c大數據技術

㈠ 大數據主要學什麼內容

大數據開發工程師是大數據領域一個比較熱門的崗位，有大量的傳統應用需要進行大數據改造，因此崗位有較多的人才需求。這個崗位需要掌握的知識結構包括大數據平台體系結構，比如目前常見的Hadoop、Spark平台，以及眾多組件的功能和應用，另外還需要掌握至少一門編程語言，比如java、python、Scala等。

大數據分析師是大數據領域非常重要的崗位，大數據分析師需要掌握的知識結構包括演算法設計、編程語言以及呈現工具，演算法設計是大數據分析師需要掌握的重點內容，而編程語言的作用則是完成演算法的實現。另外，大數據分析師還需要掌握一些常見的分析工具。

大數據運維工程師的主要工作內容是搭建大數據平台、部署大數據功能組件、配置網路環境和硬體環境、維護大數據平台，大數據運維工程師需要具備的知識結構包括計算機網路、大數據平台體系結構、編程語言（編寫運維腳本）等，通常情況下，大數據運維工程師也需要對資料庫有深入的了解。

㈡ 學習java，C++，大數據我們如何成為技術大牛

僅供參考：
0段—非程序員：
初學編程者，遇到問題，完全是懵懵懂懂，不知道該怎麼編程解決問題。也就是說，還是門外漢，還不能稱之為「程序員」。計算機在他面前還是一個神秘的黑匣子。

1段—基礎程序員：
學習過一段時間編程後，接到任務，可以編寫程序完成任務。
編寫出來的代碼，正常情況下是能夠工作的，但在實際運行中，碰到一些特殊條件就會出現各類BUG。也就是說，具備了開發Demo軟體的能力，但開發的軟體真正交付給客戶使用，恐怕會被客戶罵死。
程序員程序是寫好了，但到底為什麼它有時能正常工作，有時又不行，程序員自己也不知道。
運行中遇到了bug，或者需求改變，需要修改代碼或者添加代碼，很快程序就變得結構混亂，代碼膨脹，bug叢生。很快，就連最初的開發者自己也不願意接手維護這個程序了。

2段—數據結構：
經過一段時間的編程實踐後，程序員會認識到「數據結構+演算法=程序」這一古訓的含義。他們會使用演算法來解決問題。進而，他們會認識到，演算法本質上是依附於數據結構的，好的數據結構一旦設計出來，那麼好的演算法也會應運而生。
設計錯誤的數據結構，不可能生長出好的演算法。
記得某一位外國先賢曾經說過：「給我看你的數據結構！」

3段—面向對象：
再之後，程序員就會領略面向對象程序設計的強大威力。大多數現代編程語言都是支持面向對象的。但並不是說，你使用面向對象編程語言編程，你用上了類，甚至繼承了類，你就是在寫面向對象的代碼了。
我曾經見過很多用Java,Python,Ruby寫的面向過程的代碼。
只有你掌握了介面，掌握了多態，掌握了類和類，對象和對象之間的關系，你才真正掌握了面向對象編程技術。
就算你用的是傳統的不支持面向對象的編程語言，只要你心中有「對象」，你依然可以開發出面向對象的程序。
如，我用C語言編程的時候，會有意識的使用面向對象的技巧來編寫和設計程序。用struct來模擬類，把同一類概念的函數放在一起模擬類。如果你懷疑用C語言是否能編寫出面向對象的代碼，你可以看一下Linux內核，它是用C語言編寫的，但你也可以看到它的源代碼字里行間散發出的濃濃的「對象」的味道。

真正掌握面向對象編程技術並不容易。

在我的技術生涯中，有兩個坎讓我最感頭疼。
一個坎是Dos向Windows開發的變遷過程中，框架的概念，很長一段時間我都理解不了。Dos時代，都是對函數庫的調用，你的程序主動調用函數。Windows時代，則換成了框架。就算是你的main程序，其實也是被框架調用的。UI線程會從操作系統獲取消息，然後發送給你的程序來處理。Java程序員熟悉的Spring框架，也是這樣一個反向調用的框架。
現在因為「框架」這個術語顯得很高大上，因此很多「類庫」/「函數庫」都自稱為「框架」。在我看來這都是名稱的濫用。
「類庫」/「函數庫」就是我寫的代碼調用它們。
「框架」就是我注冊回調函數到框架，框架來調用我寫的函數。

另一個坎就是面向對象。很長一段時間我都不知道應該怎麼設計類和類之間的關系，不能很好的設計出類層次結構來。
我記得當時看到一本外國大牛的書，他講了一個很簡單、很實用的面向對象設計技巧：「敘述問題。然後把其中的名詞找出來，用來構建類。把其中的動詞找出來，用來構建類的方法」。雖然這個技巧挺管用的，但也太草根了點，沒有理論依據，也不嚴謹。如果問題敘述的不好，那麼獲得的類系統就會是有問題的。

掌握面向對象思想的途徑應該有很多種，我是從關系資料庫中獲得了靈感來理解和掌握面向對象設計思想的。
在我看來，關系資料庫的表，其實就是一個類，每一行記錄就是一個類的實例，也就是對象。表之間的關系，就是類之間的關系。O-Rmapping技術（如Hibernate），用於從面向對象代碼到資料庫表之間的映射，這也說明了類和表確實是邏輯上等價的。
既然資料庫設計和類設計是等價的，那麼要設計面向對象系統，只需要使用關系資料庫的設計技巧即可。
關系資料庫表結構設計是很簡單的：
1，識別表和表之間的關系，也就是類和類之間的關系。是一對一，一對多，多對一，還是多對多。這就是類之間的關系。
2，識別表的欄位。一個對象當然有無數多的屬性（如，人：身高，體重，性別，年齡，姓名，身份證號，駕駛證號，銀行卡號，護照號，港澳通行證號，工號，病史，婚史etc），我們寫程序需要記錄的只是我們關心的屬性。這些關心的屬性，就是表的欄位，也就是類的屬性。「弱水三千，我取一瓢飲」！

4段—設計模式：
曾經在網上看到這樣一句話：「沒有十萬行代碼量，就不要跟我談什麼設計模式」。深以為然。
記得第一次看Gof的設計模式那本書的時候，發現雖然以前並不知道設計模式，但在實際編程過程中，其實還是自覺使用了一些設計模式。設計模式是編程的客觀規律，不是誰發明的，而是一些早期的資深程序員首先發現的。
不用設計模式，你也可以寫出滿足需求的程序來。但是，一旦後續需求變化，那麼你的程序沒有足夠的柔韌性，將難以為繼。而真實的程序，交付客戶後，一定會有進一步的需求反饋。而後續版本的開發，也一定會增加需求。這是程序員無法迴避的現實。

寫UI程序，不論是Web,Desktop,Mobile,Game，一定要使用MVC設計模式。否則你的程序面對後續變化的UI需求，將無以為繼。

設計模式，最重要的思想就是解耦，通過介面來解耦。這樣，如果將來需求變化，那麼只需要提供一個新的實現類即可。
主要的設計模式，其實都是面向對象的。因此，可以認為設計模式是面向對象的高級階段。只有掌握了設計模式，才能認為是真正徹底掌握了面向對象設計技巧。

我學習一門新語言時（包括非面向對象語言，如函數式編程語言），總是會在了解了其語法後，看一下各類設計模式在這門語言中是如何實現的。這也是學習編程語言的一個竅門。

5段--語言專家：
經過一段時間的編程實踐，程序員對某一種常用的編程語言已經相當精通了。有些人還成了「語言律師」，擅長向其他程序員講解語言的用法和各種坑。
這一階段的程序員，常常是自己所用語言的忠實信徒，常在社區和論壇上和其他語言的使用者爭論哪一種語言是最好的編程語言。他們認為自己所用的語言是世界上最好的編程語言，沒有之一。他們認為，自己所用的編程語言適用於所有場景。他們眼中，只有錘子，因此會把所有任務都當成是釘子。

6段--多語言專家：
這一個階段的程序員，因為工作關系，或者純粹是因為對技術的興趣，已經學習和掌握了好幾種編程語言。已經領略了不同編程語言不同的設計思路，對每種語言的長處和短處有了更多的了解。
他們現在認為，編程語言並不是最重要的，編程語言不過是基本功而已。
他們現在會根據不同的任務需求，或者不同的資源來選擇不同的編程語言來解決問題，不再會因為沒有使用某一種喜愛的編程語言開發而埋怨。

㈢ 數據科學與大數據技術是什麼

從當前的技術發展趨勢、行業發展趨勢和社會發展趨勢來看，大數據領域的發展前景都是非常廣闊的，大數據本身也會開辟出一個巨大的價值空間，從而創造出新的產業生態，這個過程也必然會釋放出大量的就業崗位。從技術發展趨勢來看，當前隨著諸多企業紛紛實現業務上雲，下一步必然會基於雲計算平台來完成數據的整合和價值化，而這就需要藉助於大數據技術來實現。從這個角度來看，未來不僅IT互聯網行業需要大數據人才，產業領域也需要大量的大數據專業人才，而且人才類型的需求也非常多元化，無論是研究生、本科生還是專科生，都能夠找到適合自己的崗位。從行業發展趨勢來看，當前正處在產業結構升級的重要時期，而工業互聯網正在成為傳統企業發展的新動能，這就會促使更多的企業基於互聯網來完成企業的創新發展。工業互聯網時代是平台化時代，雲計算、大數據、人工智慧等技術平台將逐漸開始落地應用，所以行業發展趨勢也會促進大數據的發展和應用。從社會發展趨勢來看，隨著5G通信的落地應用，未來整個社會將逐漸進入到一個數字化、智能化的時代，此時數據的價值將進一步得到提升，而數據價值化將主要依賴於大數據技術來完成，所以大數據技術的發展和應用也是一個社會發展的必然結果。最後，大數據技術本身是一個龐大的技術體系，不同知識結構的人都可以立足於自身的實際需求，來選擇學習大數據的切入點，所以即使是非計算機專業的人，也可以學習大數據，而且學習大數據相關技術也是一個大的發展趨勢。我從事互聯網行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大數據和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於互聯網技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收獲。如果有互聯網、大數據、人工智慧等方面的問題，或者是考研方面的問題，都可以在評論區留言，或者私信我！

㈣ 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。

㈤ 大數據技術包括哪些

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用（大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等）。

㈥ 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。

(6)c大數據技術擴展閱讀：

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。

㈦ 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。