大數(shù)據(jù)專業(yè)需要哪些(大數(shù)據(jù)專業(yè)需要學習什么知識)
1.大數(shù)據(jù)專業(yè)需要學習什么知識
學習要根據(jù)自身情況來定，如果你是零基礎，那就必須先從基礎Java開始學起（大數(shù)據(jù)支持很多開發(fā)語言，但企業(yè)用的最多的還是JAVA），接下來學習數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Linux系統(tǒng)操作、關系型數(shù)據(jù)庫，夯實基礎之后，再進入大數(shù)據(jù)的學習，具體可以按照如下體系：第一階段CORE JAVA （加**的需重點熟練掌握，其他掌握）Java基礎**數(shù)據(jù)類型，運算符、循環(huán)，算法，順序結(jié)構(gòu)程序設計，程序結(jié)構(gòu)，數(shù)組及多維數(shù)組面向?qū)ο?*構(gòu)造方法、控制符、封裝繼承**多態(tài)**抽象類、接口**常用類集合Collection、list**HashSet、TreeSet、Collection集合類Map**異常，F(xiàn)ile文件/流**數(shù)據(jù)流和對象流**線程（理解即可）網(wǎng)絡通信（理解即可）第二階段數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關系型數(shù)據(jù)庫Linux系統(tǒng)操作Linux操作系統(tǒng)概述，安裝Linux操作系統(tǒng)，圖形界面操作基礎，Linux字符界面基礎，字符界面操作進階，用戶、組群和權限管理，文件系統(tǒng)管理，軟件包管理與系統(tǒng)備份，Linux網(wǎng)絡配置 （主要掌握Linux操作系統(tǒng)的理論基礎和服務器配置實踐知識，同時通過大量實驗，著重培養(yǎng)動手能力。
了解Linux操作系統(tǒng)在行業(yè)中的重要地位和廣泛的使用范圍。在學習Linux的基礎上，加深對服務器操作系統(tǒng)的認識和實踐配置能力。
加深對計算機網(wǎng)絡基礎知識的理解，并在實踐中加以應用。掌握Linux操作系統(tǒng)的安裝、命令行操作、用戶管理、磁盤管理、文件系統(tǒng)管理、軟件包管理、進程管理、系統(tǒng)監(jiān)測和系統(tǒng)故障排除。
掌握Linux操作系統(tǒng)的網(wǎng)絡配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服務的配置與管理。為更深一步學習其它網(wǎng)絡操作系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)開發(fā)奠定堅實的基礎。
與此同時，如果大家有時間把javaweb及框架學習一番，會讓你的大數(shù)據(jù)學習更自由一些）重點掌握：常見算法數(shù)據(jù)庫表設計，SQL語句，Linux常見命令第三階段Hadoop階段離線分析階段實時計算階段重點掌握：Hadoop基礎，HDFS,MapReduce，分布式集群，Hive,Hbase,Sqoop,Pig,Storm實時數(shù)據(jù)處理平臺，Spark平臺。
2.大數(shù)據(jù)課程需要什么基礎
學科知識：從數(shù)據(jù)分析涉及到的專業(yè)知識點上看，主要是這些：
(1)統(tǒng)計學：參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數(shù)學：線性代數(shù)、微積分等
(3)社會學：主要是一些社會學量化統(tǒng)計的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助
(4)經(jīng)濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說了
(5)計算機：從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來的，要了解數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫里提取你需要的數(shù)據(jù)，這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。
3.學大數(shù)據(jù)需要什么基礎
說到大數(shù)據(jù)，肯定少不了分析軟件，這應該是大數(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習大數(shù)據(jù)，總體來說，先學基礎，再學理論，最后是工具?；旧?，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數(shù)據(jù)分析基礎知識，包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計?；A這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數(shù)據(jù)分析工具，軟件結(jié)合案列的實際應用，關于數(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)。
當然，學習數(shù)學與應用數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學與技術等理工科專業(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，要學習好多的編程語言，數(shù)據(jù)分析更注重的是你的實操和業(yè)務能力。
如今的軟件學習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，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。
4.學習大數(shù)據(jù)需要什么基礎
學習大數(shù)據(jù)要有一定的編程基礎，這是大數(shù)據(jù)大部分崗位都需要的。
目前從事大數(shù)據(jù)方向的程序員比較普遍使用的語言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語言都有一定的應用場景，不同崗位的程序員使用的語言也稍有不同。Python目前主要是應用在數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和算法實現(xiàn)上，可以說大數(shù)據(jù)領域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數(shù)據(jù)領域的應用還是跟平臺有直接關系，通常在需要高性能的數(shù)據(jù)處理部分采用Java開發(fā)。Scala和R主要是基于場景的應用多一些，Scala構(gòu)建在Java基礎之上，代碼結(jié)構(gòu)要比Java簡潔一些，同時Scala是Spark的實現(xiàn)語言，在與Spark相關的開發(fā)中使用Scala是比較方面的選擇。
R語言本身的特點就是統(tǒng)計分析，語法簡單且功能強大，是做大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的一把利器。
5.大數(shù)據(jù)課程需要什么基礎
學科知識：從數(shù)據(jù)分析涉及到的專業(yè)知識點上看，主要是這些：（1）統(tǒng)計學：參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等（2）數(shù)學：線性代數(shù)、微積分等（3）社會學：主要是一些社會學量化統(tǒng)計的知識，如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助（4）經(jīng)濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說了（5）計算機：從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來的，要了解數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫里提取你需要的數(shù)據(jù)，這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。
6.大數(shù)據(jù)需要什么基礎
看你做哪個方面的大數(shù)據(jù)工作，如果是統(tǒng)籌方面（比如數(shù)據(jù)建模（分析）之類）的，那么數(shù)學的功底是一定要有的，不然怎么做建模和分析。
如果是數(shù)據(jù)篩選一類的，那么邏輯學和社會學是一定要有所基礎的，不一定要很精通，但是基礎一定要有。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)本身是無意義的，能從大數(shù)據(jù)中提取出想要的數(shù)據(jù)，就是數(shù)據(jù)篩選要做的，那么如果邏輯學和社會學不過關或者不扎實，那么可能這部分數(shù)據(jù)與需要的數(shù)據(jù)有關，但是察覺不到，可能這部分數(shù)據(jù)和需要的數(shù)據(jù)無關，但是又被放在了里面（等于增加了無用功），這都不是好現(xiàn)象。而這部分就需要邏輯學和社會學。
如果是具體的操作，比如數(shù)據(jù)可視化，那就沒什么說的了，編程能力，理解能力，這些是大頭。
還有數(shù)據(jù)治理等等（這個是數(shù)據(jù)倉庫的概念，放到大數(shù)據(jù)中也可以），這里需要數(shù)據(jù)的敏感度，其實還是和數(shù)學有關，邏輯學社會學等其實也和數(shù)據(jù)有關，編程等等也和數(shù)學有關，所以我覺得大數(shù)據(jù)需要的基礎是數(shù)學，當然職位（或者說崗位不同）需要的基礎也不同，僅僅操作的話，就簡單一些，項往上走的話，數(shù)學的功底就要更扎實一些。不過都是需要的。
7.大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學什么課程
大數(shù)據(jù)技術專業(yè)屬于交叉學科：以統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經(jīng)濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學習數(shù)學建模軟件及計算機編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復合的跨界人才（有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維）。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數(shù)學分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學與信息科學概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數(shù)學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。
選修課：數(shù)據(jù)科學算法導論、數(shù)據(jù)科學專題、數(shù)據(jù)科學實踐、互聯(lián)網(wǎng)實用開發(fā)技術、抽樣技術、統(tǒng)計學習、回歸分析、隨機過程。
擴展資料：
大數(shù)據(jù)崗位:
1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)師
大數(shù)據(jù)平臺搭建、系統(tǒng)設計、基礎設施。
技能：計算機體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡架構(gòu)、編程范式、文件系統(tǒng)、分布并行處理等。
2、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析師
面向?qū)嶋H行業(yè)領域，利用大數(shù)據(jù)技術進行數(shù)據(jù)安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智能、機器學習、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣計算、優(yōu)化方法。
3、hadoop開發(fā)工程師。
解決大數(shù)據(jù)存儲問題。
4、數(shù)據(jù)分析師
不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。
5、數(shù)據(jù)挖掘工程師
做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學知識，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。經(jīng)常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會和Spark相結(jié)合。
參考資料來源：中國人民大學信息學院-數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術
參考資料來源：百度百科-大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)
8.大數(shù)據(jù)學習入門都需要學什么
大數(shù)據(jù)學習入門都需要學習和具備的基礎知識：
1. 數(shù)學知識：數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎知識。
①對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關的基礎內(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)計模型相關知識是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計算相關知識）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)計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學的要求是最高的。
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，學習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)務理解
業(yè)務理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎也不為過，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)務能有所幫助。
③對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術能力上。
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聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。
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)務相關的分析工作上，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、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，和人溝通技術方面內(nèi)容偏多，業(yè)務方面相對少一些，對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。
8. 快速學習
無論做數(shù)據(jù)分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業(yè)務邏輯、學行業(yè)知識、學技術工具、學分析框架……數(shù)據(jù)分析領域中有學不完的內(nèi)容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。
