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大数据技能都有哪些

发布时间:2023-08-22 04:46:09

㈠ 常用的大数据技术有哪些

大数据技术包括数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、模型预测、结果呈现。

1、数据收集:在大数据的生命周期中,数据采集处于第一个环节。根据MapRece产生数据的应用系统分类,大数据的采集主要有4种来源:管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

2、数据存取:大数据的存去采用不同的技术路线,大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据,

3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理:对于采集到的不同的数据集,可能存在不同的结构和模式,如文件、XML 树、关系表等,表现为数据的异构性。对多个异构的数据集,需要做进一步集成处理或整合处理,将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后,生成到一个新的数据集,为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。

5、统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘:目前,还需要改进已有数据挖掘和机器学习技术;开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术;突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术;突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。

7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

㈡ 大数据需要掌握哪些技能

大数据技术体系庞大,包括的知识较多

1、学习大数据首先要学习Java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop,

2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识,数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师,了解一些描述统计相关的内容,需要有一定公式计算能力,了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛。

㈢ 学习大数据需要具备哪些能力

第一:计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容,包括操作系统、编程语言和计算机网络,其中操作系统要重扒腔点学习一下Linux操作系统,编程语言可以选择Java或者Python。如果要从事大数据开发,应该重点关注一下Java语言,而如果要从事大数据分析,可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要,要了解基本的网络通信过程,涉春巧衫及到网络通信层次结构和安全的相宽改关内容。
第二:数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础,大数据的技术体系有两大基础,一部分是分布式存储,另一部分是分布式计算,所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。初学者可以从Sql语言开始学起,掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外,在大数据时代,关系型数据库依然有大量的应用场景。
第三:数学和统计学知识。从学科的角度来看,大数据涉及到三大学科基础,分别是数学、统计学和计算机,所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。从大数据岗位的要求来看,大数据分析岗位(算法)对于数学和统计学知识的要求程度比较高,大数据开发和大数据运维则稍微差一些,所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说,可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

㈣ 大数据有哪些相关技术

云技能


大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集剖析需求分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。能够说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。大数据需求的云技能,比方虚拟化技能,分布式处理技能,海量数据的存储和管理技能,NoSQL、实时流数据处理、智能剖析技能(类似模式识别以及自然语言理解)等。


分布式处理技能


分布式处理系统能够将不同地址的或具有不同功用的或具有不同数据的多台计算机用通讯网络连接起来,在控制系统的统一管理控制下,和谐地完成信息处理使命。比方Hadoop。


存储技能


大数据能够抽象地分为大数据存储和大数据剖析,这两者的联系是:大数据存储的意图是支撑大数据剖析。到目前为止,还是两种天壤之别的计算机技能领域:大数据存储致力于研制能够扩展至PB甚至EB等级的数据存储平台;大数据剖析关注在最短时刻内处理大量不同类型的数据集。


感知技能


大数据的采集和感知技能的开展是紧密联系的。以传感器技能,指纹识别技能,RFID技能,坐标定位技能等为根底的感知才能提高同样是物联网开展的基石。

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