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大数据应该学什么

发布时间:2021-12-02 14:31:20

A. 大数据这个专业主要是学什么的

学习大数据开发需要学习的内容包括三大部分,分别是:
大数据基础知识、大数据平台知识、大数据场景应用。
大数据基础知识有三个主要部分:数学、统计学和计算机;
大数据平台知识:是大数据开发的基础,往往以搭建Hadoop、Spark平台为主;
目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的工程师薪酬在40万~160万元之间不等,而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。
从事大数据,需掌握哪些技术
1、java编程
Java语言是基础,可以编写Web应用、桌面应用、分布式系统、嵌入式系统应用等。Java语言有很多优点,它的跨平台能力赢得了很多工程师的喜爱。
2、Linux基础操作命令
大数据开发一般在Linux环境下进行。大数据工程师使用的命令主要在三方面:查看进程,包括CPU、内存;排查故障,定位问题;排除系统慢的原因等。
3、Hadoop
Hadoop中使用最多的是HDFS集群和MapRece框架。HDFS存储数据,并优化存取过程。
MapRece方便了工程师编写应用程序
4、HBase
HBase可以随机、实时读写大数据,更适合于非结构化数据存储,核心是分布式的、面向列的Apache HBase数据库。HBase作为Hadoop的数据看,它的应用、架构和高级用法对大数据开发来说非常重要。
5、Hive
Hive作为Hadoop的一个数据仓库工具,方便了数据汇总和统计分析。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,可以协调为分布式应用程序。ZooKeeper的功能主要有:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务。
7、Phoenix
Phoenix是一种开源的sql引擎,是用Java语言编写的。
8、Avro与Protobuf
Avro、Protobuf是适合做数据存储的数据序列化系统,有较丰富的数据结构类型,可以在多种不同的语言间进行通信。
9、Cassandra
Apache Cassandra是运行在服务器或者云基础设施上的可以为数据提供完美平台的数据库,具有高性能、可扩展性、高线性。
Cassandra支持数据中心间互相复制,低延迟、不受断电影响。它的数据模型有列索引、高性能视图和内置缓存。
10、Kafka
Kafka可以通过集群来提供实时的消息的分布式发布订阅消息系统,具有很高的吞吐量,主要是利用Hadoop的并行加载来统一线上、离线的消息处理。
11、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求,大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
12、Flume
Flume是海量日志处理系统,具有高可用、高可靠、分布式的特点,可以对日志进行采集、聚合和传输。Flume可以定制数据发送方来收集数据,也可以对数据简单处理后写到数据接收方。
除了在这里讲到的所需要具备的大数据行业的技能,如果往后想要更加长远更加顺利的发展则还需要不断的去修炼自身的技术。

B. 大数据都要学什么

1、可视化分析袭


大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。


2、数据挖掘算法


大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法,各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。


3、预测性分析能力


大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析,从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,之后便可以通过模型带入新的数据,从而预测未来的数据。


4、语义引擎


大数据分析广泛应用于网络数据挖掘,可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义,分析,判断用户需求,从而实现更好的用户体验和广告匹配。

C. 大数据专业需要学习什么知识

学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础Java开始学起(大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库,夯实基础之后,再进入大数据的学习,具体可以按照如下体系:
第一阶段
CORE JAVA (加**的需重点熟练掌握,其他掌握)
Java基础**
数据类型,运算符、循环,算法,顺序结构程序设计,程序结构,数组及多维数组
面向对象**
构造方法、控制符、封装
继承**
多态**
抽象类、接口**
常用类
集合Collection、list**
HashSet、TreeSet、Collection
集合类Map**
异常,File
文件/流**
数据流和对象流**
线程(理解即可)
网络通信(理解即可)
第二阶段
数据结构
关系型数据库
Linux系统操作
Linux操作系统概述,安装Linux操作系统,图形界面操作基础,Linux字符界面基础,字符界面操作进阶,用户、组群和权限管理,文件系统管理,软件包管理与系统备份,Linux网络配置 (主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识,同时通过大量实验,着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解,并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时,如果大家有时间把javaweb及框架学习一番,会让你的大数据学习更自由一些)
重点掌握:
常见算法
数据库表设计,SQL语句,Linux常见命令
第三阶段
Hadoop阶段
离线分析阶段
实时计算阶段
重点掌握:
Hadoop基础,HDFS,MapRece,分布式集群,Hive,Hbase,Sqoop
,Pig,Storm实时数据处理平台,Spark平台

D. 大数据专业主要学什么

1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;
2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;
3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;
4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;
5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;
7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;
8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;
9、Redis——key-value存储系统;
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;
12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;
14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;
15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;
16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;

E. 大数据都需要学习什么

大数据专业是一项技术的学习方向,该专业是交叉性学科,学习内容涵盖较广,其中以统计学、数学、计算机为三大支撑柱学科,并以生物、医学、环境科学、经济学、管理学等作为辅助拓展。除此之外还需要学习数据采集、数据分析、数据处理软件及计算机编程语言等。不同的工作岗位与方向,需要从事的工作也不是一样的,因此催生出了许多职位。较为常见的大数据发展方向是大数据开发、大数据分析。

回过头来我们看看学习大数据需要的基础

1、java SE、EE(SSM)
90%的大数据框架都是Java写的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大数据的框架安装在Linux操作系统上

- 需要学什么

大数据离线分析

一般处理T+1数据(T:可能是1天、一周、一个月、一年)
a、Hadoop :一般不选用最新版本,踩坑难解决
(common、HDES、MapRece、YARN)
环境搭建、处理数据的思想
b、Hive:大数据的数据仓库
通过写SQL对数据进行操作,类似于MySQL数据库的sql
c、HBase:基于HDFS的NOSQL数据库
面向列存储
d、协作框架:
sqoop(桥梁:HDFS《==》RDBMS)
flume:搜集日志文件中的信息
e、调度框架
anzkaban
了解:crotab(Linux自带)
zeus(Alibaba)
Oozie(cloudera)
f、前沿框架扩展:
kylin、impala、ElasticSearch(ES)


大数据实时分析

以spark框架为主
Scala:OOP(面向对象程序设计)+FP(函数是程序设计)
sparkCore:类比MapRece
sparkSQL:类比hive
sparkStreaming:实时数据处理
kafka:消息队列
前沿框架扩展:flink
阿里巴巴:blink

大数据机器学习

spark MLlib:机器学习库
pyspark编程:Python和spark的结合
推荐系统
python数据分析
python机器学习

F. 大数据专业主要学什么

近两年来,互联网的发展迅速,相对应的带动了很多行业的发展,大数据作为新兴行业之一,半年来的人才需求在也是居高不下。

通过持续的观察前程无忧与智联招聘需求,在2016年6月大数据相关职位需求量,北京为21,511+个,稳居榜首,职位量占比高达25.1%,上海与深圳虽然拿下第二与第三,但是数量相差甚远。前十名也全部都是一二线城市,由此可以得出,大数据的发展,当前最活跃于偏向于发达的一线城市以及沿海地区。

从各行业发布的数量上来看,以计算机软件职位需求量最大,互联网/电子商务、IT服务/系统/数据/维护,紧随其后,并且三者相差不大,由此可以看出,计算机、互联网、IT类的职位需求的空缺一直很大,对于很多求职者而言,这是一个非常大的机遇。排名前四的与第五的数据相差很大,一方面是传统岗位数量的饱和,另一方面也就是新兴行业人才的稀缺。同时已经可以看出大数据在咨询、房地产、教育等行业的应用已经出现一个小的趋势,未来这些行业或将出现巨大的需求(或许这以一切的数据现象反映了当前国内的经济现状)。

从薪资水平上来看,5-8K是起步,20K以上的在2015年仅占2.4%,而在2016年却是增长到了21.5%%,由此可以看出,大数据其实也就是这一年始真正的发展。不论是平均最高月薪还是平均最低月薪,2016年在2015年的基础上都有明显的增长。平均月薪的增长意味着大数据进入了越来越多人的视线,专业人才难求,平均月薪疯长,大数据不火都不行。

目前大数据培训相对其他培训项目要好就业,因为其他语言还是技能培训都是有一定的市场基础的,而大数据在最近两年才大力发展,并且在各领域蔓延,因此所产生的人才缺口巨大,而在企业中真正对大数据技能比较强力的技术人才,又特别的少;

应用越来越广,技术人才却产生较慢,刚培训的人员,只能适应基本的软件操作和理论基础;还达不到企业要完成复杂业务的技术需求;所以培训入门快,拿薪资快,但只是一时,进入企业,不努力学习是跟不上发展与用人需求的。

大数据就业方向

大数据领域有三个大的技术方向,这些不同的技术方向,对应企业的哪些招聘岗位?

大数据技术与应用专业市场需求旺盛,对应岗位有大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师、数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等;

大数据入门月薪已经达到了8K以上,工作1年月薪可达到1.2W以上,具有2-3年工作经验的人才年薪可以达到30万—50万,一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习大数据专业也是进大公司的捷径。

1. Hadoop大数据开发方向市场需求旺盛,大数据培训的主体,目前IT培训机构的重点对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等2. 数据挖掘、数据分析&机器学习方向学习起点高、难度大,市面上只有很少的培训机构在做。对应岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等3. 大数据运维&云计算方向市场需求中等,更偏向于Linux、云计算学科对应岗位:大数据运维工程师

当下,大数据的趋势已逐步从概念走向落地,而在IT人跟随大数据浪潮的转型中,各大企业对大数据高端人才的需求也越来越紧迫。这一趋势,也给想要从事大数据方面工作的人员提供了难得的职业机遇。

G. 大数据专业主要学什么

“大复数据”简单来说,就是一些制把我们需要观察的对象数据化,然后把数据输入计算机,让计算机对这些大量的数据进行分析之后,给出我们一些结论。

学的主要内容有:

①JavaSE核心技术

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发

③Spark相关技术、Scala基本编程

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习

⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化

⑥云平台开发技术

整体来说,大数据课程知识点多,课程难度较大。虽然是0基础入门,但企业对大数据人才招聘要求高,至少需要本科学历,建议本科及以上学历同学报名。

南京北大青鸟祝你学有所成!

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H. 大数据学习需要哪些课程

主修课程抄:面向对象袭程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

I. 入门大数据需要学习什么内容

作为一名零基础学习者,请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言,大数据更像是一门技术,其所包含的内容相对比较多。在正式开始学习之前,可以买一些大数据相关书籍或者找一些网上的学习资料,先建立对行业以及对大数据相关职位的了解。

比如,大数据分为哪些发展方向,不同的发展方向对应哪些发展职位,各个职位的发展所要求的核心技能点是什么,企业对于大数据人才的需求是什么样的,了解清楚了这些,才能真正考虑清楚,学什么怎么学。

以大数据开发来说,其中涉及到的主要是大数据应用开发,要求一定的编程能力,在学习阶段,主要需要学习掌握大数据技术框架,包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等……

以大数据分析来说,有主攻业务运营方面的数据分析师,也有主攻机器学习、深度学习等的数据挖掘师,具体到其中的各个职位,更是有着更加具体的技能要求,那么在学习阶段就要先做好相关的准备了。

关于入门大数据需要学习什么内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

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