學大數據如何

⑴ 大數據專業的發展前景怎麼樣

前景很不錯。一方面國家大力支持大數據行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，大數據人才正在擁有更多的發展機會。另一方面許多的領域都是缺乏這方面的人才，騰訊阿里等互聯網大廠都是高薪招聘相關人才。

大數據的擇業崗位有：

1、大數據開發方向; 所涉及的職業崗位為：大數據工程師、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。

大數據學習內容主要有：

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等。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有IT專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能，南京北大青鳥、中博軟體學院、南京課工場等都是不錯的選擇，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

⑵ 大數據初學者應該怎麼學

大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。

目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。

那麼，大數據初學者應該怎麼學？

1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；

2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；

3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。

大數據學習路線圖：

⑶ 想要學習大數據，應該怎麼入門

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。

⑷ 專科學習大數據怎麼樣

不錯。

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。

課程設置

大數據專業將從大數據應用的三個主要層面（即數據管理、系統開發、海量數據分析與挖掘）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。

包括實現和分析協同過濾演算法、運行和學習分類演算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準測試、分布式Hbase集群的搭建和基準測試、實現一個基於、Maprece的並行演算法、部署Hive並實現一個的數據操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。

⑸ 現在學大數據怎樣

大數據技術可以幫助企業准確定位意向客戶;通過數據分析我們可以建立城市規劃、解決醫療發展難題;傳統行業轉型互聯網也可以利用大數據價值。所以大數據技術被廣泛應用在各行各業，現在越來越多的企業開始重視大數據技術，並招聘大數據人才。
目前大數據人才缺口巨大，據TDU研究顯示，至2025年中國數據人才缺口將達到200萬。大數據人才缺口大，目前卻少有開設了大數據專業課的高校，所以大數據人才供不應求。現在學大數據還是很有出路的。
據職友集數據顯示目前大數據相關工作的日招聘量為34362條每天，全國大數據開發工程師的平均薪資為18880元/月，招聘量和薪資水平都比較高，所以目前企業還是很注重大數據人才的，現在學大數據還是比較容易找工作的。
大數據和雲計算技術緊密結合，需要雲計算的地方就需要大數據技術，同時近幾年崛起的物聯網、移動互聯網等新興計算形態也和大數據技術息息相關，所以大數據行業的前景還是比較好的。
綜上大數據的就業前景還是很好的，目前大數據人才供不應求，企業爭相用豐厚的福利待遇來吸引大數據人才，所以目前學習大數據還是很有出路的。

⑹ 現在大數據前景怎麼樣，在校大三學生，想了解學習一下。

首先，從技術體系結構上來看，當前的大數據技術已經趨於成熟了，在數據存儲、數據分析、數據呈現和數據應用等方面，已經形成了一整套技術框架，相關的技術生態也在不斷完善當中。當前大型科技公司也開始逐漸形成自己的大數據平台，不同平台也都有自身的技術特點，總的來說，當前在技術上已經為大數據的行業應用創新奠定了基礎。
從大數據的生態體系來看，大數據領域的產業鏈正在逐漸形成和完善，行業內逐漸形成了一定的行業分工，比如有的公司專注於數據採集，有的公司專注於數據分析，有的公司專注於數據應用等等，這種產業鏈的豐富和發展將為大數據的落地應用奠定一個扎實的基礎。
當然，從大數據自身的發展空間來看，當前的大數據產業鏈還遠沒有成熟，在大數據的落地應用過程中，依然還需要一大批具有行業垂直能力的大數據企業，這也為眾多創業者在大數據領域創業奠定了基礎。
從大數據當前的落地應用情況來看，當前的大數據落地應用依然處在初期階段，雖然大數據的落地應用有巨大的空間和潛力，但是也有很多制約大數據落地應用的因素，這些因素可以總結為三點，其一是基礎信息系統；其二是大數據建設成本過高；其三是大數據人才短缺。
以產業領域為例，大數據未來在產業領域的應用場景非常大，產業領域也確實有大量的場景需要使用大數據，但是大數據要想在產業領域落地，首先就要解決如何通過大數據為產業領域的發展，帶來新的價值增量。
大數據在產業領域的落地應用，往往需要企業從上雲開始，基於雲計算來完成企業眾多資源的整合，同時基於雲計算來完成大數據應用的落地。所以說，企業要想全面打開大數據的價值空間，首先要考慮雲計算平台的搭建，從這個角度來看，大數據方案的落地是一個系統且復雜的過程，不僅僅需要技術方案，同時還需要管理方案。實際上，從當前大數據的行業應用情況來看，制約當前大數據落地應用的核心問題已經不是技術問題了，而是企業的管理問題，企業能不能打造，或者認可大數據的價值體系，是大數據在行業落地應用的關鍵問題之一。
從大數據的發展前景來看，大數據的發展前景還是非常廣闊的，一方面大數據自身能夠打造出一個龐大的價值空間，而且大數據的價值體系具有非常大的成長性，在互聯網從消費互聯網發展到產業互聯網階段時，大數據的價值會得到越來越多的體現。另一方面，大數據當前被列入到「新基建」計劃，這能夠為大數據帶來更強的資源整合能力，從而全面推動大數據的落地應用。
最後，對於當前的大學生、職場人和創業者來說，在當前的網路化時代，掌握一定的大數據技術還是很有必要的，對於大學生來說，掌握大數據能夠提升自身的就業競爭力，對於職場人來說，掌握大數據能夠提升自身的職場價值，同時會為職場人打開新的發展空間，而對於創業者來說，如果能夠抓住大數據時代的發展紅利，能夠獲得更快的發展速度。

⑺ 大數據難學嗎工作前景怎麼樣

大數據就業前景
伴隨著大數據技術的成熟，大數據應用的普及和發展才剛剛開始，我們預計未來二十年，甚至更長一段時間都是大數據黃金發展階段，相關的行業將引來巨大的發展機遇。大部分行業都需要，市場、營銷、運營相關的需求很多。大數據不是職位，學完大數據認證後你可以從事大數據挖掘專家，高級行業分析師，大數據業務架構師，大數據架構師，大數據演算法工程師，大數據開發工程師，大數據運維工程師。不管是國內還是國外，大數據相關的人才都是供不應求的局面。目前市場急需運用大數據分析結果的大數據相關管理人才。
據數聯尋英發布《大數據人才報告》顯示，目前全國的大數據人才僅46萬，未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬。
據職業社交平台LinkedIn發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是當下中國互聯網行業需求最旺盛的六類人才職位。其中研發工程師需求量最大，而數據分析人才最為稀缺。領英報告表明，數據分析人才的供給指數最低，僅為0.05，屬於高度稀缺。數據分析人才跳槽速度也最快，平均跳槽速度為19.8個月。根據中國商業聯合會數據分析專業委員會統計，未來中國基礎性數據分析人才缺口將達到1400萬，而在BAT企業招聘的職位里，60%以上都在招大數據人才。
大數據就業方向
1. Hadoop大數據開發方向
市場需求旺盛，大數據培訓的主體，目前IT培訓機構的重點。
對應崗位：大數據開發工程師、爬蟲工程師、數據分析師等。
2. 數據挖掘、數據分析&機器學習方向
學習起點高、難度大，市面上只有很少的培訓機構在做。
對應崗位：數據科學家、數據挖掘工程師、機器學習工程師等。
3. 大數據運維&雲計算方向
市場需求中等，更偏向於Linux、雲計算學科。
對應崗位：大數據運維工程師

⑻ 大專畢業學大數據前途怎麼樣

一、學歷

首先，大數據學習的學歷最低要求是大專，所以大專學歷滿意了大數據的基本要求，可是，大專是大數據的最低要求，只能去一些比較小的公司工作，如果要想有更寬廣的發展，進大廠，提高學歷也是十分重要的一件事情。大數據自身出路就十分不錯，專科結業從事大數據也是十分有出路的，僅僅提高學歷會有更寬廣的出路，

二、工作方向及崗位

眾所周知大數據的方向首要分三個：1、大數據開發方向：觸及的崗位比如大數據工程師、大數據維護工程師、大數據研發工程師、大數據架構師等;2、數據發掘、數據剖析和機器學習方向：觸及的崗位比如大數據剖析師、大數據高級工程師、大數據剖析師專家、大數據發掘師、大數據演算法師等;3、大數據運維和雲核算方向：觸及的崗位比如大數據運維工程師等。

由此可見，大數據的工作崗位是十分多的，而且三個方向只要精通一門，就能取得十分不錯的成果。在這其間，數據發掘，數據剖析這一塊算是簡單上手，也是人才缺口最大的。許多大型的企業都會藉助一些BI東西，來協助進行數據剖析。而大數據剖析師，便是需求嫻熟操作運用這些BI東西，將數據的價值最大化。

三、薪資

it職業是一個高薪職業，想必大家都是知道的，大數據則是it職業的"新寵",所以大數據也是一個高薪工作，從成都大數據職業薪資統計來看，平均工資在10k左右，北上廣就更不用說了。

關於大專畢業學大數據前途怎麼樣，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

⑼ 女孩子學IT大數據怎麼樣

如今的大數據領域，可謂已經深入到我們的生活的方方面面，對於現代社會的男女比例來說，我覺得女生學習大數據，可以說是我們女生的一個機會，我們可以利用這樣的技術來讓自己成為眾多男人群體中獨特且亮眼的那顆明珠。
對於「大數據技術適不適合女生」這個問題，我想要告訴你的是，大數據的學習不會像網路的後台開發或系統編程那樣又累又枯燥，在進行大數據分析的學習過程中我們是在不斷通過數據的清洗、篩選、重裝、分析、可視化，最後得到科學的結果，我們是在享受社會發展中大數據技術的運用帶來的進步改變，以及通過大數據來給社會注入更加美好的決策和發展。我們女生完全可以在這樣的發展中找到自己的人生定位，面對企業的技術需要，也可以說企業剛需而我們也剛好具備這樣的能力，一切的出發點只在於你想不想學或者說你學不學得會而已。
那麼，學習大數據需要具備哪些方面的基礎知識？
其一是數學基礎，大數據分析是大數據目前進行數據價值化的重要方式和途徑，而大數據分析的基礎就是數學知識；
其二是統計學基礎，統計學在「小數據」時代，或者說結構化數據時代，積累了大量的分析經驗和方法論，這些知識對於數據分析來說是非常重要的；
其三是計算機基礎，包括操作系統（Linux系列）、編程語言（Java、Python、Scala、R等）、資料庫等知識。
最後，我們再來了解一下大數據技術主要用來干什麼?
對於大技術來說主要經營的是對於數據的存儲和處理，在具體的大數據技術中最多的運用是數據分析，這樣的數據分析可以在不同的程度上對於數據進行判斷和數據處理分析，在企業方面可以根據這樣的數據分析出將來企業的發展方向。
不僅如此在我們的生活中大數據技術的運用也是相當的廣泛，在我們生活中的司法領域中，可以利用大數據技術對警方關注的嫌疑人進行位置是的實時鎖定，根據警方對其行蹤的掌握進行逮捕，這樣的運用也是利於警方的抓捕，也讓我們的生活更加的安定。

⑽ 女生學習大數據專業前景如何

不錯，大數據是一個正在發展的專業。

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。

核心技術

（1）大數據與Hadoop生態系統。詳細介紹分析分布式文件系統HDFS、集群文件系統ClusterFS和NoSQL Database技術的原理與應用；分布式計算框架Maprece、分布式資料庫HBase、分布式數據倉庫Hive。

（2）關系型資料庫技術。詳細介紹關系型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。

（3）分布式數據處理。詳細介紹分析Map/Rece計算模型和Hadoop Map/Rece技術的原理與應用。

（4）海量數據分析與數據挖掘。詳細介紹數據挖掘技術、數據挖掘演算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數據挖掘演算法–聚類演算法；以及數據挖掘技術在行業中的具體應用。

（5）物聯網與大數據。詳細介紹物聯網中的大數據應用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數據的查詢、分析和挖掘。