大數據需要哪些基礎

1. 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。

2. 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。

3. 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」。

4. 大數據的基礎是什麼

學習大數據需要的基礎：
javaSE，EE(SSM)
90%的大數據框架都是java寫的
如：MongoDB--最受歡迎的，跨平台的，面向文檔的資料庫。

Hadoop--用Java編寫的開源軟體框架，用於分布式存儲，並對非常大的數據集進行分布式處理。
Spark --Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架。
Hbase--開放源代碼，非關系型，分布式資料庫，採用Google的BigTable建模，用Java編寫，並在HDFS上運行。
MySQL（必須需要掌握的）
SQLon Hadoop又分：
batch SQL（Hive）：一般用於復雜的 ETL 處理，數據挖掘，高級分析。
interactive SQL：互動式 SQL 查詢，通常在同一個表上反復的執行不同的查詢
operation SQL：通常是單點查詢，延時要求小於 1 秒，該類系統主要是HBase。
Linux
大數據的框架安裝在Linux操作系統上

5. 學大數據需要什麼基礎知識和能力

1.計算機基本理論知識

了解計算機的基本原理，計算機的發展歷史等計算機的基本常識和理論。

示例說明

總結:以上條件並不是一定要達到很高的標准，只要基本都熟悉，都有印象，能夠簡單運用即可。

6. 學習大數據需要什麼基礎

1、了解大數據理論

要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。

2、java

90%的大數據框架都是Java寫的。如：

●MongoDB--最受歡迎的，跨平台的，面向文檔的資料庫。

●Hadoop--用Java編寫的開源軟體框架，用於分布式存儲，並對非常大的數據集進行分布式處理。

●Spark --Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架。

Hbase--開放源代碼，非關系型，分布式資料庫，採用Google的BigTable建模，用Java編寫，並在HDFS上運行。

需要了解java設計與編程思想；Java面向對象；Java高級；Web前端開發；HTML基礎；CSS3；JS腳本編程；JavaEE程序開發；JavaWeb後端開發。

3、 MySQL（必須需要掌握的）

4、Linux

大數據的框架安裝在Linux操作系統上

5、Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark

在學習的過程中，投入時間和精力，以興趣來驅動學習。代碼實戰是必須的，看的是別人的代碼，動手寫出來的才是自己的。

以上就是學習大數據需要什麼基礎的詳細內容

7. 大數據分析應該掌握哪些基礎知識

大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。
1、統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
2、軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是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。
3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇
其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
4、數據分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。(7)大數據需要哪些基礎擴展閱讀
分析工作內容
1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。
2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。

8. 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。

9. 想學習大數據要掌握些什麼知識

想學習大數據要掌握些什麼知識？，學習大數據具體要學習什麼兩方面。

在學習大數據中具體學習的大概分為五類：

開發語言、大數據存儲、分布式計算、數據倉庫技術和機器學習。

學習的開發語言三種：java、python、scala.在大數據中語言重要程度為：java>scala>python.

1. 大數據的分布式存儲有：Hdfs、Hbas、Redis、Mongedb.其中Redis是分布式存儲，其他三種是做大數據的分布離線存儲，海量數據在Hdfs中存儲。

2. 大數據的分布式計算：Maprecer、Sparkstreamming、Spark Core、Fink.

3. 數據倉庫技術：Hive、Sqoop、Flime.

4. 機器學習：Mahout、Scikit leam、MLilb.

學習大數據還要掌握一點是，大數據的分布式計算（一）：將該應用分解成許多小的部分，分配給多台計算機進行處理。這樣可以節約整體計算時間，大大提高計算效率。

離線分布式計算：在計算開始前已知所有輸入數據，輸入數據不會產生變化，並且計算之後直接產生結果。

特點:

1. 數據量巨大且保存時間長

2. 在大量數據上進行復雜的批量運算

3. 數據在計算之前已經完全到位，不會發生變化

4. 能夠方便地查詢批量計算的結果。

大數據的分布式計算（二）

流式分布式計算

對天規模流 動數據在不斷變化的運動過程中實時地進行計算，來-條數據就計算一下。

主要技術:

1. Spark Streamming

2. Storm

3. Flink

數據倉庫：離線數倉數據倉庫是一個面向主題的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、 相對穩定的(Non-Volatile) 、反映歷史變化(Time Variant)的數據集合，用於支持管理決策。

數倉理論基礎;數倉架構: Lambda架 構和Kappa架構離線數倉技術: Hive，Hbase, Sqoop， Kylin, MR等

實時數倉的概念

實時數倉技術； Flume,Kafka, Flink等。

因此，這就告訴我們，想要學習大數據應該先把基礎學習好，把大數據的體系理清楚。才能為更好地學習大數據做鋪墊