大数据分析学习网站
❶ 如何进入大数据领域，学习路线是什么
给你一个大数据学习的路线，你可以按照顺序学习
第一阶段
javaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架
❷ 零基础能自学大数据分析吗
现在网上的学习资源很多，免费付费的都有，很多人提升自己的方法会选择自学内。
部分容学习网站：CodeAcademy、Coursera、edX、Udemy、aGupieWare、GitHub、MIT 开源课件、Hack.pledge()、Code Avengers、Khan Academy、Free Food Camp
首先，学习前需要先明确两个问题：是什么？怎么学？
概括说就是：学习目标与学习计划。
拿大数据举例，学习目标比较清楚，就是踏入大数据领域这个门，可以从事大数据相关工作。学习计划就是对学习内容及过程的设计与执行。
❸ 大数据分析平台哪家好
以下为大家介绍几个代表性数据分析平台：
1、 Cloudera
Cloudera提供一个可扩展、灵活、集成的平台，可用来方便的管理您的企业中快速增长的多种多样的数据，从而部署和管理Hadoop和相关项目、操作和分析您的数据以及保护数据的安全。Cloudera Manager是一个复杂的应用程序，用于部署、管理、监控CDH部署并诊断问题，Cloudera Manager提供Admin Console，这是一种基于Web的用户界面，是您的企业数据管理简单而直接，它还包括Cloudera Manager API，可用来获取集群运行状况信息和度量以及配置Cloudera Manager。
2、 星环Transwarp
基于hadoop生态系统的大数据平台公司，国内唯一入选过Gartner魔力象限的大数据平台公司，对hadoop不稳定的部分进行了优化，功能上进行了细化，为企业提供hadoop大数据引擎及数据库工具。
3、 阿里数加
阿里云发布的一站式大数据平台，覆盖了企业数仓、商业智能、机器学习、数据可视化等领域，可以提供数据采集、数据深度融合、计算和挖掘服务，将计算的几个通过可视化工具进行个性化的数据分析和展现，图形展示和客户感知良好，但是需要捆绑阿里云才能使用，部分体验功能一般，需要有一定的知识基础。maxcompute(原名ODPS)是数加底层的计算引擎，有两个维度可以看这个计算引擎的性能，一个是6小时处理100PB的数据，相当于1亿部高清电影，另外一个是单集群规模过万台，并支持多集群联合计算。
4、 华为FusionInsight
基于Apache进行功能增强的企业级大数据存储、查询和分析的统一平台。完全开放的大数据平台，可运行在开放的x86架构服务器上，它以海量数据处理引擎和实时数据处理引擎为核心，针对金融、运营商等数据密集型行业的运行维护、应用开发等需求，打造了敏捷、智慧、可信的平台软件。
5、网易猛犸
网易猛犸大数据平台使一站式的大数据应用开发和数据管理平台，包括大数据开发套件和hadoop发行版两部分。大数据开发套件主要包含数据开发、任务运维、自助分析、数据管理、项目管理及多租户管理等。大数据开发套件将数据开发、数据分析、数据ETL等数据科学工作通过工作流的方式有效地串联起来，提高了数据开发工程师和数据分析工程师的工作效率。Hadoop发行版涵盖了网易大数据所有底层平台组件，包括自研组件、基于开源改造的组件。丰富而全面的组件，提供完善的平台能力，使其能轻易地构建不同领域的解决方案，满足不同类型的业务需求。
6.知于大数据分析平台
知于平台的定位与当今流行的平台定位不一样，它针对的主要是中小型企业，为中小型企业提供大数据解决方案。现阶段，平台主打的产品是舆情系统、文章传播分析与网站排名监测，每个服务的价格单次在50元左右，性价比极高。
❹ 大数据分析师 应该要学什么知识
大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。
1、统计概率理论基础
这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取与整理，然后是最简单的描述性分析，其次是常用的推断性分析，方差分析，到高级的相关，回归等多元统计分析，掌握了这些原理，才能进行下一步。
2、软件操作结合分析模型进行实际运用
关于数据分析主流软件有（从上手度从易到难）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
3、数据挖掘或者数据分析方向性选择
其实数据分析也包含数据挖掘，但在工作中做到后面会细分到分析方向和挖掘方向，两者已有区别，关于数据挖掘也涉及到许多模型算法，如：关联法则、神经网络、决策树、遗传算法、可视技术等。
4、数据分析业务应用
这一步也是最难学习的一步，行业有别，业务不同，业务的不同所运用的分析方法亦有区分，实际工作是解决业务问题，因此对业务的洞察能力非常重要。
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分析工作内容
1、搜索引擎分析师(Search Engine Optimization Strategy Analyst，简称SEO分析师)是一项新兴信息技术职业，主要关注搜索引擎动态，修建网站，拓展网络营销渠道，网站内部优化，流量数据分析，策划外链执行方案，负责竞价推广。
2、SEO分析师需要精通商业搜索引擎相关知识与市场运作。通过编程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，python等建立网站进行各种以用户体验为主同时带给公司盈利但可能失败的项目尝试。
❺ 怎么学大数据分析啊
上面有很多关于BOT的信息：这并不是嗡嗡作响。归根结底，BINO数据已经成为每个行业的驱动力，这充分说明了利用大数据分析的最大优势。但是，仅B此字不只是因为我们知道而改变了业务。更重要的是，大数据分析分析系一直是开展业务的基础。
大数据分析分析是企业的职责所在，IT领导者正在使用其中的许多趋势来收集和了解所有的有价值的事物。如何学习大数据分析在这种情况下，大数据分析分析技术和软件非常重要，但仍是大数据分析工程师，数据分析工程师，业务专家，大数据分析架构师，所有专业人士都在使用“大数据分析”中最重要的信息，这是因为它是所有的。
什么是大数据分析分析?
从最大的意义上来说，“大数据分析”是由许多组织的和/或没有结构的，位于其上的大量工具组成的。这完全是由传感器，流量，到两个目的地，很多媒体(既不完整，又不完整)，记录，
这种方法非常重要。术语，例如xx(20个zerr)和一个(18个零)。截至目前，该信息已达2.5倍之多，而到现在为止，这颗行星上有90%的信息是最新的。
学习大数据分析分析是什么?
如果您问谁可以学习大数据分析?您应该了解，大数据分析是一种类型的数据。与之类似的分析是最大的可能性，而最大的可能性就是日期，这是足够的。它给信息带来了很大的麻烦-它在所有情况下都无法正常工作。因此，在您考虑进行大数据分析学习之前，您应该先做好事后再进行学习。
怎样学习大数据分析?
如果您遵循大数据分析学习的道路，那么它可能是IT和其他专业人员的职业生涯。“大数据分析是由于无法了解和了解的IT信息而造成的。在对某项d的所有版本进行修订时，它可能只是一种新的角色-这会使您变得更加烦恼，并且使您的其他可有可无的东西变得很可能会生成自己所发现的未知的信息。
在许多现代组织中，有很多未构造的数据是必需的。在所有数据的创建过程中，都必须先解决该问题，然后再对计算机进行计算机化处理：多数情况下，在网络上的视频，视频，临时存储，附加信息，附加信息以及其他信息中，大多数都是非结构化的数据。在并行的环境中，计算机可以提供更大的价格和更便宜的存储。 通过这种方式，可以可靠地存储大量数据，了解大数据分析，分析，提取业务并在社交方面进行有效研究。
❻ 大数据分析领域该如何学习
大数据分析是大数据领域比较常见的岗位，大数据分析工程师的知识结构更偏重版于算法设计和算法的权实现。
要学习大数据分析需要经过以下几个阶段的学习：
第一：掌握扎实的基础知识。大数据分析师的基础知识包括三方面内容，分别是数学、统计学和计算机学。
第二：系统的学习一下大数据平台相关知识。不论是对于大数据开发还是大数据分析来说，掌握大数据平台的相关知识都是比较重要的。目前Hadoop和Spark是比较常见的解决方案，而且由于Spark相对于Hadoop来说更“轻”一些，所以目前Spark更受欢迎。
第三：实践环节。对于大数据分析师来说，采用比较多的编程语言是Python，由于Python有丰富的库支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通过Python实现数据分析是比较方便的方式。
❼ 大数据分析要学什么
很多初入大数据领域或者转行进入大数据领域的朋友，需要了解的第一件事不是说各种组件框架生态相关的东西，也不是各种编程语言基础。
而是，了解清楚以下几个问题：
1)大数据领域到底包含了哪些东西，解决了哪些问题?
2)自己的实际基础是什么，如何结合自己的基础以及兴趣爱好，在整个大数据领域链路中，找到最好的切入点。只有解决了上面两个问题，才能给自己最精确的定位，找准方向深入下去。
第一个问题，大数据领域的范围。
现在一说起大数据分析，简单起来就是一个词，但其实这个方向已经可以形成一个技术领域了，包含了方方面面的技术点，也提供了各种不同的技术岗位。所以，不同的岗位，对应的需求，工作内容都是不同的。
我们可以根据数据从下到上，从无到有，到产生价值整个数据业务流程来拆解，并且与此同时，来看看每个环节我们需要的技术储备以及能做的事有哪些。大数据分析的几大基本业务流程：
收集 -> 传输 -> 转换/清洗 ->存储 -> 再加工 -> 挖掘/统计 -> 上层应用输出
总的来说，可以分以下几个大块。
第一环：数据的收集
在收集阶段，我们来看看数据主要有哪几种存在方式：
1)第三方开放数据集
2)业务数据
3)服务日志
4)行为上报数据
首先针对于第三方开放数据，目前爬取第三方开放数据的形式已经逐渐被认可，并且将会越来越多的人以及企业从互联网开放数据集中获取原始数据。所以，针对于开放数据的获取，爬虫已经可以单独形成一个体系了，包括不同的爬虫框架，以及近年来对于分布式爬虫的技术需求等，在语言方面主要还是python以及java为主，辅助其他相关脚本知识。
如果数据是业务数据，那么通常在传统的路子中，业务数据一般存储在传统的数据库中，那么，对于传统数据库相关的技术知识不可避免的需要有所了解。
我们需要对数据进行统一化处理，又不可避免的涉及到数据的迁移，即从传统数据存储介质中迁移到诸如hadoop生态中，那么涉及的迁移框架诸如sqoop之类的，又是不能不懂一些。在语言以及基础要求上，对SQL相关的知识需要补充，以及linux操作，简单的python需要掌握。
最后，如果是数据上报的形式，你需要对整个数据上报的流程熟悉，怎么进行埋点、怎么收集上报的数据，上报过来怎么进行传输接受落地，这里就不多说，最终这种上报过来的数据反倒相对规整。
第二环：数据的传输
数据的传输到底在什么时候会涉及到呢?诸如上面说到的数据上报，在大数据模式下，通常上报过来的数据我们都不会马上进行落地的，因为涉及到不同部分其效率不一样，在峰值波动的情况下，直接落地十有八九都会导致系统宕机。
所以，数据的传输在大数据领域中有着不可替代的左右，会出现在各种系统耦合之间，一方面用作数据的传输，另一方面用作数据的缓冲、系统解耦。在hadoop生态中，最有名的莫过于kafka与flume的组合搭配了，收集数据，并进行数据传输，此外还有不少类似的消息队列存在，诸如ActiveMQ、阿里的RocketMQ等等。
第三环：数据的存储
生态中最最核心的存储组件莫过于HDFS了，这是支撑hadoop能够做大批量数据处理的基础支撑，便捷而强悍的横向扩展能力。还有各种基于此之上不同形式的数据存储方式，诸如hive、HBase、甚至ES、Solr勉强都算，以及不可忽略的传统类型的SQL存储方式。
我们需要理解的是，不同的存储方式应对于实际的应用场景是不同的，HDFS作为最基础的分布式文件系统，我们就不多说。如Hive其更作用更多用于类传统式的SQL查询操作，其对于效应效率要求并不高，但对于数据规模的支撑性良好;而HBase则更偏向于即席查询，要求有更高的响应效率，但对于查询的复杂性支持上则相对较弱。
而我们说诸如ES、Solr都也勉强算是一种数据存储的组织方式，其实也是有一定道理的，因为他们本身也支持这种分布式的数据存储，只不过他们是为了应对于自己框架的检索需求而设计的数据存储组织。如Redis，也算是目前大数据生态中不可缺少的数据存储方式之一，基于内容，应对于高效的数据存储与读取，在很多的实际应用场景中都用的到。
第四环：数据的再加工
其实这一层主要要说就是基于Hadoop的MR框架以及Spark，当然，也有其他的一些分布式数据处理框架。
大规模的数据清洗转换、再加工，都离不开分布式处理框架的支持。我们需要对杂乱的数据进行标准化、对残缺的数据进行补全、对原始的数据进行深度加工提取高级属性等等。简单的，我们可以通过一些处理脚本来做，但针对于大规模的数据量级，我们依然需要依赖MR或者spark这种框架来处理。而针对于一些实时的场景，我们也不可避免的需要掌握诸如storm以及spark streaming之类的实时框架。所以，在这一环，我们不止需要了解不同的大数据处理框架，我们还需要在基于框架的基础上，做数据应用开发，进行数据处理。
最后一环：数据应用价值输出
前面我们做了很多事，包括数据的收集、传输、处理、存储等等，但这些都是手段，都不是我们的目的。我们的目的是让数据产生价值，这也是企业做大数据的核心目的。
我们可以用数据来做什么：
1)基于统计分析、数据预测，做数据化运营、决策，提升效率、效果，这是最常见的应用场景。
2)做推荐，在主体之外产生衍生价值，提升单位价值转换。
3)画像体系，至于说画像能做什么，只要能做的准，能做的事可多了。
4)基于数据化、智能化的搜索。
5)实现业务的数据化、自动化、智能化。
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❽ 推荐几本学习大数据和人工智能的书籍，网站吧，谢谢大牛
大数据是人工智能的分支。如果你想总览一下，先看人工智能，宏观了解下比较好。罗素的人工智能可以看看，这是大学教材。haiyinwangyuquan,这个公共号关注下，点击右下角王煜全-思维导图，里面有人工智能行业全视野，可以看看。
❾ 大数据分析学习什么内容
大数据分析工具介绍
前端展现
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。
数据仓库
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
数据集市
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大数据分析步骤
大数据分析的六个基本方面
1. Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. Semantic Engines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
6.数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
❿ 大数据分析自学能行吗
大数据听起来高大上，真正了解大数据的人都清楚大数据行业是非常辛苦的。大数据的内容涉及到较多的基础内容，只有把基础内容融会贯通以后，才会往更高一层的数据分析师前进。
首先，想零基础学习大数据分析工作，一般最好有个本科的学历，大专也行。只是专科学历即使掌握了一定的大数据分析技术，在就业市场上的核心竞争力比较低，现在用人单位对于数据分析的职位的最低要求是本科及以上学历。
零基础学习大数据分析工作，需要有一定的编程能力，编程能力是可以练习与提升的。
目前大数据行业对于对于人才的要求也比较全面且严格。对于高级的大数据分析人才，会SAS、R、PYTHON三个软件中的一个或者多个是基础的要求，同时要求有一定的数理统计基础，这是对专业知识的要求，懂业务、有逻辑、对数据敏感、能够写分析报告、用数据解决实际问题，这是对数据分析人才的高级要求。