大數據與應用的(學(xué)習大數據應該掌握哪些知識)
1.學(xué)習大數據應該掌握哪些知識
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。
2.大數據分析應該掌握哪些基礎知識
隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的不斷發(fā)展。很多人想要從事互聯(lián)網(wǎng)方面的工作，現在非常流行的就是大數據，你了解大數據是做什么的嗎？學(xué)習大數據需要掌握哪些知識？大數據在未來(lái)有很大的發(fā)展機會(huì )，每個(gè)崗位需要具備的能力是不同的。下面小編為大家介紹學(xué)習大數據需要掌握的知識。
大數據業(yè)務(wù)流程有四個(gè)基本步驟，即業(yè)務(wù)理解，數據準備，數據挖掘和分析應用程序。該過(guò)程分為三個(gè)功能區：大數據系統開(kāi)發(fā)，整個(gè)操作系統的構建和維護，數據準備，平臺和工具開(kāi)發(fā)。大數據挖掘，負責關(guān)鍵模型應用和研究工作。大數據分析應用程序：兩者都是外部需求的訪(fǎng)問(wèn)者也是解決方案的輸出，并且在許多情況下還將承擔整體協(xié)調的作用。
大數據提取轉換和加載過(guò)程（ETL）是大數據的重要處理環(huán)節。提取是從業(yè)務(wù)數據庫中提取數據。轉換是根據業(yè)務(wù)邏輯規則處理數據的過(guò)程。負載是將數據加載到數據倉庫的過(guò)程中。
數據提取工具實(shí)現了db到hdfs的數據導入功能，并提供了高效的分布式并行處理能力。可以使用數據庫分區，字段分區和基于分頁(yè)的并行批處理將db數據提取到hdfs文件系統中，從而可以有效地按字段解析分區數據。
數據收集可以是歷史數據采集或實(shí)時(shí)數據采集。它可以收集存儲在數據庫中的結構化數據，或收集非結構化數據，如文本，圖片，圖像，音頻，視頻等。結構變化較大的半結構化數據，可以在數據后直接存儲在流量狀態(tài)分析平臺上收集完成。
3.學(xué)大數據需要什么基礎
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。
4.學(xué)習大數據需要什么基礎
學(xué)習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要的。
目前從事大數據方向的程序員比較普遍使用的語(yǔ)言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語(yǔ)言都有一定的應用場(chǎng)景，不同崗位的程序員使用的語(yǔ)言也稍有不同。Python目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和算法實(shí)現上，可以說(shuō)大數據領(lǐng)域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數據領(lǐng)域的應用還是跟平臺有直接關(guān)系，通常在需要高性能的數據處理部分采用Java開(kāi)發(fā)。Scala和R主要是基于場(chǎng)景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡(jiǎn)潔一些，同時(shí)Scala是Spark的實(shí)現語(yǔ)言，在與Spark相關(guān)的開(kāi)發(fā)中使用Scala是比較方面的選擇。
R語(yǔ)言本身的特點(diǎn)就是統計分析，語(yǔ)法簡(jiǎn)單且功能強大，是做大數據統計分析的一把利器。
