大數據技術全解基礎設計開發與實踐

❶ 深入理解大數據 大數據處理與編程實踐適合初學者看嗎

大數據的浪潮仍在繼續。它滲透到了幾乎所有的行業，信息像洪水一樣地席捲企業，使得軟體越發龐然大物，比如Excel看上去就變得越來越笨拙。數據處理不再無足輕重，並且對精密分析和強大又實時處理的需要變得前所未有的巨大。
那麼，在巨大的數據集中進行篩選的最好工具是什麼?
R語言
在這些語言名單中，如果R語言排第二，那就沒其他能排第一。自1997年以來，作為昂貴的統計軟體，如Matlab和SAS的免費替代品，它漸漸風靡全球。
在過去的幾年時間中，R語言已經成為了數據科學的寵兒——數據科學現在不僅僅在書獃子一樣的統計學家中人盡皆知，而且也為華爾街交易員，生物學家，和矽谷開發者所家喻戶曉。各種行業的公司，例如Google，Facebook，美國銀行，以及紐約時報都使用R語言，R語言正在商業用途上持續蔓延和擴散。
R語言有著簡單而明顯的吸引力。使用R語言，只需要短短的幾行代碼，你就可以在復雜的數據集中篩選，通過先進的建模函數處理數據，以及創建平整的圖形來代表數字。它被比喻為是Excel的一個極度活躍版本。
R語言最偉大的資本是已圍繞它開發的充滿活力的生態系統：R語言社區總是在不斷地添加新的軟體包和功能到它已經相當豐富的功能集中。據估計，超過200萬的人使用R語言，並且最近的一次投票表明，R語言是迄今為止在科學數據中最流行的語言，被61%的受訪者使用(其次是python，39%)。
此外，它的身影也漸漸出現在了華爾街。以前，銀行分析師會全神貫注於Excel文件直到深夜，但現在R語言被越來越多地用於金融建模R，特別是作為一種可視化工具，Niall O』Connor，美國銀行的副總裁如是說。 「R語言使我們平凡的表格與眾不同，」他說。
R語言的日漸成熟，使得它成為了數據建模的首選語言，雖然當企業需要生產大型產品時它的能力會變得有限，也有的人說這是因為它的地位正在被其他語言篡奪。
「R更適合於做一個草圖和大概，而不是詳細的構建，」Michael Driscoll，Metamarkets的首席執行官說。 「你不會在谷歌的網頁排名以及Facebook的朋友推薦演算法的核心找到R語言。工程師會用R語言做原型，然後移交給用java或Python寫的模型。」
話說回來，早在2010年，Paul Butler就以R語言打造了全球的Facebook地圖而著名，這證明了該語言豐富的可視化功能。盡管他現在已經不像以前那樣頻繁地使用R語言了。
「R正在一點點地過時，因為它的緩慢和處理大型數據集的笨重，」Butler說。
那麼，他使用什麼代替呢?請繼續閱往下看。
Rython
如果說R語言是一個神經質又可愛的高手，那麼Python是它隨和又靈活的表兄弟。作為一種結合了R語言快速對復雜數據進行挖掘的能力並構建產品的更實用語言，Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直觀的，並且比R語言更易於學習，以及它的生態系統近年來急劇增長，使得它更能夠用於先前為R語言保留的統計分析。
「這是這個行業的進步。在過去的兩年時間中，從R語言到Python已經發生了非常明顯的轉變，」Butler說。
在數據處理中，在規模和復雜性之間往往會有一個權衡，於是Python成為了一種折中方案。IPython notebook和NumPy可以用作輕便工作的一種暫存器，而Python可以作為中等規模數據處理的強大工具。豐富的數據社區，也是Python的優勢，因為可以提供了大量的工具包和功能。
美國銀行使用Python在銀行的基礎架構中構建新的產品和介面，同時也用Python處理財務數據。「Python廣泛而靈活，因此人們趨之若鶩，」O』Donnell說。
不過，它並非最高性能的語言，只能偶爾用於大規模的核心基礎設施，Driscoll這樣說道。
Julia
雖然當前的數據科學絕大多數是通過R語言，Python，Java，MatLab和SAS執行的。但依然有其他的語言存活於夾縫中，Julia就是值得一看的後起之秀。
業界普遍認為Julia過於晦澀難懂。但數據駭客在談到它取代R和Python的潛力時會不由得眉飛色舞。Julia是一種高層次的，極度快速的表達性語言。它比R語言快，比Python更可擴展，且相當簡單易學。
「它正在一步步成長。最終，使用Julia，你就能夠辦到任何用R和Python可以做到的事情，」Butler說。
但是至今為止，年輕人對Julia依然猶豫不前。Julia數據社區還處於早期階段，要能夠和R語言和Python競爭，它還需要添加更多的軟體包和工具。
「它還很年輕，但它正在掀起浪潮並且非常有前途，」Driscoll說。
JAVA
Java，以及基於Java的框架，被發現儼然成為了矽谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。「如果你去看Twitter，LinkedIn和Facebook，那麼你會發現，Java是它們所有數據工程基礎設施的基礎語言，」Driscoll說。
Java不能提供R和Python同樣質量的可視化，並且它並非統計建模的最佳選擇。但是，如果你移動到過去的原型製作並需要建立大型系統，那麼Java往往是你的最佳選擇。
Hadoop和Hive
一群基於Java的工具被開發出來以滿足數據處理的巨大需求。Hadoop作為首選的基於Java的框架用於批處理數據已經點燃了大家的熱情。Hadoop比其他一些處理工具慢，但它出奇的准確，因此被廣泛用於後端分析。它和Hive——一個基於查詢並且運行在頂部的框架可以很好地結對工作。
Scala
Scala是另一種基於Java的語言，並且和Java相同的是，它正日益成為大規模機器學習，或構建高層次演算法的工具。它富有表現力，並且還能夠構建健壯的系統。
「Java就像是建造時的鋼鐵，而Scala則像黏土，因為你之後可以將之放入窯內轉變成鋼鐵，」Driscoll說。
Kafka和Storm
那麼，當你需要快速實時的分析時又該怎麼辦呢?Kafka會成為你的好朋友。它大概5年前就已經出現了，但是直到最近才成為流處理的流行框架。
Kafka，誕生於LinkedIn內部，是一個超快速的查詢消息系統。Kafka的缺點?好吧，它太快了。在實時操作時會導致自身出錯，並且偶爾地會遺漏東西。
「有精度和速度之間有一個權衡，」Driscoll說， 「因此，矽谷所有的大型高科技公司都會使用兩條管道：Kafka或Storm用於實時處理，然後Hadoop用於批處理系統，此時雖然是緩慢的但超級准確。」
Storm是用Scala編寫的另一個框架，它在矽谷中因為流處理而受到了大量的青睞。它被Twitter納入其中，勿庸置疑的，這樣一來，Twitter就能在快速事件處理中得到巨大的裨益。

❷ 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。

(2)大數據技術全解基礎設計開發與實踐擴展閱讀：

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。

❸ 要成為一名大數據開發工程師必備哪些技能

用人單位對於大數據開發人才的技能要求：

1. 精通Java技術知識，熟悉Spark、版kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等應用權設計及開發；

2. 了解python/shell等腳本語言；。

3. 熟悉大數據平台架構，對ETL、數據倉庫等有一定了解；。

4. 有數據可視化、數據分析、數學模型建立相關經驗者優先考慮。

5. 有爬蟲系統開發經驗者優先。

❹ 大數據具體是學習什麼內容呢主要框架是什麼

首先，學習大數據是需要有java，python和R語言的基礎。
1) Java學習到什麼樣的程度才可以學習大數據呢?
java需要學會javaSE即可。javaweb，javaee對於大數據用不到。學會了javase就可以看懂hadoop框架。
2) python是最容易學習的，難易程度：python java Scala 。
python不是比java更直觀好理解么，因為會了Python 還是要學習java的，你學會了java，再來學習python會很簡單的，一周的時間就可以學會python。
3) R語言也可以學習，但是不推薦，因為java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。就算學會了R還是看不懂hadoop。
java在大數據中的作用是構成大數據的語言，大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習java
大數據開發學習路線：
第一階段：Hadoop生態架構技術
1、語言基礎
Java：多理解和實踐在Java虛擬機的內存管理、以及多線程、線程池、設計模式、並行化就可以，不需要深入掌握。
Linux：系統安裝、基本命令、網路配置、Vim編輯器、進程管理、Shell腳本、虛擬機的菜單熟悉等等。
Python：基礎語法，數據結構，函數，條件判斷，循環等基礎知識。
2、環境准備
這里介紹在windows電腦搭建完全分布式，1主2從。
VMware虛擬機、Linux系統（Centos6.5）、Hadoop安裝包，這里准備好Hadoop完全分布式集群環境。
3、MapRece
MapRece分布式離線計算框架，是Hadoop核心編程模型。
4、HDFS1.0/2.0
HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，適合大規模數據集上的應用。
5、Yarn（Hadoop2.0）
Yarn是一個資源調度平台，主要負責給任務分配資源。
6、Hive
Hive是一個數據倉庫，所有的數據都是存儲在HDFS上的。使用Hive主要是寫Hql。
7、Spark
Spark 是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎。
8、SparkStreaming
Spark Streaming是實時處理框架，數據是一批一批的處理。
9、SparkHive
Spark作為Hive的計算引擎，將Hive的查詢作為Spark的任務提交到Spark集群上進行計算，可以提高Hive查詢的性能。
10、Storm
Storm是一個實時計算框架，Storm是對實時新增的每一條數據進行處理，是一條一條的處理，可以保證數據處理的時效性。
11、Zookeeper
Zookeeper是很多大數據框架的基礎，是集群的管理者。
12、Hbase
Hbase是一個Nosql資料庫，是高可靠、面向列的、可伸縮的、分布式的資料庫。
13、Kafka
kafka是一個消息中間件，作為一個中間緩沖層。
14、Flume
Flume常見的就是採集應用產生的日誌文件中的數據，一般有兩個流程。
一個是Flume採集數據存儲到Kafka中，方便Storm或者SparkStreaming進行實時處理。
另一個流程是Flume採集的數據存儲到HDFS上，為了後期使用hadoop或者spark進行離線處理。
第二階段：數據挖掘演算法
1、中文分詞
開源分詞庫的離線和在線應用
2、自然語言處理
文本相關性演算法
3、推薦演算法
基於CB、CF，歸一法，Mahout應用。
4、分類演算法
NB、SVM
5、回歸演算法
LR、DecisionTree
6、聚類演算法
層次聚類、Kmeans
7、神經網路與深度學習
NN、Tensorflow
以上就是學習Hadoop開發的一個詳細路線，如果需要了解具體框架的開發技術，可咨詢加米穀大數據老師，詳細了解。
學習大數據開發需要掌握哪些技術呢？
（1）Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類
（2）HTML、CSS與Java
PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
（3）JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架
分布式計算框架和Spark&Strom生態體系
（1）分布式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）
（2）storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、大數據項目實戰數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
大數據分析—AI（人工智慧）Data
Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
以上的回答希望對你有所幫助

❺ 有沒有同仁參與過或者知道"大數據技術開發與應用實踐培訓"的，想了解相關情況，謝謝！

你可以去翰竺學院去問問。IBM的培訓也不錯，你最好問問專家。謝謝！

❻ 大數據開發專業主要學什麼

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。

(6)大數據技術全解基礎設計開發與實踐擴展閱讀：

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。

❼ 大數據技術與應用專業怎麼樣，哪些大學比較好

這個專業屬於前沿科技專業，目前開設該專業的高校（比如：北航、貴州大學、對外回經貿大學、華南答理工大學、廣東開放大學、宜春學院等）都採用校企合作的方式辦學，引入校企雙師資進行授課，注重理論與實踐相結合，該專業融入了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，同時引入企業真實項目演練，旨在培養適應新形勢，具有新思維和技能的高層次、實用型、國際化的復合型大數據專業人才。

❽ 大數據技術與應用專業就業前景怎麼樣呢

大數據領域可以說是未來發展幾大領域當中比較有前景的領域之一，畢業之後就業的前景也是比較好的，比如說我們現在熟知的阿里巴巴就在從事著大數據領域，而負責大數據領域的主要人物之一就是王堅，相信很多人都聽過王堅王堅在阿里巴巴屬於天才性的人物，他的命運也是比較坎坷的，在成功的道路上充滿著荊棘，但是他卻從未忘記自己的初心，緊握手中的信念，硬生生殺出了一條血路，成功之後，穩坐全球前三的大數據公司之一，從這一點就可以看出大數據的前景是非常好的。那麼畢業之後想要找到一個比較好的工作，我建議大家應該注意以下幾點：

3、有推薦人

在畢業之後想要快速的在一家非常好的公司就業的話，我建議最好的方法是有一個推薦人幫助你推薦一下，對於人脈資源比較貧乏的大學生來說，我們可以在實習階段多幫別人做一做事，用以打通我們的人脈關系，這樣在就業的時候會顯得更加容易一些。

❾ 大數據技術包括哪些

大數據技術包括數據收集、數據存取、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測、結果呈現。

1、數據收集：在大數據的生命周期中，數據採集處於第一個環節。根據MapRece產生數據的應用系統分類，大數據的採集主要有4種來源：管理信息系統、Web信息系統、物理信息系統、科學實驗系統。

2、數據存取：大數據的存去採用不同的技術路線，大致可以分為3類。第1類主要面對的是大規模的結構化數據。第2類主要面對的是半結構化和非結構化數據。第3類面對的是結構化和非結構化混合的大數據，

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：對於採集到的不同的數據集，可能存在不同的結構和模式，如文件、XML 樹、關系表等，表現為數據的異構性。對多個異構的數據集，需要做進一步集成處理或整合處理，將來自不同數據集的數據收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的數據集，為後續查詢和分析處理提供統一的數據視圖。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：目前，還需要改進已有數據挖掘和機器學習技術；開發數據網路挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數據挖掘技術；突破基於對象的數據連接、相似性連接等大數據融合技術；突破用戶興趣分析、網路行為分析、情感語義分析等面向領域的大數據挖掘技術。

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。