大数据的基础是什么

‘壹’ 大数据需要什么基础

看你做哪个方面的大数据工作，如果是统筹方面（比如数据建模（分析）之类）的，那么数学的功底是一定要有的，不然怎么做建模和分析。
如果是数据筛选一类的，那么逻辑学和社会学是一定要有所基础的，不一定要很精通，但是基础一定要有。大数据的数据本身是无意义的，能从大数据中提取出想要的数据，就是数据筛选要做的，那么如果逻辑学和社会学不过关或者不扎实，那么可能这部分数据与需要的数据有关，但是察觉不到，可能这部分数据和需要的数据无关，但是又被放在了里面（等于增加了无用功），这都不是好现象。而这部分就需要逻辑学和社会学。
如果是具体的操作，比如数据可视化，那就没什么说的了，编程能力，理解能力，这些是大头。
还有数据治理等等（这个是数据仓库的概念，放到大数据中也可以），这里需要数据的敏感度，其实还是和数学有关，逻辑学社会学等其实也和数据有关，编程等等也和数学有关，所以我觉得大数据需要的基础是数学，当然职位（或者说岗位不同）需要的基础也不同，仅仅操作的话，就简单一些，项往上走的话，数学的功底就要更扎实一些。不过都是需要的。

‘贰’ 大数据分析和应用的基础是什么

大数据分析和应用的基础是分布式原理
因为数据量大，因此单机不能处理，因此用到分布式存储和计算
如何在此基础上获得更佳的性能 那就是要掌握分布式相关的原理，比如分布式计算Maprece知道数据流式怎么走的，
分布式分析基本都是基于这个范式，虽然用起来和单机一样，但是能不能写出高效的算法 你必须懂原理

‘叁’ 学大数据需要具备什么基础

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，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

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。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

‘肆’ 大数据分析的基础是什么

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

5、数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

‘伍’ 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。

‘陆’ 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”。

‘柒’ 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。

‘捌’ 大数据基础重点是什么

数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。