linux，因為大數據的學(xué)習門(mén)檻較高，在學(xué)習大數據相關(guān)知識之前都必須把JAVA和linux基礎打好。
如果你有了JAVA和linux基礎，那么就可以直接學(xué)習大數據，那接下里就是關(guān)于大數據需要學(xué)習到的知識了。大數據技術(shù)：1、hadoop生態(tài)圈的學(xué)習2、分布式文件系統HDFS3、初級MapReduce4、Hadoop集群與管理5、ZooKeeper基礎知識6、HBase基礎知識7、HBase集群及其管理8、Hive9、Sqoop10、Storm。
4.大數據需要學(xué)習什么技術(shù)
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)？學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎，因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此，如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言；數據實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大，什么都能往里裝，大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算，大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
5.大數據學(xué)習入門(mén)都需要學(xué)什么
大數據學(xué)習入門(mén)都需要學(xué)習和具備的基礎知識：
1. 數學(xué)知識：數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。
①對于初級數據分析師，了解一些描述統計相關(guān)的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型算法則是加分。
②對于高級數據分析師，統計模型相關(guān)知識是必備能力，線(xiàn)性代數（主要是矩陣計算相關(guān)知識）最好也有一定的了解。
③而對于數據挖掘工程師，除了統計學(xué)以外，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對數學(xué)的要求是最高的。
2. 分析工具
①對于初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學(xué)會(huì )一個(gè)統計分析工具，SPSS作為入門(mén)是比較好的。
②對于高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
③對于數據挖掘工程師……嗯，會(huì )用用Excel就行了，主要工作要靠寫(xiě)代碼來(lái)解決呢。
3. 編程語(yǔ)言
①對于初級數據分析師，會(huì )寫(xiě)SQL查詢(xún)，有需要的話(huà)寫(xiě)寫(xiě)Hadoop和Hive查詢(xún)，基本就OK了。
②對于高級數據分析師，除了SQL以外，學(xué)習Python是很有必要的，用來(lái)獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語(yǔ)言也是可以的。
③對于數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門(mén)，Shell得會(huì )用……總之編程語(yǔ)言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
4. 業(yè)務(wù)理解
業(yè)務(wù)理解說(shuō)是數據分析師所有工作的基礎也不為過(guò)，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴(lài)于數據分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。
①對于初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡(jiǎn)單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。
②對于高級數據分析師，需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解，能夠基于數據，提煉出有效觀(guān)點(diǎn)，對實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。
③對于數據挖掘工程師，對業(yè)務(wù)有基本了解就可以，重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。
5. 邏輯思維
①對于初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過(guò)程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。
②對于高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，清楚每一個(gè)指標變化的前因后果，會(huì )給業(yè)務(wù)帶來(lái)的影響。
③對于數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
6. 數據可視化
數據可視化說(shuō)起來(lái)很高大上，其實(shí)包括的范圍很廣，做個(gè)PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。
①對于初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。
②對于高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實(shí)際需求做出或簡(jiǎn)單或復雜，但適合受眾觀(guān)看的數據可視化內容。
③對于數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問(wèn)題。
7. 協(xié)調溝通
①對于初級數據分析師，了解業(yè)務(wù)、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門(mén)的人打交道，因此溝通能力很重要。
②對于高級數據分析師，需要開(kāi)始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調能力。
③對于數據挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內容偏多，業(yè)務(wù)方面相對少一些，對溝通協(xié)調的要求也相對低一些。
8. 快速學(xué)習
無(wú)論做數據分析的哪個(gè)方向，初級還是高級，都需要有快速學(xué)習的能力，學(xué)業(yè)務(wù)邏輯、學(xué)行業(yè)知識、學(xué)技術(shù)工具、學(xué)分析框架……數據分析領(lǐng)域中有學(xué)不完的內容，需要大家有一顆時(shí)刻不忘學(xué)習的心。
6.學(xué)大數據需要什么基礎
說(shuō)到大數據，肯定少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過(guò)來(lái)人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過(guò)各大企業(yè)對大數據相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點(diǎn)：（1）SQL數據庫的基本操作，會(huì )基本的數據管理（2）會(huì )用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會(huì )用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲(chóng)（5）會(huì )基本的數據可視化技能，能撰寫(xiě)數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、隨機森林、支持向量機等對于學(xué)習大數據，總體來(lái)說(shuō)，先學(xué)基礎，再學(xué)理論，最后是工具。基本上，每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。
1、學(xué)習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒(méi)扎實(shí)，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類(lèi)的，要學(xué)習證券、銀行、財務(wù)等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學(xué)習數據分析工具，軟件結合案列的實(shí)際應用，關(guān)于數據分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會(huì )怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學(xué)習數學(xué)與應用數學(xué)、統計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等理工科專(zhuān)業(yè)的人確實(shí)比文科生有著(zhù)客觀(guān)的優(yōu)勢，但能力大于專(zhuān)業(yè)，興趣才會(huì )決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學(xué)習好多的編程語(yǔ)言，數據分析更注重的是你的實(shí)操和業(yè)務(wù)能力。
如今的軟件學(xué)習都是非常簡(jiǎn)單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān)，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來(lái)的。
相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng )造力也是一個(gè)人不可或缺的。
7.大數據都需要學(xué)什么
第一階段：大數據技術(shù)入門(mén)1、大數據入門(mén)：介紹大數據技術(shù)培訓課程，概要介紹。
2、Linux大數據必備：介紹LinuxShell的變量，控制，循環(huán)基本語(yǔ)法，LinuxCrontab定時(shí)任務(wù)使用，對Lniux基礎知識，進(jìn)行階段性實(shí)戰訓練，這個(gè)過(guò)程需要動(dòng)手操作，將理論付諸實(shí)踐。3、CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。
第二階段：海量數據高級分析語(yǔ)言介紹Scala的函數，函數按名稱(chēng)調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進(jìn)行動(dòng)手的操作。第三階段：海量數據存儲分布式存儲1、HadoopHDFS分布式存儲2、HBase分布式存儲第四階段：海量數據分析分布式計算1、HadoopMapReduce分布式計算：是一種編程模型，用于打過(guò)莫數據集的并行運算。
2、Hiva數據挖掘：對其進(jìn)行概要性簡(jiǎn)介，數據定義，創(chuàng )建，修改，刪除等操作。3、Spare分布式計算：Spare是類(lèi)MapReduce的通用并行框架。
