大數據應該學什麼

A. 大數據這個專業主要是學什麼的

學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：
大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用。
大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；
大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主；
目前，一個大數據工程師的月薪輕松過萬，一個有幾年工作經驗的工程師薪酬在40萬~160萬元之間不等，而更頂尖的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬。
從事大數據，需掌握哪些技術
1、java編程
Java語言是基礎，可以編寫Web應用、桌面應用、分布式系統、嵌入式系統應用等。Java語言有很多優點，它的跨平台能力贏得了很多工程師的喜愛。
2、Linux基礎操作命令
大數據開發一般在Linux環境下進行。大數據工程師使用的命令主要在三方面：查看進程，包括CPU、內存；排查故障，定位問題；排除系統慢的原因等。
3、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapRece框架。HDFS存儲數據，並優化存取過程。
MapRece方便了工程師編寫應用程序。
4、HBase
HBase可以隨機、實時讀寫大數據，更適合於非結構化數據存儲，核心是分布式的、面向列的Apache HBase資料庫。HBase作為Hadoop的數據看，它的應用、架構和高級用法對大數據開發來說非常重要。
5、Hive
Hive作為Hadoop的一個數據倉庫工具，方便了數據匯總和統計分析。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，可以協調為分布式應用程序。ZooKeeper的功能主要有：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務。
7、Phoenix
Phoenix是一種開源的sql引擎，是用Java語言編寫的。
8、Avro與Protobuf
Avro、Protobuf是適合做數據存儲的數據序列化系統，有較豐富的數據結構類型，可以在多種不同的語言間進行通信。
9、Cassandra
Apache Cassandra是運行在伺服器或者雲基礎設施上的可以為數據提供完美平台的資料庫，具有高性能、可擴展性、高線性。
Cassandra支持數據中心間互相復制，低延遲、不受斷電影響。它的數據模型有列索引、高性能視圖和內置緩存。
10、Kafka
Kafka可以通過集群來提供實時的消息的分布式發布訂閱消息系統，具有很高的吞吐量，主要是利用Hadoop的並行載入來統一線上、離線的消息處理。
11、Spark
Spark是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統一的框架用於管理各種不同性質的數據集和數據源的大數據處理的需求，大數據開發需掌握Spark基礎、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內存管理、Spark廣播變數、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關知識。
12、Flume
Flume是海量日誌處理系統，具有高可用、高可靠、分布式的特點，可以對日誌進行採集、聚合和傳輸。Flume可以定製數據發送方來收集數據，也可以對數據簡單處理後寫到數據接收方。
除了在這里講到的所需要具備的大數據行業的技能，如果往後想要更加長遠更加順利的發展則還需要不斷的去修煉自身的技術。

B. 大數據都要學什麼

1、可視化分析襲

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學地呈現出數據本身具備的特點。

3、預測性分析能力

大數據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

C. 大數據專業需要學習什麼知識

學習要根據自身情況來定，如果你是零基礎，那就必須先從基礎Java開始學起（大數據支持很多開發語言，但企業用的最多的還是JAVA），接下來學習數據結構、Linux系統操作、關系型資料庫，夯實基礎之後，再進入大數據的學習，具體可以按照如下體系：
第一階段
CORE JAVA （加**的需重點熟練掌握，其他掌握）
Java基礎**
數據類型，運算符、循環，演算法，順序結構程序設計，程序結構，數組及多維數組
面向對象**
構造方法、控制符、封裝
繼承**
多態**
抽象類、介面**
常用類
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合類Map**
異常，File
文件/流**
數據流和對象流**
線程（理解即可）
網路通信（理解即可）
第二階段
數據結構
關系型資料庫
Linux系統操作
Linux操作系統概述，安裝Linux操作系統，圖形界面操作基礎，Linux字元界面基礎，字元界面操作進階，用戶、組群和許可權管理，文件系統管理，軟體包管理與系統備份，Linux網路配置 （主要掌握Linux操作系統的理論基礎和伺服器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養動手能力。了解Linux操作系統在行業中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對伺服器操作系統的認識和實踐配置能力。加深對計算機網路基礎知識的理解，並在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統的安裝、命令行操作、用戶管理、磁碟管理、文件系統管理、軟體包管理、進程管理、系統監測和系統故障排除。掌握Linux操作系統的網路配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網路操作系統和軟體系統開發奠定堅實的基礎。與此同時，如果大家有時間把javaweb及框架學習一番，會讓你的大數據學習更自由一些）
重點掌握：
常見演算法
資料庫表設計，SQL語句，Linux常見命令
第三階段
Hadoop階段
離線分析階段
實時計算階段
重點掌握：
Hadoop基礎，HDFS，MapRece，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop
，Pig，Storm實時數據處理平台，Spark平台

D. 大數據專業主要學什麼

1、Java——Java可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序，是大數據學習的基礎；
2、Linux——大數據開發通常在Linux環境下進行；
3、Hadoop——分布式系統基礎架構，用戶可以充分利用集群的威力進行高速運算和存儲；
4、Avro與Protobuf——數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型；
5、HBase——分布式的、面向列的開源資料庫，是一個適合於非結構化數據存儲的資料庫；
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要組件；
7、Hive——基於Hadoop的一個數據倉庫工具 ；
8、phoenix——用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎；
9、Redis——key-value存儲系統；
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統；
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三個開源框架；
12、Kafka——一種高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統；
13、Spark——專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎 ；
14、Scala——大數據開發重要框架的編程語言；
15、Azkaban——可完成大數據流任務調度；
16、Python與數據分析——可用於數據採集、數據分析以及數據可視化；

E. 大數據都需要學習什麼

大數據專業是一項技術的學習方向，該專業是交叉性學科，學習內容涵蓋較廣，其中以統計學、數學、計算機為三大支撐柱學科，並以生物、醫學、環境科學、經濟學、管理學等作為輔助拓展。除此之外還需要學習數據採集、數據分析、數據處理軟體及計算機編程語言等。不同的工作崗位與方向，需要從事的工作也不是一樣的，因此催生出了許多職位。較為常見的大數據發展方向是大數據開發、大數據分析。

回過頭來我們看看學習大數據需要的基礎

1、java SE、EE（SSM）
90%的大數據框架都是Java寫的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大數據的框架安裝在Linux操作系統上

- 需要學什麼

大數據離線分析

一般處理T+1數據（T：可能是1天、一周、一個月、一年）
a、Hadoop ：一般不選用最新版本，踩坑難解決
（common、HDES、MapRece、YARN）
環境搭建、處理數據的思想
b、Hive：大數據的數據倉庫
通過寫SQL對數據進行操作，類似於MySQL資料庫的sql
c、HBase：基於HDFS的NOSQL資料庫
面向列存儲
d、協作框架：
sqoop（橋梁：HDFS《==》RDBMS）
flume：搜集日誌文件中的信息
e、調度框架
anzkaban
了解：crotab（Linux自帶）
zeus（Alibaba）
Oozie（cloudera）
f、前沿框架擴展：
kylin、impala、ElasticSearch（ES）

大數據實時分析

以spark框架為主
Scala：OOP（面向對象程序設計）+FP（函數是程序設計）
sparkCore：類比MapRece
sparkSQL：類比hive
sparkStreaming：實時數據處理
kafka：消息隊列
前沿框架擴展：flink
阿里巴巴：blink

大數據機器學習

spark MLlib：機器學習庫
pyspark編程：Python和spark的結合
推薦系統
python數據分析
python機器學習

F. 大數據專業主要學什麼

近兩年來，互聯網的發展迅速，相對應的帶動了很多行業的發展，大數據作為新興行業之一，半年來的人才需求在也是居高不下。

通過持續的觀察前程無憂與智聯招聘需求，在2016年6月大數據相關職位需求量，北京為21,511+個，穩居榜首，職位量佔比高達25.1%，上海與深圳雖然拿下第二與第三，但是數量相差甚遠。前十名也全部都是一二線城市，由此可以得出，大數據的發展，當前最活躍於偏向於發達的一線城市以及沿海地區。

從各行業發布的數量上來看，以計算機軟體職位需求量最大，互聯網/電子商務、IT服務/系統/數據/維護，緊隨其後，並且三者相差不大，由此可以看出，計算機、互聯網、IT類的職位需求的空缺一直很大，對於很多求職者而言，這是一個非常大的機遇。排名前四的與第五的數據相差很大，一方面是傳統崗位數量的飽和，另一方面也就是新興行業人才的稀缺。同時已經可以看出大數據在咨詢、房地產、教育等行業的應用已經出現一個小的趨勢，未來這些行業或將出現巨大的需求(或許這以一切的數據現象反映了當前國內的經濟現狀)。

從薪資水平上來看，5-8K是起步，20K以上的在2015年僅佔2.4%，而在2016年卻是增長到了21.5%%，由此可以看出，大數據其實也就是這一年始真正的發展。不論是平均最高月薪還是平均最低月薪，2016年在2015年的基礎上都有明顯的增長。平均月薪的增長意味著大數據進入了越來越多人的視線，專業人才難求，平均月薪瘋長，大數據不火都不行。

目前大數據培訓相對其他培訓項目要好就業，因為其他語言還是技能培訓都是有一定的市場基礎的，而大數據在最近兩年才大力發展，並且在各領域蔓延，因此所產生的人才缺口巨大，而在企業中真正對大數據技能比較強力的技術人才，又特別的少；

應用越來越廣，技術人才卻產生較慢，剛培訓的人員，只能適應基本的軟體操作和理論基礎；還達不到企業要完成復雜業務的技術需求；所以培訓入門快，拿薪資快，但只是一時，進入企業，不努力學習是跟不上發展與用人需求的。

大數據就業方向

大數據領域有三個大的技術方向，這些不同的技術方向，對應企業的哪些招聘崗位？

大數據技術與應用專業市場需求旺盛，對應崗位有大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師、數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等；

大數據入門月薪已經達到了8K以上，工作1年月薪可達到1.2W以上，具有2-3年工作經驗的人才年薪可以達到30萬—50萬，一般需要大數據處理的公司基本上都是大公司，所以學習大數據專業也是進大公司的捷徑。

1. Hadoop大數據開發方向市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等3. 大數據運維&雲計算方向市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科對應崗位：大數據運維工程師

當下，大數據的趨勢已逐步從概念走向落地，而在IT人跟隨大數據浪潮的轉型中，各大企業對大數據高端人才的需求也越來越緊迫。這一趨勢，也給想要從事大數據方面工作的人員提供了難得的職業機遇。

G. 大數據專業主要學什麼

「大復數據」簡單來說，就是一些制把我們需要觀察的對象數據化，然後把數據輸入計算機，讓計算機對這些大量的數據進行分析之後，給出我們一些結論。

學的主要內容有：

①JavaSE核心技術

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發

③Spark相關技術、Scala基本編程

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化

⑥雲平台開發技術

整體來說，大數據課程知識點多，課程難度較大。雖然是0基礎入門，但企業對大數據人才招聘要求高，至少需要本科學歷，建議本科及以上學歷同學報名。

南京北大青鳥祝你學有所成！

北大青鳥中博軟體學院小班教學實拍

H. 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

I. 入門大數據需要學習什麼內容

作為一名零基礎學習者，請不要將大數據開發看做一門與Java、python等相似的IT語言，大數據更像是一門技術，其所包含的內容相對比較多。在正式開始學習之前，可以買一些大數據相關書籍或者找一些網上的學習資料，先建立對行業以及對大數據相關職位的了解。

比如，大數據分為哪些發展方向，不同的發展方向對應哪些發展職位，各個職位的發展所要求的核心技能點是什麼，企業對於大數據人才的需求是什麼樣的，了解清楚了這些，才能真正考慮清楚，學什麼怎麼學。

以大數據開發來說，其中涉及到的主要是大數據應用開發，要求一定的編程能力，在學習階段，主要需要學習掌握大數據技術框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等……

以大數據分析來說，有主攻業務運營方面的數據分析師，也有主攻機器學習、深度學習等的數據挖掘師，具體到其中的各個職位，更是有著更加具體的技能要求，那麼在學習階段就要先做好相關的准備了。

關於入門大數據需要學習什麼內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。