大數據分析學習網站

❶ 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

給你一個大數據學習的路線，你可以按照順序學習
第一階段
javaSE基礎核心
第二階段
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
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

❷ 零基礎能自學大數據分析嗎

現在網上的學習資源很多，免費付費的都有，很多人提升自己的方法會選擇自學內。

部分容學習網站：CodeAcademy、Coursera、edX、Udemy、aGupieWare、GitHub、MIT 開源課件、Hack.pledge()、Code Avengers、Khan Academy、Free Food Camp

首先，學習前需要先明確兩個問題：是什麼？怎麼學？

概括說就是：學習目標與學習計劃。

拿大數據舉例，學習目標比較清楚，就是踏入大數據領域這個門，可以從事大數據相關工作。學習計劃就是對學習內容及過程的設計與執行。

❸ 大數據分析平台哪家好

以下為大家介紹幾個代表性數據分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一個可擴展、靈活、集成的平台，可用來方便的管理您的企業中快速增長的多種多樣的數據，從而部署和管理Hadoop和相關項目、操作和分析您的數據以及保護數據的安全。Cloudera Manager是一個復雜的應用程序，用於部署、管理、監控CDH部署並診斷問題，Cloudera Manager提供Admin Console，這是一種基於Web的用戶界面，是您的企業數據管理簡單而直接，它還包括Cloudera Manager API，可用來獲取集群運行狀況信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星環Transwarp
基於hadoop生態系統的大數據平台公司，國內唯一入選過Gartner魔力象限的大數據平台公司，對hadoop不穩定的部分進行了優化，功能上進行了細化，為企業提供hadoop大數據引擎及資料庫工具。
3、 阿里數加
阿里雲發布的一站式大數據平台，覆蓋了企業數倉、商業智能、機器學習、數據可視化等領域，可以提供數據採集、數據深度融合、計算和挖掘服務，將計算的幾個通過可視化工具進行個性化的數據分析和展現，圖形展示和客戶感知良好，但是需要捆綁阿里雲才能使用，部分體驗功能一般，需要有一定的知識基礎。maxcompute(原名ODPS)是數加底層的計算引擎，有兩個維度可以看這個計算引擎的性能，一個是6小時處理100PB的數據，相當於1億部高清電影，另外一個是單集群規模過萬台，並支持多集群聯合計算。
4、 華為FusionInsight
基於Apache進行功能增強的企業級大數據存儲、查詢和分析的統一平台。完全開放的大數據平台，可運行在開放的x86架構伺服器上，它以海量數據處理引擎和實時數據處理引擎為核心，針對金融、運營商等數據密集型行業的運行維護、應用開發等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台軟體。
5、網易猛獁
網易猛獁大數據平台使一站式的大數據應用開發和數據管理平台，包括大數據開發套件和hadoop發行版兩部分。大數據開發套件主要包含數據開發、任務運維、自助分析、數據管理、項目管理及多租戶管理等。大數據開發套件將數據開發、數據分析、數據ETL等數據科學工作通過工作流的方式有效地串聯起來，提高了數據開發工程師和數據分析工程師的工作效率。Hadoop發行版涵蓋了網易大數據所有底層平台組件，包括自研組件、基於開源改造的組件。豐富而全面的組件，提供完善的平台能力，使其能輕易地構建不同領域的解決方案，滿足不同類型的業務需求。
6.知於大數據分析平台
知於平台的定位與當今流行的平台定位不一樣，它針對的主要是中小型企業，為中小型企業提供大數據解決方案。現階段，平台主打的產品是輿情系統、文章傳播分析與網站排名監測，每個服務的價格單次在50元左右，性價比極高。

❹ 大數據分析師 應該要學什麼知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。

1、統計概率理論基礎

這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。

2、軟體操作結合分析模型進行實際運用

關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是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。

3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇

其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。

4、數據分析業務應用

這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。

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分析工作內容

1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。

2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

❺ 怎麼學大數據分析啊

上面有很多關於BOT的信息：這並不是嗡嗡作響。歸根結底，BINO數據已經成為每個行業的驅動力，這充分說明了利用大數據分析的最大優勢。但是，僅B此字不只是因為我們知道而改變了業務。更重要的是，大數據分析分析系一直是開展業務的基礎。

大數據分析分析是企業的職責所在，IT領導者正在使用其中的許多趨勢來收集和了解所有的有價值的事物。如何學習大數據分析在這種情況下，大數據分析分析技術和軟體非常重要，但仍是大數據分析工程師，數據分析工程師，業務專家，大數據分析架構師，所有專業人士都在使用「大數據分析」中最重要的信息，這是因為它是所有的。

什麼是大數據分析分析?

從最大的意義上來說，「大數據分析」是由許多組織的和/或沒有結構的，位於其上的大量工具組成的。這完全是由感測器，流量，到兩個目的地，很多媒體(既不完整，又不完整)，記錄，

這種方法非常重要。術語，例如xx(20個zerr)和一個(18個零)。截至目前，該信息已達2.5倍之多，而到現在為止，這顆行星上有90%的信息是最新的。

學習大數據分析分析是什麼?

如果您問誰可以學習大數據分析?您應該了解，大數據分析是一種類型的數據。與之類似的分析是最大的可能性，而最大的可能性就是日期，這是足夠的。它給信息帶來了很大的麻煩-它在所有情況下都無法正常工作。因此，在您考慮進行大數據分析學習之前，您應該先做好事後再進行學習。

怎樣學習大數據分析?

如果您遵循大數據分析學習的道路，那麼它可能是IT和其他專業人員的職業生涯。「大數據分析是由於無法了解和了解的IT信息而造成的。在對某項d的所有版本進行修訂時，它可能只是一種新的角色-這會使您變得更加煩惱，並且使您的其他可有可無的東西變得很可能會生成自己所發現的未知的信息。

在許多現代組織中，有很多未構造的數據是必需的。在所有數據的創建過程中，都必須先解決該問題，然後再對計算機進行計算機化處理：多數情況下，在網路上的視頻，視頻，臨時存儲，附加信息，附加信息以及其他信息中，大多數都是非結構化的數據。在並行的環境中，計算機可以提供更大的價格和更便宜的存儲。 通過這種方式，可以可靠地存儲大量數據，了解大數據分析，分析，提取業務並在社交方面進行有效研究。

❻ 大數據分析領域該如何學習

大數據分析是大數據領域比較常見的崗位，大數據分析工程師的知識結構更偏重版於演算法設計和演算法的權實現。

要學習大數據分析需要經過以下幾個階段的學習：

第一：掌握扎實的基礎知識。大數據分析師的基礎知識包括三方面內容，分別是數學、統計學和計算機學。

第二：系統的學習一下大數據平台相關知識。不論是對於大數據開發還是大數據分析來說，掌握大數據平台的相關知識都是比較重要的。目前Hadoop和Spark是比較常見的解決方案，而且由於Spark相對於Hadoop來說更「輕」一些，所以目前Spark更受歡迎。

第三：實踐環節。對於大數據分析師來說，採用比較多的編程語言是Python，由於Python有豐富的庫支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通過Python實現數據分析是比較方便的方式。

❼ 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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❽ 推薦幾本學習大數據和人工智慧的書籍，網站吧，謝謝大牛

大數據是人工智慧的分支。如果你想總覽一下，先看人工智慧，宏觀了解下比較好。羅素的人工智慧可以看看，這是大學教材。haiyinwangyuquan,這個公共號關注下，點擊右下角王煜全-思維導圖，裡面有人工智慧行業全視野，可以看看。

❾ 大數據分析學習什麼內容

大數據分析工具介紹 
前端展現 
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。
數據倉庫 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大數據分析步驟 
大數據分析的六個基本方面 
1. Analytic Visualizations（可視化分析） 
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法） 
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力） 
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎） 
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫 
數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

❿ 大數據分析自學能行嗎

大數據聽起來高大上，真正了解大數據的人都清楚大數據行業是非常辛苦的。大數據的內容涉及到較多的基礎內容，只有把基礎內容融會貫通以後，才會往更高一層的數據分析師前進。

首先，想零基礎學習大數據分析工作，一般最好有個本科的學歷，大專也行。只是專科學歷即使掌握了一定的大數據分析技術，在就業市場上的核心競爭力比較低，現在用人單位對於數據分析的職位的最低要求是本科及以上學歷。

零基礎學習大數據分析工作，需要有一定的編程能力，編程能力是可以練習與提升的。

目前大數據行業對於對於人才的要求也比較全面且嚴格。對於高級的大數據分析人才，會SAS、R、PYTHON三個軟體中的一個或者多個是基礎的要求，同時要求有一定的數理統計基礎，這是對專業知識的要求，懂業務、有邏輯、對數據敏感、能夠寫分析報告、用數據解決實際問題，這是對數據分析人才的高級要求。