大數據商業(yè)交易(大數據的主要學(xué)習內容有哪些)
1.大數據的主要學(xué)習內容有哪些
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實(shí)時(shí)計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段：Python、Scala。
大數據商業(yè)實(shí)戰階段：實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
學(xué)習大數據不是一朝一夕的事情，想要學(xué)好大數據可以看口扣丁學(xué)堂的視頻，希望對你有幫助。
2.大數據學(xué)習
大數據的基礎知識，科普類(lèi)的，自己去買(mǎi)本書(shū)就行了，大數據時(shí)代這樣的書(shū)很多介紹的大數據的。
另外大數據的技術(shù)，如數據采集，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。當然一些大數據的一些基礎知識，比如java和hadoop等等，這個(gè)基本得自學(xué)。
大學(xué)里面最接近這些的也就是計算機類(lèi)專(zhuān)業(yè)。云計算的話(huà)，需要學(xué)習的知識應該包括但不限于：1、網(wǎng)絡(luò )通信知識，包括互聯(lián)網(wǎng)基礎建設相關(guān)的所有知識；2、虛擬化知識，應該了解硬件運行原理以及虛擬化實(shí)現技術(shù)；3、數據庫技術(shù)；4、網(wǎng)絡(luò )存儲技術(shù)；5、網(wǎng)絡(luò )信息安全技術(shù)，最起碼得明白什么是iso 17799;6、電子商務(wù)；7、容災及備份技術(shù)；8、JAVA編程技術(shù)；9、分布式軟件系統架構。
3.大數據主要是學(xué)啥
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。 大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大數據實(shí)時(shí)計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段：Python、Scala。 大數據商業(yè)實(shí)戰階段：實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
大數據（big data,mega data），或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進(jìn)行分析處理。
大數據的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
4.大數據學(xué)習一般都學(xué)什么內容
基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實(shí)時(shí)計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段：Python、Scala。
大數據商業(yè)實(shí)戰階段：實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
大數據（big data,mega data），或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(cháng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據進(jìn)行分析處理。大數據的5V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。
大數據的5個(gè)“V”，或者說(shuō)特點(diǎn)有五層面：
第一，數據體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數據類(lèi)型繁多
前文提到的網(wǎng)絡(luò )日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價(jià)值密度低
以視頻為例，連續不間斷監控過(guò)程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統的數據挖掘技術(shù)有著(zhù)本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。
物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數據來(lái)源或者承載的方式。
5.學(xué)大數據需要什么基礎呢
大講臺大數據培訓為你解答：
簡(jiǎn)而言之，從大數據中提取大價(jià)值的挖掘技術(shù)。專(zhuān)業(yè)的說(shuō)，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關(guān)鍵作用是什么？
挖掘出各個(gè)行業(yè)的關(guān)鍵路徑，幫助決策，提升社會(huì )（或企業(yè)）運作效率。
最初是在怎樣的場(chǎng)景下提出？
在基礎學(xué)科經(jīng)歷信息快速發(fā)展之后，就誕生了“大數據”的說(shuō)法。但其實(shí)是隨著(zhù)數據指數級的增長(cháng)，尤其是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化和傳感器移動(dòng)化之后，從大數據中挖掘出某個(gè)事件現在和未來(lái)的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數據技術(shù)包含的內容概述？
非結構化數據收集架構，數據分布式存儲集群，數據清洗篩選架構，數據并行分析模擬架構，高級統計預測算法，數據可視化工具。
大數據技術(shù)學(xué)習路線(xiàn)指南：
大數據技術(shù)的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時(shí)間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable,Apollo,DynamoDB等）
數據收集架構（比如：Kinesis,Kafla）
集成開(kāi)發(fā)環(huán)境（比如：R-Studio）
程序開(kāi)發(fā)輔助工具（比如：大量的第三方開(kāi)發(fā)輔助工具）
調度協(xié)調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學(xué)習（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：）
安全管理（常用的有Gateway）
大數據系統部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學(xué)習或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎）
多種數據庫的演變（MySQL/Memcached）
商業(yè)智能（大力推薦：Jaspersoft）
數據可視化（這個(gè)工具就很多了，可以根據實(shí)際需要來(lái)選擇）
大數據處理算法（10大經(jīng)典算法）
大數據中常用的分析技術(shù)？
A/B測試、關(guān)聯(lián)規則挖掘、數據聚類(lèi)、
數據融合和集成、遺傳算法、自然語(yǔ)言處理、
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、神經(jīng)分析、優(yōu)化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統計、模擬、時(shí)間序列分析
6.大數據
大數據（big data），或稱(chēng)巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無(wú)法通過(guò)目前主流軟件工具，在合理時(shí)間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極目的的資訊。
（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫(xiě)的《大數據時(shí)代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣的捷徑，而采用所有數據的方法[2]）大數據的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。說(shuō)起大數據，就要說(shuō)到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)：BI），又稱(chēng)商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現代數據倉庫技術(shù)、線(xiàn)上分析處理技術(shù)、數據挖掘和數據展現技術(shù)進(jìn)行數據分析以實(shí)現商業(yè)價(jià)值。
商業(yè)智能作為一個(gè)工具，是用來(lái)處理企業(yè)中現有數據，并將其轉換成知識、分析和結論，輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數據提高決策質(zhì)量的技術(shù)，包含了從數據倉庫到分析型系統等。
商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當時(shí)將商業(yè)智能定義為一類(lèi)由數據倉庫（或數據集市）、查詢(xún)報表、數據分析、數據挖掘、數據備份和恢復等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應用。
商務(wù)智能是20世紀90年代末首先在國外企業(yè)界出現的一個(gè)術(shù)語(yǔ)，其代表為提高企業(yè)運營(yíng)性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應用到整個(gè)企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過(guò)對信息的開(kāi)發(fā)，將其轉變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱(chēng)之為混沌世界中的智能。
因此，越來(lái)越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達到經(jīng)營(yíng)目標的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現有的數據轉化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。
這里所談的數據包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統的訂單、庫存、交易賬目、客戶(hù)和供應商資料及來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數據，以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數據。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數據轉化為知識，需要利用數據倉庫、線(xiàn)上分析處理（OLAP）工具和數據挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數據倉庫、OLAP、數據挖掘、數據展現等技術(shù)的綜合運用。
把商業(yè)智能看成是一種解決方案應該比較恰當。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來(lái)自不同的企業(yè)運作系統的數據中提取出有用的數據并進(jìn)行清理，以保證數據的正確性，然后經(jīng)過(guò)抽取（Extraction）、轉換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過(guò)程，合并到一個(gè)企業(yè)級的數據倉庫里，從而得到企業(yè)數據的一個(gè)全局視圖，在此基礎上利用合適的查詢(xún)和分析工具、數據挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理（這時(shí)信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現給管理者，為管理者的決策過(guò)程提供支持。
企業(yè)導入BI的優(yōu)點(diǎn)1.隨機查詢(xún)動(dòng)態(tài)報表 2.掌握指標管理 3.隨時(shí)線(xiàn)上分析處理 4.視覺(jué)化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預測規劃 導入BI的目的1.促進(jìn)企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)。 2.降低整體營(yíng)運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫(xiě)程式、Poweruser制作報表的時(shí)間與人力成本，而彈性的模組設計介面，完全不需撰寫(xiě)程式的特色也讓日后的維護成本大幅降低。
3.協(xié)同組織目標與行動(dòng)（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內的每個(gè)人目標一致、齊心協(xié)力。
商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數據倉庫（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機分析處理（OLAP）以及數據挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數據倉庫是商業(yè)智能的基礎，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數據源。
所謂數據倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩定的、不同時(shí)間的數據集合，用以支持經(jīng)營(yíng)管理中的決策制定過(guò)程。多維分析和數據挖掘是最常聽(tīng)到的例子，數據倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數據。
在線(xiàn)分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數據中轉化出來(lái)、能夠真正為用戶(hù)所理解的、并真實(shí)反映數據維特性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪(fǎng)問(wèn)，從而獲得對數據的更深入了解的一類(lèi)軟件技術(shù)。 數據挖掘（DM）是一種決策支持過(guò)程，它主要基于A(yíng)I、機器學(xué)習、統計學(xué)等技術(shù)，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)原有的數據，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預測客戶(hù)的行為，幫助企業(yè)的決策者調整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。
商業(yè)智能的應用范圍 1.采購管理 2.財務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶(hù)服務(wù) 5.配銷(xiāo)管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷(xiāo)售管理 8.行銷(xiāo)管理 商業(yè)智能實(shí)施步驟 商。
7.大數據都需要掌握什么在哪里學(xué)
大數據課程：
基礎階段：Linux、百Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：度hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數據專(zhuān)儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實(shí)時(shí)計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據采集階段：Python、Scala。
大數據商業(yè)回實(shí)戰階段：實(shí)操企業(yè)大數據處理業(yè)務(wù)場(chǎng)答景，分析需求、解決方案實(shí)施，綜合技術(shù)實(shí)戰應用。
