大數據與應用的(學習大數據應該掌握哪些知識)
1.學習大數據應該掌握哪些知識
大數據已經成為時代發(fā)展的趨勢，很多人紛紛選擇學習大數據，想要進入大數據行業(yè)。大數據技術體系龐大，包括的知識較多，系統(tǒng)的學習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。學習大數據需要掌握哪些知識？
1、學習大數據首先要學習Java基礎
怎樣進行大數據學習的快速入門？學大數據課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數據學習需要的編程語言基礎，因為大數據的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop，還是數據挖掘，都需要有編程語言作為基礎。因此，如果想學習大數據開發(fā)，掌握Java基礎是必不可少的。
2、學習大數據必須學習大數據核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng)；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop使用流程；數據倉庫工具HIVE；大數據離線分析Spark、Python語言；數據實時分析Storm；消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數據比作容器，那么這個容器的容量無限大，什么都能往里裝，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系，大數據海量數據存儲要高擴展就離不開云計算，大數據計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數據挖掘技術會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學習大數據需要具備的能力
數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識。對于數據分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關的內容，需要有一定公式計算能力，了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數據挖掘工程師來說，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
編程語言，對于想學大數據的同學，至少需要具備一門編程語言，比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學習大數據可以應用的領域
大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫(yī)療大數據、就業(yè)大數據、環(huán)境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術驅動力。
2.大數據分析應該掌握哪些基礎知識
隨著互聯網行業(yè)的不斷發(fā)展。很多人想要從事互聯網方面的工作，現在非常流行的就是大數據，你了解大數據是做什么的嗎？學習大數據需要掌握哪些知識？大數據在未來有很大的發(fā)展機會，每個崗位需要具備的能力是不同的。下面小編為大家介紹學習大數據需要掌握的知識。
大數據業(yè)務流程有四個基本步驟，即業(yè)務理解，數據準備，數據挖掘和分析應用程序。該過程分為三個功能區(qū)：大數據系統(tǒng)開發(fā)，整個操作系統(tǒng)的構建和維護，數據準備，平臺和工具開發(fā)。大數據挖掘，負責關鍵模型應用和研究工作。大數據分析應用程序：兩者都是外部需求的訪問者也是解決方案的輸出，并且在許多情況下還將承擔整體協(xié)調的作用。
大數據提取轉換和加載過程（ETL）是大數據的重要處理環(huán)節(jié)。提取是從業(yè)務數據庫中提取數據。轉換是根據業(yè)務邏輯規(guī)則處理數據的過程。負載是將數據加載到數據倉庫的過程中。
數據提取工具實現了db到hdfs的數據導入功能，并提供了高效的分布式并行處理能力?？梢允褂脭祿旆謪^(qū)，字段分區(qū)和基于分頁的并行批處理將db數據提取到hdfs文件系統(tǒng)中，從而可以有效地按字段解析分區(qū)數據。
數據收集可以是歷史數據采集或實時數據采集。它可以收集存儲在數據庫中的結構化數據，或收集非結構化數據，如文本，圖片，圖像，音頻，視頻等。結構變化較大的半結構化數據，可以在數據后直接存儲在流量狀態(tài)分析平臺上收集完成。
3.學大數據需要什么基礎
說到大數據，肯定少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，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)對大數據相關行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點：（1）SQL數據庫的基本操作，會基本的數據管理（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等對于學習大數據，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、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統(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、學習數據分析工具，軟件結合案列的實際應用，關于數據分析主流軟件有（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據的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、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。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據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.學習大數據需要什么基礎
學習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要的。
目前從事大數據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據分析、數據挖掘和算法實現上，可以說大數據領域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數據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據處理部分采用Java開發(fā)。Scala和R主要是基于場景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡潔一些，同時Scala是Spark的實現語言，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，是做大數據統(tǒng)計分析的一把利器。
