大數據已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢,很多人紛紛選擇學(xué)習大數據,想要進(jìn)入大數據行業(yè)。大數據技術(shù)體系龐大,包括的知識較多,系統的學(xué)習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。學(xué)習大數據需要掌握哪些知識?
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)?學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎,因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop,還是數據挖掘,都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此,如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā),掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統;HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言;數據實(shí)時(shí)分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器,那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大,什么都能往里裝,大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系,大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算,大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習大數據需要具備的能力
數學(xué)知識,數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師,了解一些描述統計相關(guān)的內容,需要有一定公式計算能力,了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來(lái)說(shuō),各類(lèi)算法也需要熟練使用,對數學(xué)的要求是最高的。
編程語(yǔ)言,對于想學(xué)大數據的同學(xué),至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言,比如SQL、hadoop、hive查詢(xún)、Python等均可。
4、學(xué)習大數據可以應用的領(lǐng)域
大數據技術(shù)可以應用在各個(gè)領(lǐng)域,比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等,應用范圍非常廣泛,大數據技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術(shù)的出現將社會(huì )帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代,這不僅是信息技術(shù)的終極目標,也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅動(dòng)力。
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)?學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎,因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop,還是數據挖掘,都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此,如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā),掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統;HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言;數據實(shí)時(shí)分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器,那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大,什么都能往里裝,大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系,大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算,大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習大數據需要具備的能力
數學(xué)知識,數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師,了解一些描述統計相關(guān)的內容,需要有一定公式計算能力,了解常用統計模型算法。而對于數據挖掘工程師來(lái)說(shuō),各類(lèi)算法也需要熟練使用,對數學(xué)的要求是最高的。
編程語(yǔ)言,對于想學(xué)大數據的同學(xué),至少需要具備一門(mén)編程語(yǔ)言,比如SQL、hadoop、hive查詢(xún)、Python等均可。
4、學(xué)習大數據可以應用的領(lǐng)域
大數據技術(shù)可以應用在各個(gè)領(lǐng)域,比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等,應用范圍非常廣泛,大數據技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術(shù)的出現將社會(huì )帶入了一個(gè)高速發(fā)展的時(shí)代,這不僅是信息技術(shù)的終極目標,也是人類(lèi)社會(huì )發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅動(dòng)力。
因此建議想學(xué)習大數據的同學(xué),最好報班學(xué)習,可以系統的學(xué)習大數據理論知識,還會(huì )結合項目實(shí)踐更熟練的掌握大數據技能。
大數據所學(xué)習的知識比較多,而且學(xué)習起來(lái)有門(mén)檻要想學(xué)習好大數據首先就是有JAVA基礎和linux,因為大數據的學(xué)習門(mén)檻較高,在學(xué)習大數據相關(guān)知識之前都必須把JAVA和linux基礎打好。
如果你有了JAVA和linux基礎,那么就可以直接學(xué)習大數據,那接下里就是關(guān)于大數據需要學(xué)習到的知識了。大數據技術(shù):1、hadoop生態(tài)圈的學(xué)習2、分布式文件系統HDFS3、初級MapReduce4、Hadoop集群與管理5、ZooKeeper基礎知識6、HBase基礎知識7、HBase集群及其管理8、Hive9、Sqoop10、Storm。
1、學(xué)習大數據首先要學(xué)習Java基礎
怎樣進(jìn)行大數據學(xué)習的快速入門(mén)?學(xué)大數據課程之前要先學(xué)習一種計算機編程語(yǔ)言。Java是大數據學(xué)習需要的編程語(yǔ)言基礎,因為大數據的開(kāi)發(fā)基于常用的高級語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習hadoop,還是數據挖掘,都需要有編程語(yǔ)言作為基礎。因此,如果想學(xué)習大數據開(kāi)發(fā),掌握Java基礎是必不可少的。
2、學(xué)習大數據必須學(xué)習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統;HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數據倉庫工具HIVE;大數據離線(xiàn)分析Spark、Python語(yǔ)言;數據實(shí)時(shí)分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統Kafka等。
如果把大數據比作容器,那么這個(gè)容器的容量無(wú)限大,什么都能往里裝,大數據離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng),大數據還和人工智能、云計算和機器學(xué)習有著(zhù)千絲萬(wàn)縷的關(guān)系,大數據海量數據存儲要高擴展就離不開(kāi)云計算,大數據計算分析采用傳統的機器學(xué)習、數據挖掘技術(shù)會(huì )比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
大數據學(xué)習入門(mén)都需要學(xué)習和具備的基礎知識:
1. 數學(xué)知識:數學(xué)知識是數據分析師的基礎知識。
①對于初級數據分析師,了解一些描述統計相關(guān)的基礎內容,有一定的公式計算能力即可,了解常用統計模型算法則是加分。
②對于高級數據分析師,統計模型相關(guān)知識是必備能力,線(xiàn)性代數(主要是矩陣計算相關(guān)知識)最好也有一定的了解。
③而對于數據挖掘工程師,除了統計學(xué)以外,各類(lèi)算法也需要熟練使用,對數學(xué)的要求是最高的。
2. 分析工具
①對于初級數據分析師,玩轉Excel是必須的,數據透視表和公式使用必須熟練,VBA是加分。另外,還要學(xué)會(huì )一個(gè)統計分析工具,SPSS作為入門(mén)是比較好的。
②對于高級數據分析師,使用分析工具是核心能力,VBA基本必備,SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
③對于數據挖掘工程師……嗯,會(huì )用用Excel就行了,主要工作要靠寫(xiě)代碼來(lái)解決呢。
3. 編程語(yǔ)言
①對于初級數據分析師,會(huì )寫(xiě)SQL查詢(xún),有需要的話(huà)寫(xiě)寫(xiě)Hadoop和Hive查詢(xún),基本就OK了。
②對于高級數據分析師,除了SQL以外,學(xué)習Python是很有必要的,用來(lái)獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語(yǔ)言也是可以的。
③對于數據挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門(mén),Shell得會(huì )用……總之編程語(yǔ)言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。
4. 業(yè)務(wù)理解
業(yè)務(wù)理解說(shuō)是數據分析師所有工作的基礎也不為過(guò),數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察,都依賴(lài)于數據分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。
①對于初級數據分析師,主要工作是提取數據和做一些簡(jiǎn)單圖表,以及少量的洞察結論,擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。
②對于高級數據分析師,需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解,能夠基于數據,提煉出有效觀(guān)點(diǎn),對實(shí)際業(yè)務(wù)能有所幫助。
③對于數據挖掘工程師,對業(yè)務(wù)有基本了解就可以,重點(diǎn)還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。
5. 邏輯思維
①對于初級數據分析師,邏輯思維主要體現在數據分析過(guò)程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么樣的手段,達到什么樣的目標。
②對于高級數據分析師,邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架,了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,清楚每一個(gè)指標變化的前因后果,會(huì )給業(yè)務(wù)帶來(lái)的影響。
③對于數據挖掘工程師,邏輯思維除了體現在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上,還包括算法邏輯,程序邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。
6. 數據可視化
數據可視化說(shuō)起來(lái)很高大上,其實(shí)包括的范圍很廣,做個(gè)PPT里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化,所以我認為這是一項普遍需要的能力。
①對于初級數據分析師,能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告,能清楚的展示數據,就達到目標了。
②對于高級數據分析師,需要探尋更好的數據可視化方法,使用更有效的數據可視化工具,根據實(shí)際需求做出或簡(jiǎn)單或復雜,但適合受眾觀(guān)看的數據可視化內容。
③對于數據挖掘工程師,了解一些數據可視化工具是有必要的,也要根據需求做一些復雜的可視化圖表,但通常不需要考慮太多美化的問(wèn)題。
7. 協(xié)調溝通
①對于初級數據分析師,了解業(yè)務(wù)、尋找數據、講解報告,都需要和不同部門(mén)的人打交道,因此溝通能力很重要。
②對于高級數據分析師,需要開(kāi)始獨立帶項目,或者和產(chǎn)品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些項目協(xié)調能力。
③對于數據挖掘工程師,和人溝通技術(shù)方面內容偏多,業(yè)務(wù)方面相對少一些,對溝通協(xié)調的要求也相對低一些。
8. 快速學(xué)習
無(wú)論做數據分析的哪個(gè)方向,初級還是高級,都需要有快速學(xué)習的能力,學(xué)業(yè)務(wù)邏輯、學(xué)行業(yè)知識、學(xué)技術(shù)工具、學(xué)分析框架……數據分析領(lǐng)域中有學(xué)不完的內容,需要大家有一顆時(shí)刻不忘學(xué)習的心。
說(shuō)到大數據,肯定少不了分析軟件,這應該是大數據工作的根基,但市面上很多各種分析軟件,如果不是過(guò)來(lái)人,真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過(guò)各大企業(yè)對大數據相關(guān)行業(yè)的崗位要求,總結了以下幾點(diǎn):(1)SQL數據庫的基本操作,會(huì )基本的數據管理(2)會(huì )用Excel/SQL做基本的數據分析和展示(3)會(huì )用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數據分析,Python or R(4)有獲取外部數據的能力,如爬蟲(chóng)(5)會(huì )基本的數據可視化技能,能撰寫(xiě)數據報告(6)熟悉常用的數據挖掘算法:回歸分析、決策樹(shù)、隨機森林、支持向量機等對于學(xué)習大數據,總體來(lái)說(shuō),先學(xué)基礎,再學(xué)理論,最后是工具。基本上,每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。
1、學(xué)習數據分析基礎知識,包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊,基礎都還沒(méi)扎實(shí),知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類(lèi)的,要學(xué)習證券、銀行、財務(wù)等各種知識,不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學(xué)習數據分析工具,軟件結合案列的實(shí)際應用,關(guān)于數據分析主流軟件有(從上手度從易到難):Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會(huì )怎樣操作這些軟件,然后是利用軟件從數據的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理,分析,最后輸出結果,檢驗及解讀數據。
當然,學(xué)習數學(xué)與應用數學(xué)、統計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等理工科專(zhuān)業(yè)的人確實(shí)比文科生有著(zhù)客觀(guān)的優(yōu)勢,但能力大于專(zhuān)業(yè),興趣才會(huì )決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣,需要你天天敲代碼,要學(xué)習好多的編程語(yǔ)言,數據分析更注重的是你的實(shí)操和業(yè)務(wù)能力。
如今的軟件學(xué)習都是非常簡(jiǎn)單便捷的,我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力,以及敏銳的洞察能力,還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān),而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來(lái)的。
相反這些能力更加傾向于文科生,畢竟好奇心、創(chuàng )造力也是一個(gè)人不可或缺的。
第一階段:大數據技術(shù)入門(mén)1、大數據入門(mén):介紹大數據技術(shù)培訓課程,概要介紹。
2、Linux大數據必備:介紹LinuxShell的變量,控制,循環(huán)基本語(yǔ)法,LinuxCrontab定時(shí)任務(wù)使用,對Lniux基礎知識,進(jìn)行階段性實(shí)戰訓練,這個(gè)過(guò)程需要動(dòng)手操作,將理論付諸實(shí)踐。3、CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介紹CM的安裝,CDH的安裝,配置,等等。
第二階段:海量數據高級分析語(yǔ)言介紹Scala的函數,函數按名稱(chēng)調用,使用命名參數函數,函數使用可變參數,遞歸函數,默認參數值,高階函數,嵌套函數,匿名函數,部分應用函數,柯里函數,閉包,需要進(jìn)行動(dòng)手的操作。第三階段:海量數據存儲分布式存儲1、HadoopHDFS分布式存儲2、HBase分布式存儲第四階段:海量數據分析分布式計算1、HadoopMapReduce分布式計算:是一種編程模型,用于打過(guò)莫數據集的并行運算。
2、Hiva數據挖掘:對其進(jìn)行概要性簡(jiǎn)介,數據定義,創(chuàng )建,修改,刪除等操作。3、Spare分布式計算:Spare是類(lèi)MapReduce的通用并行框架。
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