大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時代發(fā)展的趨勢,很多人紛紛選擇學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),想要進入大數(shù)據(jù)行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系龐大,包括的知識較多,系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以讓你全面掌握大數(shù)據(jù)技能。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識?
1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)
怎樣進行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的快速入門?學(xué)大數(shù)據(jù)課程之前要先學(xué)習(xí)一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語言基礎(chǔ),因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學(xué)習(xí)hadoop,還是數(shù)據(jù)挖掘,都需要有編程語言作為基礎(chǔ)。因此,如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā),掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的。
2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言;數(shù)據(jù)實時分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數(shù)據(jù)比作容器,那么這個容器的容量無限大,什么都能往里裝,大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學(xué)習(xí)有著千絲萬縷的關(guān)系,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算,大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備的能力
數(shù)學(xué)知識,數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。對于數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的內(nèi)容,需要有一定公式計算能力,了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說,各類算法也需要熟練使用,對數(shù)學(xué)的要求是最高的。
編程語言,對于想學(xué)大數(shù)據(jù)的同學(xué),至少需要具備一門編程語言,比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的領(lǐng)域
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個領(lǐng)域,比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等,應(yīng)用范圍非常廣泛,大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代,這不僅是信息技術(shù)的終極目標,也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動力。
1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)
怎樣進行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的快速入門?學(xué)大數(shù)據(jù)課程之前要先學(xué)習(xí)一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語言基礎(chǔ),因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學(xué)習(xí)hadoop,還是數(shù)據(jù)挖掘,都需要有編程語言作為基礎(chǔ)。因此,如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā),掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的。
2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言;數(shù)據(jù)實時分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數(shù)據(jù)比作容器,那么這個容器的容量無限大,什么都能往里裝,大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學(xué)習(xí)有著千絲萬縷的關(guān)系,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算,大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要具備的能力
數(shù)學(xué)知識,數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。對于數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的內(nèi)容,需要有一定公式計算能力,了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說,各類算法也需要熟練使用,對數(shù)學(xué)的要求是最高的。
編程語言,對于想學(xué)大數(shù)據(jù)的同學(xué),至少需要具備一門編程語言,比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用的領(lǐng)域
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以應(yīng)用在各個領(lǐng)域,比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等,應(yīng)用范圍非常廣泛,大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代,這不僅是信息技術(shù)的終極目標,也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動力。
因此建議想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的同學(xué),最好報班學(xué)習(xí),可以系統(tǒng)的學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)理論知識,還會結(jié)合項目實踐更熟練的掌握大數(shù)據(jù)技能。
大數(shù)據(jù)所學(xué)習(xí)的知識比較多,而且學(xué)習(xí)起來有門檻要想學(xué)習(xí)好大數(shù)據(jù)首先就是有JAVA基礎(chǔ)和linux,因為大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)門檻較高,在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)相關(guān)知識之前都必須把JAVA和linux基礎(chǔ)打好。
如果你有了JAVA和linux基礎(chǔ),那么就可以直接學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),那接下里就是關(guān)于大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)到的知識了。大數(shù)據(jù)技術(shù):1、hadoop生態(tài)圈的學(xué)習(xí)2、分布式文件系統(tǒng)HDFS3、初級MapReduce4、Hadoop集群與管理5、ZooKeeper基礎(chǔ)知識6、HBase基礎(chǔ)知識7、HBase集群及其管理8、Hive9、Sqoop10、Storm。
1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ)
怎樣進行大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的快速入門?學(xué)大數(shù)據(jù)課程之前要先學(xué)習(xí)一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語言基礎(chǔ),因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學(xué)習(xí)hadoop,還是數(shù)據(jù)挖掘,都需要有編程語言作為基礎(chǔ)。因此,如果想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)開發(fā),掌握Java基礎(chǔ)是必不可少的。
2、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術(shù);HBASE技術(shù);Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言;數(shù)據(jù)實時分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數(shù)據(jù)比作容器,那么這個容器的容量無限大,什么都能往里裝,大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學(xué)習(xí)有著千絲萬縷的關(guān)系,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算,大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)入門都需要學(xué)習(xí)和具備的基礎(chǔ)知識:
1. 數(shù)學(xué)知識:數(shù)學(xué)知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎(chǔ)知識。
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計相關(guān)的基礎(chǔ)內(nèi)容,有一定的公式計算能力即可,了解常用統(tǒng)計模型算法則是加分。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,統(tǒng)計模型相關(guān)知識是必備能力,線性代數(shù)(主要是矩陣計算相關(guān)知識)最好也有一定的了解。
③而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,除了統(tǒng)計學(xué)以外,各類算法也需要熟練使用,對數(shù)學(xué)的要求是最高的。
2. 分析工具
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,玩轉(zhuǎn)Excel是必須的,數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練,VBA是加分。另外,還要學(xué)會一個統(tǒng)計分析工具,SPSS作為入門是比較好的。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,使用分析工具是核心能力,VBA基本必備,SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯,會用用Excel就行了,主要工作要靠寫代碼來解決呢。
3. 編程語言
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,會寫SQL查詢,有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢,基本就OK了。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,除了SQL以外,學(xué)習(xí)Python是很有必要的,用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當(dāng)然其他編程語言也是可以的。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一門,Shell得會用……總之編程語言絕對是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。
4. 業(yè)務(wù)理解
業(yè)務(wù)理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎(chǔ)也不為過,數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、乃至最終結(jié)論的洞察,都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務(wù)本身的理解。
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表,以及少量的洞察結(jié)論,擁有對業(yè)務(wù)的基本了解就可以。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,需要對業(yè)務(wù)有較為深入的了解,能夠基于數(shù)據(jù),提煉出有效觀點,對實際業(yè)務(wù)能有所幫助。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,對業(yè)務(wù)有基本了解就可以,重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。
5. 邏輯思維
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么樣的手段,達到什么樣的目標。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架,了解分析對象之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,清楚每一個指標變化的前因后果,會給業(yè)務(wù)帶來的影響。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務(wù)相關(guān)的分析工作上,還包括算法邏輯,程序邏輯等,所以對邏輯思維的要求也是最高的。
6. 數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化說起來很高大上,其實包括的范圍很廣,做個PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化,所以我認為這是一項普遍需要的能力。
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告,能清楚的展示數(shù)據(jù),就達到目標了。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法,使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具,根據(jù)實際需求做出或簡單或復(fù)雜,但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的,也要根據(jù)需求做一些復(fù)雜的可視化圖表,但通常不需要考慮太多美化的問題。
7. 協(xié)調(diào)溝通
①對于初級數(shù)據(jù)分析師,了解業(yè)務(wù)、尋找數(shù)據(jù)、講解報告,都需要和不同部門的人打交道,因此溝通能力很重要。
②對于高級數(shù)據(jù)分析師,需要開始獨立帶項目,或者和產(chǎn)品做一些合作,因此除了溝通能力以外,還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師,和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多,業(yè)務(wù)方面相對少一些,對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。
8. 快速學(xué)習(xí)
無論做數(shù)據(jù)分析的哪個方向,初級還是高級,都需要有快速學(xué)習(xí)的能力,學(xué)業(yè)務(wù)邏輯、學(xué)行業(yè)知識、學(xué)技術(shù)工具、學(xué)分析框架……數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中有學(xué)不完的內(nèi)容,需要大家有一顆時刻不忘學(xué)習(xí)的心。
說到大數(shù)據(jù),肯定少不了分析軟件,這應(yīng)該是大數(shù)據(jù)工作的根基,但市面上很多各種分析軟件,如果不是過來人,真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過各大企業(yè)對大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)的崗位要求,總結(jié)了以下幾點:(1)SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作,會基本的數(shù)據(jù)管理(2)會用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)分析和展示(3)會用腳本語言進行數(shù)據(jù)分析,Python or R(4)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力,如爬蟲(5)會基本的數(shù)據(jù)可視化技能,能撰寫數(shù)據(jù)報告(6)熟悉常用的數(shù)據(jù)挖掘算法:回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等對于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),總體來說,先學(xué)基礎(chǔ),再學(xué)理論,最后是工具。基本上,每一門語言的學(xué)習(xí)都是要按照這個順序來的。
1、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識,包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計?;A(chǔ)這種東西還是要掌握好的啊,基礎(chǔ)都還沒扎實,知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類的,要學(xué)習(xí)證券、銀行、財務(wù)等各種知識,不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析工具,軟件結(jié)合案列的實際應(yīng)用,關(guān)于數(shù)據(jù)分析主流軟件有(從上手度從易到難):Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會怎樣操作這些軟件,然后是利用軟件從數(shù)據(jù)的清洗開始一步步進行處理,分析,最后輸出結(jié)果,檢驗及解讀數(shù)據(jù)。
當(dāng)然,學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等理工科專業(yè)的人確實比文科生有著客觀的優(yōu)勢,但能力大于專業(yè),興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數(shù)據(jù)分析不像編程那樣,需要你天天敲代碼,要學(xué)習(xí)好多的編程語言,數(shù)據(jù)分析更注重的是你的實操和業(yè)務(wù)能力。
如今的軟件學(xué)習(xí)都是非常簡單便捷的,我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力,以及敏銳的洞察能力,還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān),而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。
相反這些能力更加傾向于文科生,畢竟好奇心、創(chuàng)造力也是一個人不可或缺的。
第一階段:大數(shù)據(jù)技術(shù)入門1、大數(shù)據(jù)入門:介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)培訓(xùn)課程,概要介紹。
2、Linux大數(shù)據(jù)必備:介紹LinuxShell的變量,控制,循環(huán)基本語法,LinuxCrontab定時任務(wù)使用,對Lniux基礎(chǔ)知識,進行階段性實戰(zhàn)訓(xùn)練,這個過程需要動手操作,將理論付諸實踐。3、CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介紹CM的安裝,CDH的安裝,配置,等等。
第二階段:海量數(shù)據(jù)高級分析語言介紹Scala的函數(shù),函數(shù)按名稱調(diào)用,使用命名參數(shù)函數(shù),函數(shù)使用可變參數(shù),遞歸函數(shù),默認參數(shù)值,高階函數(shù),嵌套函數(shù),匿名函數(shù),部分應(yīng)用函數(shù),柯里函數(shù),閉包,需要進行動手的操作。第三階段:海量數(shù)據(jù)存儲分布式存儲1、HadoopHDFS分布式存儲2、HBase分布式存儲第四階段:海量數(shù)據(jù)分析分布式計算1、HadoopMapReduce分布式計算:是一種編程模型,用于打過莫數(shù)據(jù)集的并行運算。
2、Hiva數(shù)據(jù)挖掘:對其進行概要性簡介,數(shù)據(jù)定義,創(chuàng)建,修改,刪除等操作。3、Spare分布式計算:Spare是類MapReduce的通用并行框架。
聲明:本網(wǎng)站尊重并保護知識產(chǎn)權(quán),根據(jù)《信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)保護條例》,如果我們轉(zhuǎn)載的作品侵犯了您的權(quán)利,請在一個月內(nèi)通知我們,我們會及時刪除。
蜀ICP備2020033479號-4 Copyright ? 2016 學(xué)習(xí)鳥. 頁面生成時間:3.011秒