大數據的基礎是什麼

『壹』 大數據需要什麼基礎

看你做哪個方面的大數據工作，如果是統籌方面（比如數據建模（分析）之類）的，那麼數學的功底是一定要有的，不然怎麼做建模和分析。
如果是數據篩選一類的，那麼邏輯學和社會學是一定要有所基礎的，不一定要很精通，但是基礎一定要有。大數據的數據本身是無意義的，能從大數據中提取出想要的數據，就是數據篩選要做的，那麼如果邏輯學和社會學不過關或者不扎實，那麼可能這部分數據與需要的數據有關，但是察覺不到，可能這部分數據和需要的數據無關，但是又被放在了裡面（等於增加了無用功），這都不是好現象。而這部分就需要邏輯學和社會學。
如果是具體的操作，比如數據可視化，那就沒什麼說的了，編程能力，理解能力，這些是大頭。
還有數據治理等等（這個是數據倉庫的概念，放到大數據中也可以），這里需要數據的敏感度，其實還是和數學有關，邏輯學社會學等其實也和數據有關，編程等等也和數學有關，所以我覺得大數據需要的基礎是數學，當然職位（或者說崗位不同）需要的基礎也不同，僅僅操作的話，就簡單一些，項往上走的話，數學的功底就要更扎實一些。不過都是需要的。

『貳』 大數據分析和應用的基礎是什麼

大數據分析和應用的基礎是分布式原理
因為數據量大，因此單機不能處理，因此用到分布式存儲和計算
如何在此基礎上獲得更佳的性能 那就是要掌握分布式相關的原理，比如分布式計算Maprece知道數據流式怎麼走的，
分布式分析基本都是基於這個範式，雖然用起來和單機一樣，但是能不能寫出高效的演算法 你必須懂原理

『叄』 學大數據需要具備什麼基礎

第一、計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下Linux操作系統，編程語言可以選擇Java或者Python。

如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。

第二、資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。

初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。

第三、數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。

從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。

大數據的價值體現在以下幾個方面：

（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；

（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；

（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

『肆』 大數據分析的基礎是什麼

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

4、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

『伍』 學習大數據需要什麼基礎

學習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要的。目前從事大數據方向的程序員比較普遍使用的語言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語言都有一定的應用場景，不同崗位的程序員使用的語言也稍有不同。

Python目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和演算法實現上，可以說大數據領域Python的應用是比較普遍的。

Java目前在大數據領域的應用還是跟平台有直接關系，通常在需要高性能的數據處理部分採用Java開發。

Scala和R主要是基於場景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡潔一些，同時Scala是Spark的實現語言，在與Spark相關的開發中使用Scala是比較方面的選擇。R語言本身的特點就是統計分析，語法簡單且功能強大，是做大數據統計分析的一把利器。

『陸』 學習大數據需要什麼基礎

學習大數據需要的基礎：

學習大數據開發技術相關的開發技術知識體系是比較龐大的，對於大數據的學習來說學，確實邏輯思維能力是更重要的。基礎知識是可以通過學習進行彌補的，大數據培訓則成為小夥伴比較靠譜的學習方式。在大數據培訓班第一階段就是基礎內容的學習。

不同的大數據培訓機構在課程內容上側重點可能會有所不同，所以在培訓周期上也會有所差異。矽谷大數據培訓班，學習課程內容除了第一階段學習Java語言基礎之外，還要學習HTML、CSS、Java、JavaWeb和資料庫、Linux基礎、Hadoop生態體系、Spark生態體系等課程內容。

項目實戰對學習大數據的同學來說是一個必須經過的過程。學習大數據的同學只有經過項目實戰訓練，才能在面試和後期工作中從容應對，這是一個很重要的過程。

當然了，項目實戰訓練時間與項目的難度、項目的數量相關，項目難度較大、項目較多，當然學習的時間會更長。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

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。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

『柒』 學大數據需要什麼基礎

說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。

『捌』 大數據基礎重點是什麼

數據科學並沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，數據挖掘，資料庫，分布式計算，雲計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；2、我們想看看數據「長什麼樣」，有什麼特點和規律；3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，得到output。