加強數據處理能力學什麼

⑴ 大數據學習需要哪些課程

1、Java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，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等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2、Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3、Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4、Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5、Avro與Protobuf

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

6、ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7、HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8、phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9、Redis

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

⑵ 大數據都需要學什麼

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

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。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

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。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在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。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

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。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑶ 大學生如何提高數據處理能力

如何提高數據分析能力？ (2012-02-19 16:19:19)轉載▼
標簽： 數據分析 數據挖掘 雜談
作為一個合格的咨詢師，除了快速的學習能力和敏捷的分析能力，強大的數據分析能力也是必不可少的。筆者根據自己的經驗，總結出以下幾個對提高數據分析能力有幫助的方法，以供參考。一、熟悉公司業務 首先要熟悉公司業務及流程。若脫離行業認知和公司業務背景，分析的結果只會是脫了線的風箏，沒有太大的實用價值。數據分析的最終目的是作為一種分析方法來為整個項目服務。二、明確分析目的 常常會有人問這些數據可以做什麼分析？這是典型的「為了分析而分析」。數據分析的前提是先明確分析目的，這樣的分析才有意義；三、運用營銷、管理等理論 營銷、管理等理論是數據分析的指導思想，使分析思路系統化。例如4P理論等，從哪幾個維度去分析？考慮哪幾個方面？只有這樣做才能使數據分析變得有血有肉有脈絡，真正做到理論指導實踐；四、掌握有效數據分析方法 了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中，不論簡單還是復雜的分析方法，只要能解決問題的方法就是好方法；五、玩轉數據分析工具 數據分析工具，建議先玩轉excel數據透視表，有興趣、實踐、需要的話，再學習SPSS、SAS等統計分析工具。同樣，只要能解決問題的工具就是好工具；六、學會用圖表說話，玩轉PPT等工具 學會如何用圖表有效展現分析結果，PPT有助於數據分析結果展現，達人必備；水晶易表亦對分析結果的展現有很大幫助，選擇性使用；思維導圖可幫助理清分析思路，根據需要選用。光做數據分析是不夠的，真正要做的是將數據分析結果清晰地展現給其他人看；七、勤思考、多動手、多總結 需要經常發問為什麼是這樣的、為什麼不是那樣的。只有這樣勤於思考才有突破點； 光靠腦袋想是不夠的，需要多動手實踐，不要怕錯，大不了錯了重來，數據分析就是一個不斷假設、驗證的過程； 不斷總結分析方法、分析思路、分析流程，在總結中前行；八、關注行業動態 關注數據分析行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗；九、收藏幾本分析秘籍 可在家中收藏一些使用的分析工具書，以便隨時查閱，如《用圖表說話》、《excel圖表之道》等； 數據分析不僅是個工具，而且是門藝術，希望能與大家共勉，提高自己的數據分析能力。
參照這個來提升自己。希望對你有所幫助

⑷ 工科大學生怎樣提高工程設計能力、數據分析能力、技術集成能力

• 工程設計能力：工程設計是為了滿足人類的某種需要，運用一定的科學技術知識和方法，創造和擬定製造新技術、新產品、新工藝的方案和說明。工程設計是科學物化中的橋梁，設計的成果是組織生產的指令性文件，工程設計能力是每個工科人才必須具備的一項基本能力。

（1）多次實驗並學會總結。工程技術設計方法是在漫長的社會活動實踐中發展起來的，完成工程設計主要靠設計者的直覺和經驗，因此需要大量的實踐經歷和經驗總結。

（2）根據任務，逐步細化設計。根據任務的技術要求，在經驗方法的基礎上，先提出設計的初步輪廓，然後再逐步按照近三階段（即初步設計、技術設計和施工設計）的設計方法細化

（3）注重日常積累。博覽群書，多留意一下細節方面的事情，因為靈感往往孕育其中，然後再按照現代設計的方法進行設計，往往會更輕松和更能解決問題。

（4）培養自己的審美意識，能夠將技術與藝術柔和在一起，才能使創造的產品不僅具有社會使用價值，還能為人們提供美的享受。科學素養與人文素養相結合是現代科技人才高素質的體現。

• 數據處理能力：工科學生在研究中從選定研究課題，到設計、試驗、組織生產，都離不開數據的處理與交流，數據處理的能力要在長期的科技工作中得到鍛煉才會有所提高。具體來講可以從以下幾個方面著手。

(1)提升信息獲取能力。充分利用搜索引擎、專業的檢索系統搜集、查詢有關的研究數據，學好專業外語，廣泛深入的閱讀中外文獻著作，翻譯、分析有關的科技資料，並不斷總結整理，形成良好的研究習慣。

（2）提升處理數據的技術能力，熟悉各種數據分析工具，如excel數據透視表、SPSS等；了解數據分析流程，掌握數據分析基本原理與方法，並靈活運用到實踐工作中。

（3）提升信息甄別能力。主要可以通過積極關注行業動態，積極地學習他人的數據分析經驗，向導師、同學請教，多動手實踐，不斷假設、驗證，不斷總結分析方法。

• 技術集成能力：是按照一定的技術原理或功能目的，將兩個或兩個以上的單項技術通過重組而獲得具有統一整體功能的新技術的創造方法。工科學生通過培養技術集成能力往往更容易實現問題突破和思維創新。

（1）提高自身主動學習意識，激發學習興趣，興趣是最好的老師，只有有了興趣和求知慾，才能主動的更好的學習各門學科知識。

（2）積極參加各類講座、報告、研究小組討論、學科競賽等學術活動，通過廣泛的交流和見聞，拓寬視野。

（3）充分利用大學的各種資源，廣泛閱讀文獻，了解各個方向相關的研究發展情況。

（4）積極參加實踐項目，申請擔任助教、助研工作，加強實驗、實習，在實際中發現問題，以問題為牽引學習相關領域知識，以此達到鍛煉科研能力和技術集成創新的目的。

⑸ 數據分析師需要學習哪些技能

對於數據分析師來說，Excel是一個必備的技能，經過大量的實踐發現，Excel是一個比較靠譜的工具，如果用Excel分析數據，就能夠做好數據的分析，同時Excel操作也是比較簡單的，不是程序員也能夠正常的使用。現在有很多企業都在使用Excel這項工具進行去分析數據，所以，數據分析師必須要學會使用Excel。

②行業知識

對於數據分析師來說，業務的了解比數據方法論更重要。而且業務學習沒有捷徑，基本都靠不斷的思考與不斷的總結，這樣才能夠做好數據分析。

③SQL

sql是所有資料庫查詢的語言，而資料庫也是有很多的類型的，比如mysql、sqlserver、oracle等等，對於不同的資料庫，sql語法會有所不同，但是總體上大同小異，只是細微處的差別。如果大家有資料庫基礎的話，那麼只需要找些sql的題目做一做，這樣也能夠提到sql水平。

④數據分析思維

如果作為一名數據分析師，需要很縝密的心思以及對數據很敏感的喜歡，這樣才能夠發現他人會遺漏的東西。有力這些還不夠，我們還需要有一個數據分析的思維，那麼怎麼有一個數據分析的思維呢?一般來說，需要梳理分析思路，並搭建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即清楚如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

⑤統計學

一名優秀的數據分析師還應該精通統計學，只有學會了統計學，才能夠進行數據分析，數據分析是通過大量的數據進行挑選出有用的數據，這樣才能夠做好正確的分析。統計學的統計知識能夠讓我們多了一種角度去看待數據，這樣能夠看出不同的情況，為數據分析中提供了參考價值。