大數據學的是什麼?

General 更新 2024-11-25

大數據學習一般都學什麼

大數據技術的學習內容有很多，包括：

基礎階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎、Oracle基礎、MongoDB、redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。

大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。

大數據架構設計階段：Flume分佈式、Zookeeper、Kafka。

大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。

大數據數據採集階段：Python、Scala。

大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

大數據時代需要學習什麼技術

大數據時代需要學習數據的存儲和處理技術。

大數據的存儲主要是一些分佈式文件系統，現在有好些分佈式文件系統。比較火的就是GFS,HDFS前者是谷歌的內部使用的，後者是根據谷歌的相關論文用java開發的來源框架。hdfs可以學習。

然後就是數據處理是學mapreduce，這是大數據出的不錯的實現，可以基於hdfs實現大數據處理和優化存儲。

還有一個比較好的列式存儲的數據庫hbase,也是為了大數據兒生的非關係型數據庫。

然後就是一些輔助工具框架，比如:hive,pig,zookeeper,sqoop,flum。

學習大數據需要哪些基本知識

如果是大數據建設方面的話，那就是hadoop咯，先學hadoop吧

有哪些大學的哪些專業是與大數據有關的？？

計算機科學與技術

大數據學習

大數據的基礎知識，科普類的，自己去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。

另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

當然一些大數據的一些基礎知識，比如java和hadoop等等，這個基本得自學。大學裡面最接近這些的也就是計算機類專業。

雲計算的話，需要學習的知識應該包括但不限於：1、網絡通信知識，包括互聯網基礎建設相關的所有知識；2、虛擬化知識，應該瞭解硬件運行原理以及虛擬化實現技術；3、數據庫技術；4、網絡存儲技術；5、網絡信息安全技術，最起碼得明白什麼是iso 17799；6、電子商務；7、容災及備份技術；8、JAVA編程技術；9、分佈式軟件系統架構。。。

要做大數據分析，需學什麼？

雖然現在數據分析和大數據是很熱門的兩個方向，但是大數據分析方向還是很多，要看你想去哪個行業，比如說互聯網、金融、零售、醫學、生物等等，不同行業有不同的要求，有的偏於技術，有的偏於實務。

大數據具體學習內容是啥？

HADOOPP 是一個能夠對大量數據進行分佈式處理的軟件框架。但是HADOOPP 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。HADOOPP 是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分佈處理。HPCC高性能計算與通信”的報告。開發可擴展的計算系統及相關軟件，以支持太位級網絡傳輸性能，開發千兆比特網絡技術，擴展研究和教育機構及網絡連接能力。Storm是自由的開源軟件，一個分佈式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理HADOOPP的批量數據。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快HADOOPP數據查詢的方法，Apache軟件基金會近日發起了一項名為“Drill”的開源項目。RapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及範圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。Pentaho BI 平臺不同於傳統的BI 產品，它是一個以流程為中心的，面向解決方案(Solution)的框架。其目的在於將一系列企業級BI產品、開源軟件、API等等組件集成起來，方便商務智能應用的開發。IT JOB

大數據需要什麼學歷才可以學。？

本科學歷

從企業方面來說，大數據人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智能三大領域。產品分析是指通過算法來測試新產品的有效性，是一個相對較新的領域。在安全和風險分析方面，數據科學家們知道需要收集哪些數據、如何進行快速分析，並最終通過分析信息來有效遏制網絡入侵或抓住網絡罪犯。

一、ETL研發

隨著數據種類的不斷增加，企業對數據整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的數據來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數據，轉換並導入數據倉庫以滿足企業的需要。

ETL研發，主要負責將分散的、異構數據源中的數據如關係數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命週期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數據的存儲，MapReduce提供了對數據的計算。隨著數據集規模不斷增大，而傳統BI的數據處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價數據處理技術如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是搶手的大數據人才。

三、可視化（前端展現）工具開發

海量數據的分析是個大挑戰，而新型數據可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數據。

可視化開發就是在可視開發工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發工具自動生成應用軟件。還可輕鬆跨越多個資源和層次連接您的所有數據，經過時間考驗，完全可擴展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的組件集合，以用來構建極其豐富的用戶界面。

過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須瞭解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程提供支持的所有類型數據的戰略集合。它是單個數據存儲，出於分析性報告和決策支持的目的而創建。為企業提供需要業務智能來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

隨著數據庫技術的發展和應用，數據庫存儲的數據量從20世紀80年代的兆（M）字節及千兆（G）字節過渡到現在的兆兆（T）字節和千兆兆（P）字節，同時，用戶的查詢需求也越來越複雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關係表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的數據進行數據分析和信息綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量數據處理的問題。

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關係型或非關係型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

大數據學了能做什麼？

如果不知道學完可以做哪方面的工作，可以找一包就業的培訓機構進行系統的學習，學完不僅掌握了技能，也找到了好工作，我朋友就是在北風學的零基礎大數據，現在月薪也有1W多了！

大數據培訓內容，大數據要學哪些課程