大數(shù)據(jù)與應(yīng)用的(學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)該掌握哪些知識(shí))

1.學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)應(yīng)該掌握哪些知識(shí)

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，很多人紛紛選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，想要進(jìn)入大數(shù)據(jù)行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大，包括的知識(shí)較多，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以讓你全面掌握大數(shù)據(jù)技能。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識(shí)？

1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)

怎樣進(jìn)行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的快速入門(mén)？學(xué)大數(shù)據(jù)課程之前要先學(xué)習(xí)一種計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言。Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語(yǔ)言基礎(chǔ)，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)基于常用的高級(jí)語(yǔ)言。而且不論是學(xué)習(xí)hadoop，還是數(shù)據(jù)挖掘，都需要有編程語(yǔ)言作為基礎(chǔ)。因此，如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，掌握J(rèn)ava基礎(chǔ)是必不可少的。

2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識(shí)

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)；HDFS技術(shù)；HBASE技術(shù)；Sqoop使用流程；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具HIVE；大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語(yǔ)言；數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。

如果把大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)離不開(kāi)物聯(lián)網(wǎng)，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)有著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)要高擴(kuò)展就離不開(kāi)云計(jì)算，大數(shù)據(jù)計(jì)算分析采用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會(huì)比較慢，需要做并行計(jì)算和分布式計(jì)算擴(kuò)展。

3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備的能力

數(shù)學(xué)知識(shí)，數(shù)學(xué)知識(shí)是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識(shí)。對(duì)于數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計(jì)相關(guān)的內(nèi)容，需要有一定公式計(jì)算能力，了解常用統(tǒng)計(jì)模型算法。而對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘工程師來(lái)說(shuō)，各類(lèi)算法也需要熟練使用，對(duì)數(shù)學(xué)的要求是最高的。

編程語(yǔ)言，對(duì)于想學(xué)大數(shù)據(jù)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、Python等均可。

4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的領(lǐng)域

大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域，比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等，應(yīng)用范圍非常廣泛，大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)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(biāo)，也是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動(dòng)力。

2.大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)

隨著互聯(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(xiàn)在非常流行的就是大數(shù)據(jù)，你了解大數(shù)據(jù)是做什么的嗎？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識(shí)？大數(shù)據(jù)在未來(lái)有很大的發(fā)展機(jī)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(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握的知識(shí)。

大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流程有四個(gè)基本步驟，即業(yè)務(wù)理解，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)挖掘和分析應(yīng)用程序。該過(guò)程分為三個(gè)功能區(qū)：大數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)，整個(gè)操作系統(tǒng)的構(gòu)建和維護(hù)，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，平臺(tái)和工具開(kāi)發(fā)。大數(shù)據(jù)挖掘，負(fù)責(zé)關(guān)鍵模型應(yīng)用和研究工作。大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序：兩者都是外部需求的訪問(wèn)者也是解決方案的輸出，并且在許多情況下還將承擔(dān)整體協(xié)調(diào)的作用。

大數(shù)據(jù)提取轉(zhuǎn)換和加載過(guò)程（ETL）是大數(shù)據(jù)的重要處理環(huán)節(jié)。提取是從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)。轉(zhuǎn)換是根據(jù)業(yè)務(wù)邏輯規(guī)則處理數(shù)據(jù)的過(guò)程。負(fù)載是將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的過(guò)程中。

數(shù)據(jù)提取工具實(shí)現(xiàn)了db到hdfs的數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，并提供了高效的分布式并行處理能力?？梢允褂脭?shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)，字段分區(qū)和基于分頁(yè)的并行批處理將db數(shù)據(jù)提取到hdfs文件系統(tǒng)中，從而可以有效地按字段解析分區(qū)數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)收集可以是歷史數(shù)據(jù)采集或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)采集。它可以收集存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，或收集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本，圖片，圖像，音頻，視頻等。結(jié)構(gòu)變化較大的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以在數(shù)據(jù)后直接存儲(chǔ)在流量狀態(tài)分析平臺(tái)上收集完成。

3.學(xué)大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)

說(shuō)到大數(shù)據(jù)，肯定少不了分析軟件，這應(yīng)該是大數(shù)據(jù)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(duì)大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結(jié)了以下幾點(diǎn)：（1）SQL數(shù)據(jù)庫(kù)的基本操作，會(huì)基本的數(shù)據(jù)管理（2）會(huì)用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)分析和展示（3）會(huì)用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，Python or R(4)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力，如爬蟲(chóng)（5）會(huì)基本的數(shù)據(jù)可視化技能，能撰寫(xiě)數(shù)據(jù)報(bào)告（6）熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)，總體來(lái)說(shuō)，先學(xué)基礎(chǔ)，再學(xué)理論，最后是工具?；旧?，每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習(xí)都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。

1、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)。基礎(chǔ)這種東西還是要掌握好的啊，基礎(chǔ)都還沒(méi)扎實(shí)，知識(shí)大廈是很容易倒的哈。

2、你的目標(biāo)行業(yè)的相關(guān)理論知識(shí)。比如金融類(lèi)的，要學(xué)習(xí)證券、銀行、財(cái)務(wù)等各種知識(shí)，不然到了公司就一臉懵逼啦。

3、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具，軟件結(jié)合案列的實(shí)際應(yīng)用，關(guān)于數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結(jié)果，檢驗(yàn)及解讀數(shù)據(jù)。

當(dāng)然，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等理工科專業(yè)的人確實(shí)比文科生有著客觀的優(yōu)勢(shì)，但能力大于專業(yè)，興趣才會(huì)決定你走得有多遠(yuǎn)。畢竟數(shù)據(jù)分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學(xué)習(xí)好多的編程語(yǔ)言，數(shù)據(jù)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(xí)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(xí)大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)要有一定的編程基礎(chǔ)，這是大數(shù)據(jù)大部分崗位都需要的。

目前從事大數(shù)據(jù)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(yīng)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(yīng)用在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和算法實(shí)現(xiàn)上，可以說(shuō)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域Python的應(yīng)用是比較普遍的。

Java目前在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用還是跟平臺(tái)有直接關(guān)系，通常在需要高性能的數(shù)據(jù)處理部分采用Java開(kāi)發(fā)。Scala和R主要是基于場(chǎng)景的應(yīng)用多一些，Scala構(gòu)建在Java基礎(chǔ)之上，代碼結(jié)構(gòu)要比Java簡(jiǎn)潔一些，同時(shí)Scala是Spark的實(shí)現(xiàn)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(tǒng)計(jì)分析，語(yǔ)法簡(jiǎn)單且功能強(qiáng)大，是做大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的一把利器。