学大数据需要什么基础知识和能力？
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发布时间：2022-04-20 16:07
共7个回答
热心网友
时间：2022-03-31 10:29
1.计算机基本理论知识
了解计算机的基本原理，计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。
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2.基本数据库操作知识
能够实现常见数据库的增加数据、删除数据、修改数据、查询数据能力。能熟练使用MySQL、Oracle，搭建MySQL、Oracle的开发环境。
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3.掌握算法与数据结构
具备一定的编程能力，有较好逻辑思维能力，能够熟练掌握JAVA，c，Python这三种语言中的任意一种，最好是Python。
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4.网络数据爬虫能力
掌握计算机网络的基本常识，能够编写简单的爬虫脚本，能够根据需要爬取网络数据。
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5.结构化数据库操作能力
能够对结构化数据库进行基本操作，了解neo4j等数据库
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6.数据分析及数据可视化能力
能够将数据绘制成生动形象的图表，能根据图表分析出数据的潜在价值或者数据的共同点，总结数据规律。
示例说明
总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准，只要基本都熟悉，都有印象，能够简单运用即可。
热心网友
时间：2022-03-31 11:47
大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。
21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapRece等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。
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数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。
学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括：
1.大数据概念
2.大数据的影响
3.大数据的影响
4.大数据的应用
5.大数据的产业
6.大数据处理架构Hadoop
7.大数据关键技术
8.大数据的计算模式
后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下：
1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop的安装与使用；
2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全；
3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算
数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。
一、Java语言以java语言为基础掌握面向对象编程思想所涉及的知识，以及该知识在面向对象编程思想中的应用，培养学生设计程序的能力。掌握程度：精通
二、数据结构与算法掌握基于JAVA语言的底层数据结构和算法原理，并且能够自己动手写出来关于集合的各种算法和数据结构，并且了解这些数据结构处理的问题和优缺点。掌握程度：熟练。
三、数据库原理与MYSQL数据库掌握关系型数据库的原理，掌握结构化数据的特性。掌握关系型数据库的范式。通过MYSQL数据库掌握通过SQL语言与MYSQL数据库进行交互。熟练掌握各种复杂SQL语句的编写。掌握程度：熟练。
四、LINUX操作系统全面了解LINUX。详解LINUX下的管理命令、用户管理、网络配置管理等。掌握SHELL脚本编程，能够根据具体业务进行复杂SHELL脚本的编写。掌握程度：精通。
五、Hadoop技术学习Hadoop技术的两个核心：分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapRece。掌握MR的运行过程及相关原理，精通各种业务的MR程序编写。掌握Hadoop的核心源码及实现原理。掌握使用Hadoop进行海量数据的存储、计算与处理。掌握程度：精通。
六、分布式数据库技术:精通分布式数据库HBASE、掌握Mongodb及了解其它分布式数据库技术。精通分布式数据库原理、应用场景、HBASE数据库的设计、操作等，能结合HIVE等工具进行海量数据的存储于检索。掌握程度：精通。
七、数据仓库HIVE精通基于hadoop的数据仓库HIVE。精通HIVESQL的语法，精通使用HIVESQL进行数据操作。内部表、外部表及与传统数据库的区别，掌握HIVE的应用场景及Hive与HBase的结合使用。掌握程度：精通。
八、PYTHON语言精通PYTHON语言基础语法及面向对象。精通PYTHON语言的爬虫、WEB、算法等框架。并根据业务可以基于PYTHON语言开发完成的业务功能和系统。掌握程度：精通。
九、机器学习算法熟练掌握机器学习经典算法，掌握算法的原理，公式，算法的应用场景。熟练掌握使用机器学习算法进行相关数据的分析，保证分析结果的准确性。掌握程度：熟练。
十、Spark高级编程技术掌握Spark的运行原理与架构，熟悉Spark的各种应用场景，掌握基于SparkRDD的各种算子的使用；精通SparkStreaming针对流处理的底层原理，熟练应用SparkSql对各种数据源处理,熟练掌握Spark机器学习算法库。达到能够在掌握Spark的各种组件的基础上，能够构建出大型的离线或实时的业务项目。掌握程度：精通。
十一、真实大数据项目实战通过几个真实的大数据项目把之前学习的知识与大数据技术框架贯穿，学习真实的大数据项目从数据采集、清洗、存储、处理、分析的完整过程，掌握大数据项目开发的设计思想，数据处理技术手段，解决开发过程中遇到的问题和技术难点如何解决。
热心网友
时间：2022-03-31 13:21
专业名称：大数据技术与应用
*码：610215
修业年限：3年
培养目标：
掌握大数据技术与应用专业必备的基础理论和专业技能，包括基础架构平台的构建和部署、大数据平台的运维和管理、大数据平台的应用开发、数据分析和数据挖掘工具的应用，具备良好职业道德和诚信品质，能够从事网络爬虫、大数据分析、大数据运维、大数据开发、大数据可视化、大数据产品营销及售后技术支持的综合型技术人才。
主要课程：
Python语言基础、大数据可视化、数据库高级应用（hbase）、Hadoop大数据开发基础、数据采集技术与应用、Hive技术应用、Spark技术与应用、Java Web应用开发及大数据分析应用开发实训、学情分析与岗位匹配大数据开发实训及旅游大数据应用开发实训等
就业方向：
（一）主要就业方向
大数据开发方向、数据挖掘和数据分析方向、机器学习方向、大数据运维和云计算等相关方向。
（二）就业岗位
1．大数据运维工程师
2、参与优化改进行业企业数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，参与*实时查询分析系统构建优化的Hadoop开发工程师。
3、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司海量数据存储、离线/实时计算、实时查询、系统运维等方面的大数据研发工程师。
4、根据公司产品和业务需求，利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析，负责项目需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型，并对运行数据进行分析挖掘和对未来预测的大数据分析师等。
热心网友
时间：2022-03-31 15:13
说到大数据，肯定少不了分析软件，这应该是大数据工作的根基，但市面上很多各种分析软件，如果不是过来人，真的很难找到适合自己或符合企业要求的。
一般企业招聘的大数据基本要具备以下几种能力：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
但是对于学大数据的学生而言，除了对学历有所要求以外是零基础也可以学习的，现在很多机构都开设了大数据课程，你可以去实地考察对比一下再做决定。
热心网友
时间：2022-03-31 17:21
首先是学历要求：大多数培训机构对于学习者必须是大专学历以上，而且是以理工科为主，本科及本科以上的，专业要求就放宽。
大数据分为大数据开发和数据分析
大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析需要掌握的基础有：数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识，只有掌握了这些知识，才能够找到一份好的大数据工作。
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热心网友
时间：2022-03-31 19:45
从大的知识体系结构来看，学习大数据需要具备三方面基础，分别是数据库知识、数学和统计学知识、计算机知识，选择不同的主攻方向还需要有不同的学习侧重点。
热心网友
时间：2022-03-31 22:27
自学大数据相对来说比较吃力，大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，
