大數據可以學會什麼

1. 大數據主要學習什麼

現在是大數據的時代，很多人都想從事大數據的職業.大數據主要學習什麼？

基礎階段:Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis.hadoopmaprecehdfs:hadoop:hadoop概念、版本、歷史、HDFS工作原理、YARN介紹和組件介紹.

大數據存儲階段:hbase、hive、sqoop.

大數據結構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka.

大數據侍敗帶實時計算階段:Mahout、Spark、storm.

大數據收集階段:Python，Scala.

大數據商業實戰階段:實踐企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用.

大數據枯返(bigdata、mega、data)或大量資料，是指需要新的處理模式，具有更強的決策力、洞察力和過程優化能力的大容量、高增長率和多樣化的信息資產.在維克托·邁爾·舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶寫的《大數據時代》中，大數據不是隨機分析法(抽樣調查)的捷徑，而是採用所有數據進行分析處理.大數據的5V特徵:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity(真實老蘆性).

大數據的5個v或特徵為

第一，數據體量巨大

2. 大數據具體學什麼

大數據具體分為：基礎階段、存儲階段、架構設計階段、實時計算階段、數據採集階段、商業實戰階段。

大數據的重要性：

大數據（big data）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、高增長洞大岩率和多樣化的信息資產。大數據有大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）五大特點。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出仿旅的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

3. 大數據具體學什麼

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程：面向對象程序設計、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。

大數據旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員，在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等，經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。