大數據學習什麼

『壹』 大數據專業學什麼的

大數據專業學從大數據應用的數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘等層面系統地幫助企業掌握大數據應用中的各種典型問題的解決辦法。

而且大數據專業一般指大數據採集與管理專業。「大數據」（Big Data）指一般的軟體工具難以捕捉、管理和分析的大容量數據。

「大數據」之「大」，並不僅僅在於「容量之大」，更大的意義在於：通過對海量數據的交換、整合和分析，發現新的知識，創造新的價值，帶來「大知識」、「大科技」、「大利潤」和「大發展」。

「大數據」能幫助企業找到一個個難題的答案，給企業帶來前所未有的商業價值與機會。大數據同時也給企業的IT系統提出了巨大的挑戰。通過不同行業的「大數據」應用狀況，我們能夠看到企業如何使用大數據和雲計算技術，解決他們的難題，靈活、快速、高效地響應瞬息萬變的市場需求。

大數據專業行業現狀

今天，越來越多的行業對大數據應用持樂觀的態度，大數據或者相關數據分析解決方案的使用在互聯網行業，比如網路、騰訊、淘寶、新浪等公司已經成為標准。而像電信、金融、能源這些傳統行業，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大數據解決方案，來提升自己的業務水平。

在「大數據」背景之下，精通「大數據」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大數據」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。

以上內容參考 網路-大數據專業；網路-大數據技術與應用

『貳』 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。

『叄』 大數據要學哪些課程

大數據存儲階段：百hbase、hive、sqoop。
大數度據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階內段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，技術實戰應用。

『肆』 大數據專業學什麼

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）。

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

大數據專業就業方向

1、數據工程方向

畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

2、數據分析方向

畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台運維、流計算核心技術等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

『伍』 大數據需要學習哪些內容

當前大數據的知識體系還是比較龐大的，隨著大數據技術生態的逐漸成熟和完善，大數據領域也逐漸形成了更多的崗位細分，從事不同的崗位細分方向則需要學習不同的知識。比如大數據開發需要：

JavaSE基礎核心

Java入門語法、面向對象核心、集合與泛型、線程機制、網路編程、流程式控制制結構、異常體系、反射體系、IO流、設計模式

大數據基礎核心

Maven、Hadoop、Hive、Kafka、Linux、Shell、Zookeeper+HA、Flume、HBase

Spark生態體系框架

Scala語言、Spark SQL、Kylin、Druid、Sqoop、Spark Core、Presto、Spark Streaming、Redis緩存資料庫、GIT & GIT Hub、ElasticSearch

『陸』 大數據技術是學什麼的

大數據系統類主要偏向於系統研發，比如Hadoop系統就屬於系統類技術。這就要求熟悉Hadoop大數據平台的核心框架和組件，能夠運用Java、R、Python等編程語言基於大數據平台來寫代碼開發應用，實現產品功能，支撐業務應用。首先，學習大數據是需要有Java，Python和R語言的基礎。為什麼一定要學Java呢?大數據的第一個框架Hadoop以及其他大數據技術框架，底層語言全是Java寫的，所以推薦首選學習Java。Python學習起來比較容易。你學會了Java，再來學習Python會很簡單的，一周的時間就可以入門Python。R語言也可以學習，但是更推薦Java，因為Java用的人最多，大數據的第一個框架Hadoop，底層全是Java寫的。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。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。

『柒』 大數據專業主要學什麼啊

①JavaSE核心技術
②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發
③Spark相關技術、Scala基本編程
④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習
⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化
⑥雲平台開發技術
整體來說，大數據課程知識點多，課程難度較大。雖然是0基礎入門，但企業對大數據人才招聘要求高，至少本科學歷，建議本科及以上學歷同學報名。
南京北大青鳥祝你學有所成！
大數據行業就業方向有哪些？大數據技術就業崗位有哪些

1112.jpg
方向：大數據開發方向，數據挖掘、數析和機器學習方向，大數據運維和雲計算方向
就業崗位：
1、大數據工程師
大數據工程師的話其實包涵了很多，比如大數據開發，測試，運維，挖據等等，各個崗位不同薪資水平也不大相同。總的來說的話它共有6093個崗位在智聯招聘上招聘，平均工資也在11643元。
2、Hadoop開發工程師
職位描述：參與優化改進新浪集團數據平台基礎服務，參與日傳輸量超過百TB的數據傳輸體系優化，日處理量超過PB級別的數據處理平台改進，多維實時查詢分析系統的構建優化。
3、大數據研發工程師
職位描述：
構建分布式大數據服務平台，參與和構建公司包括海量數據存儲、離線/實時計算、實時查詢，大數據系統運維等系統；服務各種業務需求，服務日益增長的業務和數據量。
4、大數據架構師
大數據架構師的招聘崗位有1446個，從招聘的薪資來看，大數據架構師基本薪資都是15K~60K，大數據架構師的薪資可以說是相當可觀的，在大數據行業里，大數據架構師的酬勞可以說是領先與其他的，所以大數據架構師對於人才的要求也是比較嚴格的。
5、大數據分析師
工作職責:根據公司產品和業務需求，利用數據挖掘等工具對多種數據源進行診斷分析，建設徵信分析模型並優化，為公司徵信運營決策、產品設計等方面提供數據支持；負責項目的需求調研、數據分析、商業分析和數據挖掘模型等，通過對運行數據進行分析挖掘背後隱含的規律及對未來的預測。

『捌』 大學選擇大數據專業要學哪些課程

1、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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
6、Sqoop
這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。

『玖』 大數據科學專業學什麼

主要課程：C程序設計、數據結構、資料庫原理與應用、計算機操作系統、計算機網路、Java語言程序設計、Python語言程序設計，大數據演算法、人工智慧、應用統計(統計學)、大數據機器學習、數據建模、大數據平台核心技術、大數據分析與處理,大數據管理、大數據實踐等課程。

大數據科學專業是培養以計算機科學、統計分析為基礎，具備經濟、金融、物流、商業、貿易、 管理等相關學科的領域知識，能推動並引領未來全球“互聯網 +”、雲計算、大數據技術在各領域的深入應用，具有較強的實踐創新能力、跨文化交流能力和跨領域研究能力的高素質復合型人才。

畢業方向

畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟體工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。

『拾』 大數據專業主要學什麼

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)。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

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++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。