大數據分析技術導論
㈠ 大數據課程都學什麼啊
大數據課程學習的內容有6個階段：
1階段
javaSE基礎核心
2階段
資料庫關鍵技術內
3階段
大數容據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。
㈡ 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)大數據分析技術導論擴展閱讀：
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。
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。
㈢ 大數據導論與人工智慧導論有什麼區別
人工智慧導論和大數據導論的區別
大數據相當於人的大腦從小學到大學記憶和存儲的海量知識，這些知識只有通過消化，吸收、再造才能創造出更大的價值。
人工智慧打個比喻為一個人吸收了人類大量的知識，不斷的深度學習、進化成為一方高人。人工智慧離不開大數據，更是基於雲計算平台完成深度學習進化。
人工智慧是基於大數據的支持和採集，運用於人工設定的特定性能和運算方式來實現的，大數據是不斷採集、沉澱、分類等數據積累。
與以前的眾多數據分析技術相比，人工智慧技術立足於神經網路，同時發展出多層神經網路，從而可以進行深度機器學習。與以外傳統的演算法相比，這一演算法並無多餘的假設前提（比如線性建模需要假設數據之間的線性關系），而是完全利用輸入的數據自行模擬和構建相應的模型結構。這一演算法特點決定了它是更為靈活的、且可以根據不同的訓練數據而擁有自優化的能力。
但這一顯著的優點帶來的便是顯著增加的運算量。在計算機運算能力取得突破以前，這樣的演算法幾乎沒有實際應用的價值。大概十幾年前，我們嘗試用神經網路運算一組並不海量的數據，整整等待三天都不一定會有結果。但今天的情況卻大大不同了。高速並行運算、海量數據、更優化的演算法共同促成了人工智慧發展的突破。這一突破，如果我們在三十年以後回頭來看，將會是不弱於互聯網對人類產生深遠影響的另一項技術，它所釋放的力量將再次徹底改變我們的生活。
㈣ 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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當然，看一看朱光潛的《西方美學史》（僅看上冊即可），也很有幫助。
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都對，就是預處理那題錯了，
數據分析不屬於預處理的一部分，集成轉換清洗都是預處理。