大数据要学什么？

Question

如题所述

Answer 1

大数据专业主要是数据开发和分析，学习难度大！但回报也高！

大数据学习内容主要有：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

Answer 2

1什么是大数据？
对大数据研究机构Gartner进行了这样的定义。大数据需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，适应大量、高增长率、多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所的定义是，在获取、存储、管理、分析方面大大超过传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有大量数据规模、快速数据流动、多种数据类型和价值密度低的四个特点。
大数据技术的战略意义不是掌握巨大的数据信息，而是专业处理这些有意义的数据。换句话说，把大数据比作产业，这个产业实现利益的关键是提高数据的加工能力，通过加工实现数据的附加价值。
从技术上看，大数据和云计算的关系就像硬币的正反面一样密切。大数据必然不能用单台计算机处理，必须采用分布式结构。其特点是分布式数据挖掘大量数据。然而，它必须依靠云计算的分布处理、分布数据库和云存储和虚拟技术。
两大数据学习一般学习什么。
大数据技术的学习内容很多，包括:
基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn:hadoop:hadoop概念、版本、历史、HDFS工作原理、YARN介绍和组件介绍。
大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据结构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm。
大数据数据收集阶段:Python，Scala。
大数据商业实战阶段:实践企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

Answer 3

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
以中国人民大学为例：
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。本回答被网友采纳

Answer 4

Answer 5

要知识点有:Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类 ... 2.阶段JavaEE核心的学习:主要学习知识点:前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术... 3.阶段Hadoop生态体系的学习:主要学习知识点:Linux、Hadoop... 4.阶段Spark生态体系的学习:主要学习知识点:Scala、Spark、交通领域汽车流量.