大數據要學啥
『壹』 大數據主要學什麼
靜態網頁基礎（html+CSS）
主要技術包括：html常用標簽、CSS常見布局、樣式、定位等、靜態頁面的設計製作方式等。
javaSE+JavaWeb
主要技術包括：java基礎語法、java面向對象（類、對象、封裝、繼承、多態、抽象類、介面、常見類、內部類、常見修飾符等）、異常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL語句操作、多表查詢、子查詢、存儲過程、事務、分布式事務)、JDBC、線程、反射、Socket編程、枚舉、泛型、設計模式。
前端框架
主要技術包括：Java、Jquery、註解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui。
企業級開發框架
主要技術包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬蟲技術nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和熱備 、MySQL讀寫分離
初識大數據
主要技術包括：大數據前篇（什麼是大數據，應用場景，如何學習大資料庫，虛擬機概念和安裝等）、Linux常見命令(文件管理、系統管理、磁碟管理)、Linux Shell編程（SHELL變數、循環控制、應用）、Hadoop入門（Hadoop組成、單機版環境、目錄結構、HDFS界面、MR界面、簡單的SHELL、java訪問hadoop）、HDFS(簡介、SHELL、IDEA開發工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece應用(中間計算過程、Java操作MapRece、程序運行、日誌監控)、Hadoop高級應用(YARN框架介紹、配置項與優化、CDH簡介、環境搭建)、擴展(MAP 端優化，COMBINER 使用方法見,TOP K,SQOOP導出,其它虛擬機VM的快照,許可權管理命令,AWK 與 SED命令)
大數據資料庫
主要技術包括：Hive入門（Hive簡介、Hive使用場景、環境搭建、架構說明、工作機制）、Hive Shell編程（建表、查詢語句、分區與分桶、索引管理和視圖）、Hive高級應用(DISTINCT實現、groupby、join、sql轉化原理、java編程、配置和優化)、hbase入門、Hbase SHELL編程(DDL、DML、Java操作建表、查詢、壓縮、過濾器)、細說Hbase模塊（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER簡介、ZOOKEEPER配置、Hbase與Zookeeper集成）、HBASE高級特性(讀寫流程、數據模型、模式設計讀寫熱點、優化與配置)
實時數據採集
主要技術包括：Flume日誌採集，KAFKA入門（消息隊列、應用場景、集群搭建）、KAFKA詳解（分區、主題、接受者、發送者、與ZOOKEEPER集成、Shell開發、Shell調試）、KAFKA高級使用（java開發、主要配置、優化項目）、數據可視化（圖形與圖表介紹、CHARTS工具分類、柱狀圖與餅圖、3D圖與地圖）、STORM入門（設計思想、應用場景、處理過程、集群安裝）、STROM開發（STROM MVN開發、編寫STORM本地程序）、STORM進階（java開發、主要配置、優化項目）、KAFKA非同步發送與批量發送時效，KAFKA全局消息有序，STORM多並發優化
SPARK數據分析
主要技術包括：SCALA入門(數據類型、運算符、控制語句、基礎函數)、SCALA進階(數據結構、類、對象、特質、模式匹配、正則表達式)、SCALA高級使用（高階函數、科里函數、偏函數、尾迭代、自帶高階函數等）、SPARK入門(環境搭建、基礎結構、運行模式)、Spark數據集與編程模型、SPARK SQL、SPARK 進階（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA與SOCKET、編程模型）、SPARK高級編程（Spark-GraphX、Spark-Mllib機器學習）、SPARK高級應用（系統架構、主要配置和性能優化、故障與階段恢復）、SPARK ML KMEANS演算法，SCALA 隱式轉化高級特性
『貳』 大數據主要學習什麼呢
大數據是近五年興起的行業，發展迅速，大數據需要學習什麼?
大數據需要的語言
Java、回Scala、python和Shell
分布式計答算
分布式計算研究的是如何把一個需要非常巨大的計算能力才能解決的問題分成許多小的部分，然後把這些部分分配給許多伺服器進行處理，最後把這些計算結果綜合起來得到最終的結果。
分布式存儲
是將數據分散存儲在多台獨立的設備上。採用的是可擴展的系統結構，利用多台存儲伺服器分擔存儲負荷，利用位置伺服器定位存儲信息，它不但提高了系統的可靠性、可用性和存取效率，還易於擴展。
分布式調度與管理
分布式的集群管理需要有個組件去分配調度資源給各個節點，這個東西叫yarn; 需要有個組件來解決在分布式環境下"鎖"的問題，這個東西叫zookeeper; 需要有個組件來記錄任務的依賴關系並定時調度任務，這個東西叫azkaban。
『叄』 大數據專業主要學什麼
大數來據專業語言主要以java、python為主，課程源知識點多，難度大，入職門檻高，建議本科學歷再學！
大數據學習內容主要有：
①JavaSE核心技術；
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；
③Spark相關技術、Scala基本編程；
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。
你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。我也可以給你全套大數據視頻課資料自學，祝你學有所成，望點贊。
北大青鳥中博軟體學院大數據課堂實拍
『肆』 大數據學習一般都學什麼
您好，大數據學習一般分為6個階段
第一階段
JavaSE基礎核心
第二階段內
資料庫關鍵技術容
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架
大數據是最近幾年新興的專業，發展的前景是非常好的，選擇大數據是沒有錯的！
『伍』 大數據分析要學什麼
很多初入大數據領域或者轉行進入大數據領域的朋友，需要了解的第一件事不是說各種組件框架生態相關的東西，也不是各種編程語言基礎。
而是，了解清楚以下幾個問題：
1)大數據領域到底包含了哪些東西，解決了哪些問題?
2)自己的實際基礎是什麼，如何結合自己的基礎以及興趣愛好，在整個大數據領域鏈路中，找到最好的切入點。只有解決了上面兩個問題，才能給自己最精確的定位，找准方向深入下去。
第一個問題，大數據領域的范圍。
現在一說起大數據分析，簡單起來就是一個詞，但其實這個方向已經可以形成一個技術領域了，包含了方方面面的技術點，也提供了各種不同的技術崗位。所以，不同的崗位，對應的需求，工作內容都是不同的。
我們可以根據數據從下到上，從無到有，到產生價值整個數據業務流程來拆解，並且與此同時，來看看每個環節我們需要的技術儲備以及能做的事有哪些。大數據分析的幾大基本業務流程：
收集 -> 傳輸 -> 轉換/清洗 ->存儲 -> 再加工 -> 挖掘/統計 -> 上層應用輸出
總的來說，可以分以下幾個大塊。
第一環：數據的收集
在收集階段，我們來看看數據主要有哪幾種存在方式：
1)第三方開放數據集
2)業務數據
3)服務日誌
4)行為上報數據
首先針對於第三方開放數據，目前爬取第三方開放數據的形式已經逐漸被認可，並且將會越來越多的人以及企業從互聯網開放數據集中獲取原始數據。所以，針對於開放數據的獲取，爬蟲已經可以單獨形成一個體系了，包括不同的爬蟲框架，以及近年來對於分布式爬蟲的技術需求等，在語言方面主要還是python以及java為主，輔助其他相關腳本知識。
如果數據是業務數據，那麼通常在傳統的路子中，業務數據一般存儲在傳統的資料庫中，那麼，對於傳統資料庫相關的技術知識不可避免的需要有所了解。
我們需要對數據進行統一化處理，又不可避免的涉及到數據的遷移，即從傳統數據存儲介質中遷移到諸如hadoop生態中，那麼涉及的遷移框架諸如sqoop之類的，又是不能不懂一些。在語言以及基礎要求上，對SQL相關的知識需要補充，以及linux操作，簡單的python需要掌握。
最後，如果是數據上報的形式，你需要對整個數據上報的流程熟悉，怎麼進行埋點、怎麼收集上報的數據，上報過來怎麼進行傳輸接受落地，這里就不多說，最終這種上報過來的數據反倒相對規整。
第二環：數據的傳輸
數據的傳輸到底在什麼時候會涉及到呢?諸如上面說到的數據上報，在大數據模式下，通常上報過來的數據我們都不會馬上進行落地的，因為涉及到不同部分其效率不一樣，在峰值波動的情況下，直接落地十有八九都會導致系統宕機。
所以，數據的傳輸在大數據領域中有著不可替代的左右，會出現在各種系統耦合之間，一方面用作數據的傳輸，另一方面用作數據的緩沖、系統解耦。在hadoop生態中，最有名的莫過於kafka與flume的組合搭配了，收集數據，並進行數據傳輸，此外還有不少類似的消息隊列存在，諸如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等等。
第三環：數據的存儲
生態中最最核心的存儲組件莫過於HDFS了，這是支撐hadoop能夠做大批量數據處理的基礎支撐，便捷而強悍的橫向擴展能力。還有各種基於此之上不同形式的數據存儲方式，諸如hive、HBase、甚至ES、Solr勉強都算，以及不可忽略的傳統類型的SQL存儲方式。
我們需要理解的是，不同的存儲方式應對於實際的應用場景是不同的，HDFS作為最基礎的分布式文件系統，我們就不多說。如Hive其更作用更多用於類傳統式的SQL查詢操作，其對於效應效率要求並不高，但對於數據規模的支撐性良好;而HBase則更偏向於即席查詢，要求有更高的響應效率，但對於查詢的復雜性支持上則相對較弱。
而我們說諸如ES、Solr都也勉強算是一種數據存儲的組織方式，其實也是有一定道理的，因為他們本身也支持這種分布式的數據存儲，只不過他們是為了應對於自己框架的檢索需求而設計的數據存儲組織。如Redis，也算是目前大數據生態中不可缺少的數據存儲方式之一，基於內容，應對於高效的數據存儲與讀取，在很多的實際應用場景中都用的到。
第四環：數據的再加工
其實這一層主要要說就是基於Hadoop的MR框架以及Spark，當然，也有其他的一些分布式數據處理框架。
大規模的數據清洗轉換、再加工，都離不開分布式處理框架的支持。我們需要對雜亂的數據進行標准化、對殘缺的數據進行補全、對原始的數據進行深度加工提取高級屬性等等。簡單的，我們可以通過一些處理腳本來做，但針對於大規模的數據量級，我們依然需要依賴MR或者spark這種框架來處理。而針對於一些實時的場景，我們也不可避免的需要掌握諸如storm以及spark streaming之類的實時框架。所以，在這一環，我們不止需要了解不同的大數據處理框架，我們還需要在基於框架的基礎上，做數據應用開發，進行數據處理。
最後一環：數據應用價值輸出
前面我們做了很多事，包括數據的收集、傳輸、處理、存儲等等，但這些都是手段，都不是我們的目的。我們的目的是讓數據產生價值，這也是企業做大數據的核心目的。
我們可以用數據來做什麼：
1)基於統計分析、數據預測，做數據化運營、決策，提升效率、效果，這是最常見的應用場景。
2)做推薦，在主體之外產生衍生價值，提升單位價值轉換。
3)畫像體系，至於說畫像能做什麼，只要能做的准，能做的事可多了。
4)基於數據化、智能化的搜索。
5)實現業務的數據化、自動化、智能化。
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『陸』 大數據要學哪些課程
大數據存儲階段：復百hbase、hive、sqoop。制
大數度汪跡山據架構設計階困中段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采州差集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階內段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，技術實戰應用。
『柒』 大數據專業主要學什麼啊
大數據專業主要學的是那個c語言和那個計算機之間的軟體相映的協調之類的。
『捌』 大數據專業主要學什麼課程
大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。
(8)大數據要學啥擴展閱讀：
大數據崗位：
1、大數據系統架構師
大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。
3、hadoop開發工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
『玖』 大數據主要學什麼
大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。
主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。
旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。
(9)大數據要學啥擴展閱讀：
越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。
在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。
『拾』 大數據要學什麼
大數據時代的出現，未來30年將對計劃經濟和市場經濟進行重新定義。在大數據回時代，人類獲得數據能答力遠遠超過大家想像，我們對世界的認識要提升到新 的高度。在國內，普通大數據開發工程師的基本崗位薪資起步即10000元/月，一般入職薪資13000元/月 左右，2年以上工作 大數據開發工程師薪資高達30000元/月以上。（*以上數據來源於網路）
第一階段
windows server2008、計算機基礎和商務辦公、計算機組裝與維護、思科網路技術
第二階段
PHP基礎（含網頁）、PHP進階、PHP高級應用、Python
第三階段
網路設備、網路安全（黑客攻防技術）、Linux伺服器、虛擬化技術
第四階段
大數據、華為雲計算、Vmware虛擬化、階段融合、綜合實訓