大數據分哪些小課程

⑴ 2021大數據技術專業學什麼 有哪些課程

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

大數據主要學習內容

大數據應用技術專業的畢業生未來可以從事的崗位包括數據採集、數據整理、大數據運維、數據分析、大數據應用開發等。

在知識結構的設計上，大數據應用技術涉及到數學、統計學、編程語言、大數據平台、操作系統、數據分析工具等內容，另外也會涉及到物聯網、雲計算等相關方面的內容。數學和統計學是大數據技術的重要基礎，即使從事落地應用也要重點掌握一些常見的演算法。

編程語言的學習通常會集中在Java、Python、Scala、R等編程語言上，從目前就業的角度出發，Java是不錯的選擇。如果未來想從事大數據應用開發崗位，那麼需要重點學習一下編程語言部分。

大數據平台的學習是大數據應用技術的重點學習內容之一，大數據平台的學習內容包括大數據平台的部署、調試、維護等內容。目前Hadoop、Spark是比較常見的大數據平台，同時這兩個平台也比較適合初學者學習和實驗。經過多年的發展，目前大數據平台的組件已經逐漸豐富，所以這部分學習內容也相對比較多。

數據分析工具的學習可以從基本的Excel開始，然後進一步學習各種BI工具，在學數據分析工具的過程中也涉及到一些常見的數據分析演算法以及資料庫知識。

最後，隨著大數據技術逐漸落地到廣大的傳統行業，未來大數據應用專業的就業前景還是比較廣闊的。

大數據職業發展方向

1、大數據開發方向;所涉及版的職業崗位為：大數權據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等；

2、數據挖掘、數據分析和機器學習方向; 所涉及的職業崗位為：大數據分析師、大數據高級工程師、大數據分析師專家、大數據挖掘師、大數據演算法師等；

3、大數據運維和雲計算方向；對應崗位：大數據運維工程師；

以最基礎的大數據開發為例，入門最低薪資可達8K-1W，且該行業的薪資增長率極高。據某求職網站薪資顯示，資深大數據工程師的平均在50K/月，可謂非常有「錢景」了。

⑵ 學大數據，需要學什麼課程嗎兄弟請具體點。

IT時代逐漸開始向大數據DT時代邁進，很多企業和個人紛紛開始向大數據靠攏，希望在崗起步的道路上能佔有一個屬於自己的數據空間，迎接以後更激烈的競爭環境。企業向大數據靠攏的方法就是招攬一些大數據方面的人才，而個人向大數據靠攏的方式就是去學習大數據。想學習大數據的人越來越多，但是，大數據到底學的課程是什麼呢？大數據學習的知識點都有哪些呢？下面給大家好好普及一下，這樣學起來才會有的放矢。

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。

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。

好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。

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。

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

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。