學大數據需要哪些基礎
⑴ 大數據學習需要什麼基礎，我沒有基礎，能學習嗎
新手學習大數據需要具備基礎一數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。
對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。
而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
新手學習大數據需要具備基礎二分析工具
對於初級數據分析師，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，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高級數據分析師，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。
對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。
新手學習大數據需要具備基礎三編程語言
對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。
對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。
對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
新手學習大數據需要具備基礎四業務理解
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。
對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。
對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
新手學習大數據需要具備基礎五邏輯思維
這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。
對於高級數據分析師，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聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。
對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
新手學習大數據需要具備基礎六數據可視化
數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個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。
對於初級數據分析師，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。
對於高級數據分析師，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，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
對於數據挖掘工程師，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題。
⑵ 學大數據需要什麼基礎呢
大講台大數據培訓為你解答：
簡而言之，從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關鍵作用是什麼？
挖掘出各個行業的關鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎學科經歷信息快速發展之後，就誕生了「大數據」的說法。但其實是隨著數據指數級的增長，尤其是互聯網商業化和感測器移動化之後，從大數據中挖掘出某個事件現在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數據技術包含的內容概述？
非結構化數據收集架構，數據分布式存儲集群，數據清洗篩選架構，數據並行分析模擬架構，高級統計預測演算法，數據可視化工具。
大數據技術學習路線指南：
大數據技術的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
數據收集架構（比如：Kinesis，Kafla）
集成開發環境（比如：R-Studio）
程序開發輔助工具（比如：大量的第三方開發輔助工具）
調度協調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學習（常用的有ApacheMahout或H2O）
託管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大數據系統部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎）
多種資料庫的演變（MySQL/Memcached）
商業智能（大力推薦：Jaspersoft）
數據可視化（這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇）
大數據處理演算法（10大經典演算法）
大數據中常用的分析技術？
A/B測試、關聯規則挖掘、數據聚類、
數據融合和集成、遺傳演算法、自然語言處理、
神經網路、神經分析、優化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統計、模擬、時間序列分析
⑶ 學習大數據需要哪些基本知識
1.了解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。
2.計算機編程語言的學習。
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單。因為需要掌握一門計算機的編程語言，大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多數機構都是教JAVA，我們都知道Java是目前使用最為廣泛的網路編程語言之一。他容易學而且很好用，如果你學習過C++語言，你會覺得C++和Java很像，因為Java中許多基本語句的語法和C++一樣，像常用的循環語句，控制語句等和C++幾乎一樣，其實Java和C++是兩種完全不同的語言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它編寫出適合於各種情況的應用程序。Java略去了
運算符重載、多重繼承等模糊的概念，C++中許多容易混淆的概念，有的被Java棄之不用了，或者以一種更清楚更容易理解的方式實現，因此Java語言相對是簡單的。
在學習Java的時候，我們一般需要學習這些課程： HTML&CSS&JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。
3.大數據相關課程的學習。
學完了編程語言之後，一般就可以進行大數據部分的課程學習了。一般來說，學習大數據部分的時間比學習Java的時間要短。大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
⑷ 學大數據需要什麼基礎知識和能力
大數據的發展歷程總體上可以劃分為三個重要階段，萌芽期、成熟期和大規模應用期，20世紀90年至21世紀初，為萌芽期，隨著，一批商業智能工具和知識管理技術的開始和應用，度過了數據萌芽。
21世紀前十年則為成熟期，主要標志為，大數據解決方案逐漸走向成熟，形成了並行計算與分布式系統兩大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大數據技術受到追捧，Hadoop平台開始大行期道，2010年以後，為大規模應用期，標志為，數據應用滲透各行各業，數據驅動決策，信息社會智能化程度快速提高。
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數據時代的到來，也推動了數據行業的發展，包括企業使用數據獲取價值，促使了大量人員從事於數據的學習，學習大數據需要掌握基礎知識，接下從我的角度，為大家做個簡要的闡述。
學習大數據需要掌握的知識，初期了解概念，後期就要學習數據技術，主要包括：
1.大數據概念
2.大數據的影響
3.大數據的影響
4.大數據的應用
5.大數據的產業
6.大數據處理架構Hadoop
7.大數據關鍵技術
8.大數據的計算模式
後三個牽涉的數據技技術，就復雜一點了，可以細說一下：
1.大數據處理架構Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生態系統、Hadoop的安裝與使用；
2.大數據關鍵技術技術：數據採集、數據存儲與管理、數據處理與分析、數據隱私與安全；
3.大數據處理計算模式：批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算
數據的核心技術就是獲取數據價值，獲取數據前提是，先要有數據，這就牽涉數據挖掘了。
一、Java語言以java語言為基礎掌握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養學生設計程序的能力。掌握程度：精通
二、數據結構與演算法掌握基於JAVA語言的底層數據結構和演算法原理，並且能夠自己動手寫出來關於集合的各種演算法和數據結構，並且了解這些數據結構處理的問題和優缺點。掌握程度：熟練。
三、資料庫原理與MYSQL資料庫掌握關系型資料庫的原理，掌握結構化數據的特性。掌握關系型資料庫的範式。通過MYSQL資料庫掌握通過SQL語言與MYSQL資料庫進行交互。熟練掌握各種復雜SQL語句的編寫。掌握程度：熟練。
四、LINUX操作系統全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網路配置管理等。掌握SHELL腳本編程，能夠根據具體業務進行復雜SHELL腳本的編寫。掌握程度：精通。
五、Hadoop技術學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapRece。掌握MR的運行過程及相關原理，精通各種業務的MR程序編寫。掌握Hadoop的核心源碼及實現原理。掌握使用Hadoop進行海量數據的存儲、計算與處理。掌握程度：精通。
六、分布式資料庫技術:精通分布式資料庫HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式資料庫技術。精通分布式資料庫原理、應用場景、HBASE資料庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數據的存儲於檢索。掌握程度：精通。
七、數據倉庫HIVE精通基於hadoop的數據倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數據操作。內部表、外部表及與傳統資料庫的區別，掌握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON語言精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、演算法等框架。並根據業務可以基於PYTHON語言開發完成的業務功能和系統。掌握程度：精通。
九、機器學習演算法熟練掌握機器學習經典演算法，掌握演算法的原理，公式，演算法的應用場景。熟練掌握使用機器學習演算法進行相關數據的分析，保證分析結果的准確性。掌握程度：熟練。
十、Spark高級編程技術掌握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，掌握基於SparkRDD的各種運算元的使用；精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數據源處理,熟練掌握Spark機器學習演算法庫。達到能夠在掌握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業務項目。掌握程度：精通。
十一、真實大數據項目實戰通過幾個真實的大數據項目把之前學習的知識與大數據技術框架貫穿，學習真實的大數據項目從數據採集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，掌握大數據項目開發的設計思想，數據處理技術手段，解決開發過程中遇到的問題和技術難點如何解決。
⑸ 學大數據需要什麼基礎
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學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，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，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，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。
⑹ 學大數據需要什麼基礎
大數據是近五年興起的行業，發展迅速，很多技術經過這些年的迭代也變得比較成熟了，同時新的東西也不斷涌現，想要保持自己競爭力的唯一辦法就是不斷學習。
⑺ 學習大數據需要哪些基本知識
1、思維模式轉變的催化劑是大量新技術的誕生，它們能夠處理大數據分析所帶來的3個V的挑戰。紮根於開源社區，Hadoop已經是目前大數據平台中應用率最高的技術，特別是針對諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結構化數據。
2、除分布式文件系統之外，伴隨Hadoop一同出現的還有進行大數據集處理MapRece架構。根據權威報告顯示，許多企業都開始使用或者評估Hadoop技術來作為其大數據平台的標准。
3、我們生活的時代，相對穩定的資料庫市場中還在出現一些新的技術，而且在未來幾年，它們會發揮作用。事實上，NoSQL資料庫在一個廣義上派系基礎上，其本身就包含了幾種技術。
4、總體而言，他們關注關系型資料庫引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問量的網站服務。在這些領域，相較關系型資料庫引擎，NoSQL的效率明顯更高。
5、在Gartner公司評選的2012年十大戰略技術中，內存分析在個人消費電子設備以及其他嵌入式設備中的應用將會得到快速的發展。隨著越來越多的價格低廉的內存用到數據中心中，如何利用這一優勢對軟體進行最大限度的優化成為關鍵的問題。
6、內存分析以其實時、高性能的特性，成為大數據分析時代下的「新寵兒」。如何讓大數據轉化為最佳的洞察力，也許內存分析就是答案。大數據背景下，用戶以及IT提供商應該將其視為長遠發展的技術趨勢。
⑻ 想轉型學大數據，需要有哪些基礎
大數據學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，
然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。
對於沒接觸的人來說，大數據的學習可能會有些難，但大數據學習的門檻並不高，只要肯用心學習，0基礎的人當然也可以學會。
0基礎想轉行的人，培訓是一條不錯的選擇。在0基礎、不熟悉、沒門路的情況下，有一個老師引導你系統的學習大數據比自己摸索著學習快很多。建議零基礎的朋友選擇線下小班課程比較有保障。
⑼ 學大數據需要具備什麼基礎
第一階段Java基礎的學習：主要知識點有：Java基礎語法、面向對象編程、常用類和工版具類 集合框架體系、權異常處理機制、文件和IO流、移動開戶管理系統、多線程、枚舉和垃圾回收 、反射、JDK新特性、通訊錄系統等
第二階段JavaEE核心的學習：主要學習知識點：前端技術、資料庫、JDBC技術、伺服器端技術、Maven Spring、SpringBoot Git等。學習了這些你可以製作精美的網頁和動態JavaScript效果完成項目前端頁面的製作。
第三階段Hadoop生態體系的學習：主要學習知識點：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、 HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、 Oozie&Azkaban、Hue等。學習了這些你可以製作智慧農業數倉分析平台
⑽ 入行大數據，需要學習哪些基礎知識
每個機來構的課程方式都不一樣的吧自 都有自己的一套方式
這個是三點共圓的 可以參考看看
基礎部分
主要技能：
JavaSE、Linux操作基礎、資料庫、JSP、Servlet、JSP+Servlet+JDBC企業級項目介紹
Hadoop大數據階段
主要技能：
初識Hadoop、HDFS體系結構和Shell以及Java操作、詳細講解MapRe ce、MapRece案
Hive/HBase資料庫
主要技能：
數據倉庫Hive、分布式資料庫HBase
Storm流式計算
主要技能：
全面掌握Storm內部機制和原理，Redis緩存系統課程大綱、Kafka課程、Storm實時數據處理
Spark內存計算
主要技能：
Scala課程、Spark大數據處理、Spark Streaming實時計算實時數據處理
項目評審與就業服務
主要技能：
通過綜合項目評審，掌握面試技巧，綜合項目評審、就業常見問題的解決