学习大数据要什么基础

① 学大数据需要什么基础

说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求，总结了以下几点：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
对于学习大数据，总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
当然，学习数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有着客观的优势，但能力大于专业，兴趣才会决定你走得有多远。毕竟数据分析不像编程那样，需要你天天敲代码，要学习好多的编程语言，数据分析更注重的是你的实操和业务能力。如今的软件学习都是非常简单便捷的，我们真正需要提升的是自己的逻辑思维能力，以及敏锐的洞察能力，还得有良好的沟通表述能力。这些都是和自身的努力有关，而不是单纯凭借理工科背景就可以啃得下来的。相反这些能力更加倾向于文科生，毕竟好奇心、创造力也是一个人不可或缺的。

② 学习大数据需要什么基础

学习大数据要有一定的编程基础，这是大数据大部分岗位都需要的。目前从事大数据方向的程序员比较普遍使用的语言有四种，分别是Python、Java、Scala和R，这四种语言都有一定的应用场景，不同岗位的程序员使用的语言也稍有不同。

Python目前主要是应用在数据分析、数据挖掘和算法实现上，可以说大数据领域Python的应用是比较普遍的。

Java目前在大数据领域的应用还是跟平台有直接关系，通常在需要高性能的数据处理部分采用Java开发。

Scala和R主要是基于场景的应用多一些，Scala构建在Java基础之上，代码结构要比Java简洁一些，同时Scala是Spark的实现语言，在与Spark相关的开发中使用Scala是比较方面的选择。R语言本身的特点就是统计分析，语法简单且功能强大，是做大数据统计分析的一把利器。

③ 入门大数据需要学习什么内容

分享大数据学习路线：

第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC

主要学习一些Java语言的概念，如字符、流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。

第二阶段为分布式理论简介

主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三阶段为数据存储与计算（离线场景）

主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。

第四部分为数仓建设

主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；

第五阶段为分布式计算引擎

主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、ku，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。

第六阶段为数据存储与计算（实时场景）

主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。

第七阶段为数据搜索

主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。

第八阶段为数据治理

主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九阶段为BI系统

主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。

第十阶段为数据挖掘

主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

④ 学习大数据需要什么基础

学习大数据需要的基础：

学习大数据开发技术相关的开发技术知识体系是比较庞大的，对于大数据的学习来说学，确实逻辑思维能力是更重要的。基础知识是可以通过学习进行弥补的，大数据培训则成为小伙伴比较靠谱的学习方式。在大数据培训班第一阶段就是基础内容的学习。

不同的大数据培训机构在课程内容上侧重点可能会有所不同，所以在培训周期上也会有所差异。硅谷大数据培训班，学习课程内容除了第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。

项目实战对学习大数据的同学来说是一个必须经过的过程。学习大数据的同学只有经过项目实战训练，才能在面试和后期工作中从容应对，这是一个很重要的过程。

当然了，项目实战训练时间与项目的难度、项目的数量相关，项目难度较大、项目较多，当然学习的时间会更长。

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

⑤ 学大数据需要具备什么基础

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

学大数据关键是找到靠谱的大数据培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1.师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业大数据技术性，也许的技术专业大数据技术性则绝大多数来自你的技术专业大数据教师，一个好的大数据培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向大数据学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的大数据培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的大数据教师领导并由大数据培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

⑥ 学习大数据需要哪些基本知识

1、思维模式转变的催化剂是大量新技术的诞生，它们能够处理大数据分析所带来的3个V的挑战。扎根于开源社区，Hadoop已经是目前大数据平台中应用率最高的技术，特别是针对诸如文本、社交媒体订阅以及视频等非结构化数据。

2、除分布式文件系统之外，伴随Hadoop一同出现的还有进行大数据集处理MapRece架构。根据权威报告显示，许多企业都开始使用或者评估Hadoop技术来作为其大数据平台的标准。

3、我们生活的时代，相对稳定的数据库市场中还在出现一些新的技术，而且在未来几年，它们会发挥作用。事实上，NoSQL数据库在一个广义上派系基础上，其本身就包含了几种技术。

4、总体而言，他们关注关系型数据库引擎的限制，如索引、流媒体和高访问量的网站服务。在这些领域，相较关系型数据库引擎，NoSQL的效率明显更高。

5、在Gartner公司评选的2012年十大战略技术中，内存分析在个人消费电子设备以及其他嵌入式设备中的应用将会得到快速的发展。随着越来越多的价格低廉的内存用到数据中心中，如何利用这一优势对软件进行最大限度的优化成为关键的问题。

6、内存分析以其实时、高性能的特性，成为大数据分析时代下的“新宠儿”。如何让大数据转化为最佳的洞察力，也许内存分析就是答案。大数据背景下，用户以及IT提供商应该将其视为长远发展的技术趋势。

⑦ 学大数据需要什么基础知识和能力

1.计算机基本理论知识

了解计算机的基本原理，计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。

示例说明

总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。

⑧ 学大数据需要什么基础

学习大数据最好是计算机专业的 ，因为它需要有一些java的基础。为什么是Java语言不是C，C#等语言。
java语言：java没有和Python和R语言一样好的可视化功能，也不是统计建模的最佳工具，但是如果你需要建立一个庞大的系统，使用过去的原型，java是最基本的选择了。
Hadoop pand Hive：为了迎合大量数据处理的需求，以java为基础的大数据开始了。Hadoop为一批数据处理，发展以java为基础的架构关键，相对于其他处理工具，Hadoop慢许多，但是无比的准确可被后端数据库分析广泛使用，和Hive搭配的很好。
想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：
第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。
第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。
第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

⑨ 学大数据需要什么基础呢

大讲台大数据培训为你解答：

简而言之，从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说，就是根据特定目标，从数据收集与存储，数据筛选，算法分析与预测，数据分析结果展示，以辅助作出最正确的抉择，其数据级别通常在PB以上，复杂程度前所未有。
关键作用是什么？
挖掘出各个行业的关键路径，帮助决策，提升社会（或企业）运作效率。
最初是在怎样的场景下提出？
在基础学科经历信息快速发展之后，就诞生了“大数据”的说法。但其实是随着数据指数级的增长，尤其是互联网商业化和传感器移动化之后，从大数据中挖掘出某个事件现在和未来的趋势才真正意义上被大众所接触。
大数据技术包含的内容概述？
非结构化数据收集架构，数据分布式存储集群，数据清洗筛选架构，数据并行分析模拟架构，高级统计预测算法，数据可视化工具。
大数据技术学习路线指南：
大数据技术的具体内容？
分布式存储计算架构（强烈推荐：Hadoop）
分布式程序设计（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系统（比如：GoogleGFS）
多种存储模型，主要包含文档，图，键值，时间序列这几种存储模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
数据收集架构（比如：Kinesis，Kafla）
集成开发环境（比如：R-Studio）
程序开发辅助工具（比如：大量的第三方开发辅助工具）
调度协调架构工具（比如：ApacheAurora）
机器学习（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大数据系统部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架构（学习或者企业都建议使用Lucene搜索引擎）
多种数据库的演变（MySQL/Memcached）
商业智能（大力推荐：Jaspersoft）
数据可视化（这个工具就很多了，可以根据实际需要来选择）
大数据处理算法（10大经典算法）
大数据中常用的分析技术？
A/B测试、关联规则挖掘、数据聚类、
数据融合和集成、遗传算法、自然语言处理、
神经网络、神经分析、优化、模式识别、
预测模型、回归、情绪分析、信号处理、
空间分析、统计、模拟、时间序列分析

⑩ 大数据入门需学习哪些基础知识

前言，学大数据要先换电脑：

保证电脑4核8G内存64位操作系统，尽量有ssd做系统盘，否则卡到你丧失信心。硬盘越大越好。
1，语言要求

java刚入门的时候要求javase。

scala是学习spark要用的基本使用即可。

后期深入要求：
java NIO，netty，多线程，ClassLoader，jvm底层及调优等，rpc。
2，操作系统要求
linux 基本的shell脚本的使用。

crontab的使用，最多。

cpu，内存，网络，磁盘等瓶颈分析及状态查看的工具。

scp，ssh，hosts的配置使用。

telnet，ping等网络排查命令的使用
3，sql基本使用
sql是基础，hive，sparksql等都需要用到，况且大部分企业也还是以数据仓库为中心，少不了sql。

sql统计，排序，join，group等，然后就是sql语句调优，表设计等。

4，大数据基本了解
Zookeeper，hadoop，hbase，hive，sqoop，flume，kafka，spark，storm等这些框架的作用及基本环境的搭建，要熟练，要会运维，瓶颈分析。

5，maprece及相关框架hive，sqoop
深入了解maprece的核心思想。尤其是shuffle，join，文件输入格式，map数目，rece数目，调优等。
6，hive和hbase等仓库
hive和hbase基本是大数据仓库的标配。要回用，懂调优，故障排查。

hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。

7，消息队列的使用
kafka基本概念，使用，瓶颈分析。看浪尖kafka系列文章。

8，实时处理系统
storm和spark Streaming

9，spark core和sparksql
spark用于离线分析的两个重要功能。

10，最终方向决策
a),运维。（精通整套系统及故障排查，会写运维脚本啥的。）

b),数据分析。（算法精通）

c),平台开发。（源码精通）

自学还是培训？
无基础的同学，培训之前先搞到视频通学一遍，防止盲目培训跟不上讲师节奏，浪费时间，精力，金钱。
有基础的尽量搞点视频学基础，然后跟群里大牛交流，前提是人家愿意，
想办法跟大牛做朋友才是王道。