Ⅰ 學習大數據從哪裡入手呢
大數據技術有很多種
但就目前行業形式總體的劃分為兩種：大數據開發和大數據分析
就列舉一下大數據開發所要學習的知識吧
大數據開發：
Java：Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，但大數據開發只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux的基礎一定要打好。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。
Mysql：小數據的處理工具mysql資料庫，用於裝hive，能夠在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。
Hive：主要作用是讓處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。
這是一條來自#加米穀大數據-專注大數據人才培養#的小尾巴
Ⅱ 大數據分析去哪裡學
最著名的大學南京郵電大學已經開設了大數據分析課程
Ⅲ 大數據哪裡學習比較好
好的大數據培訓機構首先是口碑很不錯，除了口碑還有課程、師資、就業、費用等等這些也還可以，多對比幾家機構，條件允許的話就去實地考察，希望你能找到好的大數據學校。
Ⅳ 大數據培訓是哪
目前大數據培訓機構提供的課程大約有兩種：一是大數據開發，二是數據分析與挖掘。以我的經驗來看，大數據開發相對會比較難一點，在我這里的學生認為。大數據的知識點很多，技術體系復雜，需要很認真的學習。大數據培訓一般指大數據開發，不需要數學和統計學基礎的，大數據分析需要數學和統計學基礎。
Ⅳ 大數據專業是什麼哪裡可以學
大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
學大數據專業，可以去專門的電腦學校，這樣自己也能夠更好的學習。
Ⅵ 大數據在哪兒學比較好
目前在高校大數據人才尚未產出的時期，幾乎所有大數據人才80%來自於大數據專業培訓機構；不同的培訓班培訓結果不同，不能一概而論。
選擇一個靠譜的培訓班看一下幾點：
1、機構的師資力量及師資背景：大數據技術培訓的目的就是就業，講師是否來自一線互聯網企業大數據開發崗位非常重要。
2、機構的硬實力：是否可以提供真正的集群伺服器，而非電腦上的虛擬伺服器。
3、機構的軟實力：提供的實訓項目是否為真實的企業級項目，而非憑空想像的不切實際的項目
4、學員的就業率有多高
5、可以申請試聽
關於大數據學習，可以到CDA認證機構咨詢一下，CDA行業標准由國際范圍數據領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過CDA認證考試者可獲得CDA中英文認證證書。
Ⅶ 准備學習一下大數據分析，哪裡的課程比較好
現在這類培訓中心有很多，可以先試聽一下在線課效果更好些，可以聽一下CDA做數據分析培訓比較早，他們的老師講解內容實用性強。效果好。
Ⅷ 想自學大數據，不知道從哪裡學起，有什麼書籍和學習路線推薦么。
說實話自學有一定的難度，如果有基礎，學習能力強說不定自學還能成，這里有大數據的學習視頻，還有別的方向的，這些是華為大數據的課程，HCNA是初級的，HCNP中級，HCIE高級，從基礎的學起，按上面從初級，中級，高級的課程往後學，這樣比看書籍也許會更好點，如果有遇到不懂的，可以提問問線上老師。
Ⅸ 西安哪裡可以學大數據分析
如今互聯網已經進入到人們生活的方方面面，而大數據也在互聯網的運用中脫穎而出，我們可以預見，未來一定是大數據的時代，掌握了大數據就等於掌握了先機，因此如今各大企業對大數據人才的需求不斷增加，所以現在參加大數據系統學習的人越來越多
那我們要做怎麼選擇大數據學習的學校：
看是否允許實地考察
大數據學校中有很多皮包公司，本身沒有師資力量，只是一個組織機構，把想要參加系統學習的學員和希望兼職講課的一線人員牽線搭橋組合到一起。這樣對學員是不負責的。如果實地考察，和工作人員聊聊天，是很容易辨別出來的。
看高薪就業數據
如果有很多的學員參加學習，如果有很高的就業數據，那就是靠譜的學校。如果只宣傳講師多牛，不宣傳就業信息，那麼需要認真考慮。講師非常牛，不代表畢業的學員會同樣牛。
看後續服務
IT行業技術更新非常快。我們在單位加班，累的要死要活，根本沒時間去學習新技術。如果學校只關注學習一門技術收一筆錢的話，對我們長期發展不利。如果在學校，繳費學了這門技術，以後這門技術的所有更新都可以免費學習的話，那就太好了。
看專職講師數量
大數據行業工資很高，大數據公司裡面的一線工程師年薪最低20多萬，如果聘為專職講師，講師的年薪肯定不能低於20多萬，這對學校而言，成本壓力非常大。很多學校只有兼職講師，這樣成本是最小的。因為沒有課的話，學校不付工資，沒有成本。但是兼職講師沒有那麼多時間備課，在講課水平上與專職講師是有很大差別的。
Ⅹ 有誰知道哪個培訓班好，我想學大數據分析
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據對經濟社會的重要影響：
1、能夠推動實現巨大經濟效益
比如對中國零售業凈利潤增長的貢獻，降低製造業產品開發、組裝成本等。
2、能夠推動增強社會管理水平
大數據在公共服務領域的應用，可有效推動相關工作開展，提高相關部門的決策水平、服務效率和社會管理水平，產生巨大社會價值。歐洲多個城市通過分析實時採集的交通流量數據，指導駕車出行者選擇最佳路徑，從而改善城市交通狀況。
3、如果沒有高性能的分析工具，大數據的價值就得不到釋放。對大數據應用必須保持清醒認識，既不能迷信其分析結果，也不能因為其不完全准確而否定其重要作用。
在選擇大數據培訓機構時，應該注意以下幾點：
一．就業情況
每一位學員最關心的就是就業問題，所以這就要求你，在選擇大數據培訓機構時，要多了解培訓機構的就業渠道和就業保障體系。學的好固然重要，但是培訓機構如果擁有一個廣闊的就業渠道，可以幫助你找到一個更好的工作。
二．師資力量
所謂名師出高徒，只有一個大數據從事經驗、教學經驗同樣豐富的老師才能真正的將你的大數據教好，兩者缺一不可。大數據從事經驗代表著這位老師對於大數據的研究程度，如果一位老師自己的大數據都掌握的不夠精湛，你想一下，能教好學生嗎？其次教學經驗同樣不可缺少，就算一位老師對大數據的研究再深，他不能用一個通俗易懂的方式呈現給學生，學生在底下聽得似懂非懂，學生掌握的自然就不好，所以教學經驗同樣是衡量一個培訓機構師資力量是否雄厚的重要標准。
三．大數據課程體系
大數據課程體系是衡量一家大數據培訓是否專業的重要評價標准。大數據培訓課程是否科學和專業，直接決定著課程是否能夠滿足企業的用人要求、學員能否容易吸收等問題；同時好的課程能夠讓學員在最短的時間里學到最多的和最有用的大數據知識。
四．真實大型的項目
如果課程和師資都是戰前的准備和鋪墊，那麼項目就是真正的戰場實戰，准確的說大數據培訓機構的項目鍛煉相當於讓你提前上戰場，避免以後真正找工作上戰場時紙上談兵的尷尬。所以項目實戰的鍛煉直接影響著你能不能找到一家更好的工作。具有豐富項目經驗的大數據人才更加受到企業的歡迎。