『壹』 大數據專業主要學什麼
大數據主要需要學Java基礎、JavaEE核心、Hadoop生態體系、Spark生態體系等四方面知識。
Java基礎包含:Java基礎語法、面向對象編程、常用類和工具類、集合框架體系、異常處理機制文件和IO流、移動開戶管理系統、多線程、枚舉和垃圾回收、反射、JDK新特性、通訊錄系統等知識;
JavaEE核心包含:前端技術、資料庫、JDBC技術、伺服器端技術、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知識;
Hadoop生態體系包含:Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impal、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧農業數倉分析平台等知識;
Spark生態體系包含:Scala、Spark、交通領域汽車流量監控項目、Flin等知識。
『貳』 從事大數據行業要掌握哪些知識
1、數學知識,數學知識是數據分析師的基礎知識。對於數據分析師,了解一些描述統計相關的內容,需要有一定公式計算能力,了解常用統計模型演算法。而對於數據挖掘工程師來說,各類演算法也需要熟練使用,對數學的要求是最高的。
2、編程語言,對於想學大數據的朋友來說,至少需要具備一門編程語言,比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
『叄』 大數據專業需要學習什麼樣的知識
第一階段:大數據技術入門
1大數據入門:介紹當前流行大數據技術,數據技術原理,並介紹其思想,介紹大數據技術培訓課程,概要介紹。
2Linux大數據必備:介紹Lniux常見版本,VMware虛擬機安裝Linux系統,虛擬機網路配置,文件基本命令操作,遠程連接工具使用,用戶和組創建,刪除,更改和授權,文件/目錄創建,刪除,移動,拷貝重命名,編輯器基本使用,文件常用操作,磁碟基本管理命令,內存使用監控命令,軟體安裝方式,介紹LinuxShell的變數,控制,循環基本語法,LinuxCrontab定時任務使用,對Lniux基礎知識,進行階段性實戰訓練,這個過程需要動手操作,將理論付諸實踐。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介紹CM的安裝,CDH的安裝,配置,等等。
第二階段:海量數據高級分析語言
Scala是一門多範式的編程語言,類似於java,設計的初衷是實現可伸縮的語言,並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性,介紹其優略勢,基礎語句,語法和用法, 介紹Scala的函數,函數按名稱調用,使用命名參數函數,函數使用可變參數,遞歸函數,默認參數值,高階函數,嵌套函數,匿名函數,部分應用函數,柯里函數,閉包,需要進行動手的操作。
第三階段:海量數據存儲分布式存儲
1HadoopHDFS分布式存儲:HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統,是一個高度容錯性的系統,適合部署在廉價的機器上,HDFS能提供高吞吐量的數據訪問,非常適合大規模數據集上的應用,介紹其的入門基礎知識,深入剖析。
2HBase分布式存儲:HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性,高性能,面向列,可伸縮的分布式存儲系統,利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群,介紹其入門的基礎知識,以及設計原則,需實際操作才能熟練。
第四階段:海量數據分析分布式計算
1HadoopMapRece分布式計算:是一種編程模型,用於打過莫數據集的並行運算。
2Hiva數據挖掘:對其進行概要性簡介,數據定義,創建,修改,刪除等操作。
3Spare分布式計算:Spare是類MapRece的通用並行框架。
第五階段:考試
1技術前瞻:對全球最新的大數據技術進行簡介。
2考前輔導:自主選擇報考工信部考試,對通過者發放工信部大數據技能認證書。
上面的內容包含了大數據學習的所有的課程,所以,如果有想學大數據的可以從這方面下手,慢慢的了解大數據。
『肆』 數據分析和數據挖掘學要哪些專業知識
在學數據分析之前,我們首先要明確知識架構。一般來說,數據分析師需要的技能就是這些:需要掌握SQL資料庫的基本操作,同時掌握基本的數據管理。會用Excel和SQL做基本的數據提取、分析和展示;會用腳本語言進行數據分析,Python或者R;有獲取外部數據的能力加分,比如爬蟲;會基本的數據可視化技能,能撰寫數據報告;熟悉常用的數據挖掘演算法(數據分析演算法包括回歸分析、決策樹、分類、聚類方法等)。這些技能掌握了,就能夠入門數據分析師了。
數據挖掘需要的技能:1.需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。2.需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。3.需要理解資料庫原理,能夠熟練操作至少一種資料庫(Mysql、SQL、DB2、Oracle等),能夠明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。
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『伍』 大數據挖掘需要學習哪些技術大數據的工作
首先
我由各種編程語言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,網路編程等
我又一定的數學基礎——高數,線代,概率論,統計學等
我又一定的演算法基礎——經典演算法,神經網路,部分預測演算法,群智能演算法等
但這些目前來講都不那麼重要,但慢慢要用到
Step 1:大數據理論,方法和技術
大數據理論——啥都不說,人家問你什麼是大數據時,你能夠講到別人知道什麼是大數據
大數據方法——然後別人問你,那怎麼實現呢?嗯,繼續講:說的是方法(就好像歸並排序演算法:分,並)。到目前外行人理解無障礙
大數據技術——多嘴的人繼續問:用的技術。
這階段只是基礎,不涉及任何技術細節,慢慢看慢慢總結,積累對「大數據」這個詞的理解。
Step 2:大數據思維
Bang~這是繼Step 1量變發展而來的質變:學了那麼久「大數據」,把你扔到製造業,你怎麼辦?
我想,這就是「學泛」的作用吧,並不是學到什麼具體東西,而是學到了對待事物的思維。
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以下階段我還沒開始=_=,不好誤導大家
Step 3:大數據技術基礎
Step 4:大數據技術進階
Step 5:打實戰
Step 6:大融合