c大数据技术

㈠ 大数据主要学什么内容

大数据开发工程师是大数据领域一个比较热门的岗位，有大量的传统应用需要进行大数据改造，因此岗位有较多的人才需求。这个岗位需要掌握的知识结构包括大数据平台体系结构，比如目前常见的Hadoop、Spark平台，以及众多组件的功能和应用，另外还需要掌握至少一门编程语言，比如java、python、Scala等。

大数据分析师是大数据领域非常重要的岗位，大数据分析师需要掌握的知识结构包括算法设计、编程语言以及呈现工具，算法设计是大数据分析师需要掌握的重点内容，而编程语言的作用则是完成算法的实现。另外，大数据分析师还需要掌握一些常见的分析工具。

大数据运维工程师的主要工作内容是搭建大数据平台、部署大数据功能组件、配置网络环境和硬件环境、维护大数据平台，大数据运维工程师需要具备的知识结构包括计算机网络、大数据平台体系结构、编程语言（编写运维脚本）等，通常情况下，大数据运维工程师也需要对数据库有深入的了解。

㈡ 学习java，C++，大数据我们如何成为技术大牛

仅供参考：
0段—非程序员：
初学编程者，遇到问题，完全是懵懵懂懂，不知道该怎么编程解决问题。也就是说，还是门外汉，还不能称之为“程序员”。计算机在他面前还是一个神秘的黑匣子。

1段—基础程序员：
学习过一段时间编程后，接到任务，可以编写程序完成任务。
编写出来的代码，正常情况下是能够工作的，但在实际运行中，碰到一些特殊条件就会出现各类BUG。也就是说，具备了开发Demo软件的能力，但开发的软件真正交付给客户使用，恐怕会被客户骂死。
程序员程序是写好了，但到底为什么它有时能正常工作，有时又不行，程序员自己也不知道。
运行中遇到了bug，或者需求改变，需要修改代码或者添加代码，很快程序就变得结构混乱，代码膨胀，bug丛生。很快，就连最初的开发者自己也不愿意接手维护这个程序了。

2段—数据结构：
经过一段时间的编程实践后，程序员会认识到“数据结构+算法=程序”这一古训的含义。他们会使用算法来解决问题。进而，他们会认识到，算法本质上是依附于数据结构的，好的数据结构一旦设计出来，那么好的算法也会应运而生。
设计错误的数据结构，不可能生长出好的算法。
记得某一位外国先贤曾经说过：“给我看你的数据结构！”

3段—面向对象：
再之后，程序员就会领略面向对象程序设计的强大威力。大多数现代编程语言都是支持面向对象的。但并不是说，你使用面向对象编程语言编程，你用上了类，甚至继承了类，你就是在写面向对象的代码了。
我曾经见过很多用Java,Python,Ruby写的面向过程的代码。
只有你掌握了接口，掌握了多态，掌握了类和类，对象和对象之间的关系，你才真正掌握了面向对象编程技术。
就算你用的是传统的不支持面向对象的编程语言，只要你心中有“对象”，你依然可以开发出面向对象的程序。
如，我用C语言编程的时候，会有意识的使用面向对象的技巧来编写和设计程序。用struct来模拟类，把同一类概念的函数放在一起模拟类。如果你怀疑用C语言是否能编写出面向对象的代码，你可以看一下Linux内核，它是用C语言编写的，但你也可以看到它的源代码字里行间散发出的浓浓的“对象”的味道。

真正掌握面向对象编程技术并不容易。

在我的技术生涯中，有两个坎让我最感头疼。
一个坎是Dos向Windows开发的变迁过程中，框架的概念，很长一段时间我都理解不了。Dos时代，都是对函数库的调用，你的程序主动调用函数。Windows时代，则换成了框架。就算是你的main程序，其实也是被框架调用的。UI线程会从操作系统获取消息，然后发送给你的程序来处理。Java程序员熟悉的Spring框架，也是这样一个反向调用的框架。
现在因为“框架”这个术语显得很高大上，因此很多“类库”/“函数库”都自称为“框架”。在我看来这都是名称的滥用。
“类库”/“函数库”就是我写的代码调用它们。
“框架”就是我注册回调函数到框架，框架来调用我写的函数。

另一个坎就是面向对象。很长一段时间我都不知道应该怎么设计类和类之间的关系，不能很好的设计出类层次结构来。
我记得当时看到一本外国大牛的书，他讲了一个很简单、很实用的面向对象设计技巧：“叙述问题。然后把其中的名词找出来，用来构建类。把其中的动词找出来，用来构建类的方法”。虽然这个技巧挺管用的，但也太草根了点，没有理论依据，也不严谨。如果问题叙述的不好，那么获得的类系统就会是有问题的。

掌握面向对象思想的途径应该有很多种，我是从关系数据库中获得了灵感来理解和掌握面向对象设计思想的。
在我看来，关系数据库的表，其实就是一个类，每一行记录就是一个类的实例，也就是对象。表之间的关系，就是类之间的关系。O-Rmapping技术（如Hibernate），用于从面向对象代码到数据库表之间的映射，这也说明了类和表确实是逻辑上等价的。
既然数据库设计和类设计是等价的，那么要设计面向对象系统，只需要使用关系数据库的设计技巧即可。
关系数据库表结构设计是很简单的：
1，识别表和表之间的关系，也就是类和类之间的关系。是一对一，一对多，多对一，还是多对多。这就是类之间的关系。
2，识别表的字段。一个对象当然有无数多的属性（如，人：身高，体重，性别，年龄，姓名，身份证号，驾驶证号，银行卡号，护照号，港澳通行证号，工号，病史，婚史etc），我们写程序需要记录的只是我们关心的属性。这些关心的属性，就是表的字段，也就是类的属性。“弱水三千，我取一瓢饮”！

4段—设计模式：
曾经在网上看到这样一句话：“没有十万行代码量，就不要跟我谈什么设计模式”。深以为然。
记得第一次看Gof的设计模式那本书的时候，发现虽然以前并不知道设计模式，但在实际编程过程中，其实还是自觉使用了一些设计模式。设计模式是编程的客观规律，不是谁发明的，而是一些早期的资深程序员首先发现的。
不用设计模式，你也可以写出满足需求的程序来。但是，一旦后续需求变化，那么你的程序没有足够的柔韧性，将难以为继。而真实的程序，交付客户后，一定会有进一步的需求反馈。而后续版本的开发，也一定会增加需求。这是程序员无法回避的现实。

写UI程序，不论是Web,Desktop,Mobile,Game，一定要使用MVC设计模式。否则你的程序面对后续变化的UI需求，将无以为继。

设计模式，最重要的思想就是解耦，通过接口来解耦。这样，如果将来需求变化，那么只需要提供一个新的实现类即可。
主要的设计模式，其实都是面向对象的。因此，可以认为设计模式是面向对象的高级阶段。只有掌握了设计模式，才能认为是真正彻底掌握了面向对象设计技巧。

我学习一门新语言时（包括非面向对象语言，如函数式编程语言），总是会在了解了其语法后，看一下各类设计模式在这门语言中是如何实现的。这也是学习编程语言的一个窍门。

5段--语言专家：
经过一段时间的编程实践，程序员对某一种常用的编程语言已经相当精通了。有些人还成了“语言律师”，擅长向其他程序员讲解语言的用法和各种坑。
这一阶段的程序员，常常是自己所用语言的忠实信徒，常在社区和论坛上和其他语言的使用者争论哪一种语言是最好的编程语言。他们认为自己所用的语言是世界上最好的编程语言，没有之一。他们认为，自己所用的编程语言适用于所有场景。他们眼中，只有锤子，因此会把所有任务都当成是钉子。

6段--多语言专家：
这一个阶段的程序员，因为工作关系，或者纯粹是因为对技术的兴趣，已经学习和掌握了好几种编程语言。已经领略了不同编程语言不同的设计思路，对每种语言的长处和短处有了更多的了解。
他们现在认为，编程语言并不是最重要的，编程语言不过是基本功而已。
他们现在会根据不同的任务需求，或者不同的资源来选择不同的编程语言来解决问题，不再会因为没有使用某一种喜爱的编程语言开发而埋怨。

㈢ 数据科学与大数据技术是什么

从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看，大数据领域的发展前景都是非常广阔的，大数据本身也会开辟出一个巨大的价值空间，从而创造出新的产业生态，这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。从技术发展趋势来看，当前随着诸多企业纷纷实现业务上云，下一步必然会基于云计算平台来完成数据的整合和价值化，而这就需要借助于大数据技术来实现。从这个角度来看，未来不仅IT互联网行业需要大数据人才，产业领域也需要大量的大数据专业人才，而且人才类型的需求也非常多元化，无论是研究生、本科生还是专科生，都能够找到适合自己的岗位。从行业发展趋势来看，当前正处在产业结构升级的重要时期，而工业互联网正在成为传统企业发展的新动能，这就会促使更多的企业基于互联网来完成企业的创新发展。工业互联网时代是平台化时代，云计算、大数据、人工智能等技术平台将逐渐开始落地应用，所以行业发展趋势也会促进大数据的发展和应用。从社会发展趋势来看，随着5G通信的落地应用，未来整个社会将逐渐进入到一个数字化、智能化的时代，此时数据的价值将进一步得到提升，而数据价值化将主要依赖于大数据技术来完成，所以大数据技术的发展和应用也是一个社会发展的必然结果。最后，大数据技术本身是一个庞大的技术体系，不同知识结构的人都可以立足于自身的实际需求，来选择学习大数据的切入点，所以即使是非计算机专业的人，也可以学习大数据，而且学习大数据相关技术也是一个大的发展趋势。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

㈣ 大数据技术包括哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：目前，还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

㈤ 大数据技术包括哪些

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。

㈥ 大数据专业主要学什么课程

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

以中国人民大学为例：

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

(6)c大数据技术扩展阅读：

大数据岗位：

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能：计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域，利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能：人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapRece写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

㈦ 要成为一名大数据开发工程师必备哪些技能

用人单位对于大数据开发人才的技能要求：

1. 精通Java技术知识，熟悉Spark、版kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用权设计及开发；

2. 了解python/shell等脚本语言；。

3. 熟悉大数据平台架构，对ETL、数据仓库等有一定了解；。

4. 有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。

5. 有爬虫系统开发经验者优先。