大數據需要什麼基礎

⑴ 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

⑵ 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
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來源：知乎
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

⑶ 學大數據需要具備什麼基礎

大數據領域目前有很多發展方向，不同的方向需要不同的知識基礎，初學者可以根據自身的實際情況進行選擇。

從目前大數據領域的技術崗位劃分來看，涉及到大數據開發、大數據分析和大數據運維，其中大數據開發比較注重程序設計基礎，大數據分析需要具有扎實的數學和統計學基礎，而大數據運維則需要具有一定的網路知識基礎。

定義

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。

⑷ 大數據分析需要學習什麼知識呀

數據分析所需要學習掌握的知識：

• 數學知識
  

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

⑸ 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

⑹ 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」。

⑺ 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。

⑻ 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。

⑼ 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。

⑽ 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。