從事大數據需要學什麼

❶ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學：

1. java編程技術

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的!

2.Linux命令

對於大數據開發通常是在Linux環境下進行的，相比Linux操作系統，Windows操作系統是封閉的操作系統，開源的大數據軟體很受限制，因此，想從事大數據開發相關工作，還需掌握Linux基礎操作命令。

3. Hadoop

Hadoop是大數據開發的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS為海量的數據提供了存儲，MapRece為海量的數據提供了計算，因此，需要重點掌握，除此之外，還需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高級管理等相關技術與操作!

4. Hive

Hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行，十分適合數據倉庫的統計分析。對於Hive需掌握其安裝、應用及高級操作等。

5. Avro與Protobuf

Avro與Protobuf均是數據序列化系統，可以提供豐富的數據結構類型，十分適合做數據存儲，還可進行不同語言之間相互通信的數據交換格式，學大數據，需掌握其具體用法。

6.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應用提供一致性服務的軟體，提供的功能包括：配置維護、域名服務、分布式同步、組件服務等，在大數據開發中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現方法。

7. HBase

HBase是一個分布式的、面向列的開源資料庫，它不同於一般的關系資料庫，更適合於非結構化數據存儲的資料庫，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，大數據開發需掌握HBase基礎知識、應用、架構以及高級用法等。

8.phoenix

phoenix是用Java編寫的基於JDBC API操作HBase的開源SQL引擎，其具有動態列、散列載入、查詢伺服器、追蹤、事務、用戶自定義函數、二級索引、命名空間映射、數據收集、行時間戳列、分頁查詢、跳躍查詢、視圖以及多租戶的特性，大數據開發需掌握其原理和使用方法。

9. Redis

Redis是一個key-value存儲系統，其出現很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關系資料庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端，使用很方便。

10. Flume

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統，Flume支持在日誌系統中定製各類數據發送方，用於收集數據；同時，Flume提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（可定製）的能力。大數據開發需掌握其安裝、配置以及相關使用方法。

❷ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

此外還需要學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等。知識結構是二專多能復合的跨界人才（有專業知識、有數據思維）。

大數據專業就業前景：

大數據領域的崗位還是比較多的，尤其是大數據開發崗位，目前正逐漸從大數據平台開發向大數據應用開發領域覆蓋。

大數據開發崗位的數量明顯比較多，而且不僅需要研發型人才，也需要應用型人才，所以本科生的就業機會也比較多。

當前大數據技術正處在落地應用的初期，所以此時人才招聘會更傾向於研發型人才，而且擁有研究生學歷也更容易獲得大廠的就業機會，所以對於當前大數據相關專業的大學生來說，如果想獲得更強的崗位競爭力和更多的就業渠道，應該考慮讀一下研究生。

❸ 大數據需要學什麼

數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

❹ 大數據需要學什麼

隨著大數據的發展，越來越多的人想要進入大數據行業，大數據技術體系巨大，包含的常識非常多。

對於零基礎想要學習大數據的人，一開始入門可能不會太簡單。學習大數據至少需要掌握一門計算機編程語言，計算機編程語言有很多，Java是目前使用的比較廣泛的編程語言之一。所以，學習大數據，掌握好Java是必不可少的。

另外學習大數據必須要學習大數據中心常識，大數據技術體系很復雜，與物聯網、移動互聯網、人工智慧、雲核算等都有著精密的關系。所以，Hadoop生態體系；HDFS技術；HBASE技術；Sqoop運用流程；數據倉庫東西HIVE；大數據離線剖析Spark、Python言語；數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。

從事大數據工作，免不了要分析數據。如果從事數據剖析師，就需要了解一定的數學常識。需要有一定的公式核算能力，了解常用計算模型演算法。而如果從事數據發掘工程師，就需要能夠熟練運用各類演算法，對數學的要求是很高的。

❺ 大數據專業主要學什麼

大數據專業
全稱：數據科學與大數據技術，強調交叉學科特點，以大數據分析為核心，以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科，培養面向多層次應用需求的復合型人才。
開設課程：
數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。

❻ 大數據專業主要學什麼

大數據技術專業以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等。

大數據技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。此外還需學習數據採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才(有專業知識、有數據思維)。

以中國人民大學為例：

基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。

必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析。

選修課：數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

大數據專業就業方向

1、數據工程方向畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的Java大數據分布式程序開發、大數據集成平台的應用、開發等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類Java大數據分布式開發、基於大數據平台的程序開發、數據可視化等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

2、數據分析方向畢業生能夠從事基於計算機、移動互聯網、電子信息、電子商務技術、電子金融、電子政務、軍事等領域的大數據平台運維、流計算核心技術等方面的高級技術人才，可在政府機關、房地產、銀行、金融、移動互聯網等領域從事各類大數據平台運維、大數據分析、大數據挖掘等相關工作，也可在IT領域從事計算機應用工作。

❼ 大數據需要學什麼

數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。
大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據歸納有五大特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

❽ 大數據具體學什麼

大數據分析挖掘與處理、移動開發與架構、軟體開發、雲計算等前沿技術等。

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

大數據旨在培養學生系統掌握數據管理及數據挖掘方法，成為具備大數據分析處理、數據倉庫管理、大數據平台綜合部署、大數據平台應用軟體開發和數據產品的可視化展現與分析能力的高級專業大數據技術人才。

大數據崗位：

1、大數據系統架構師

大數據平台搭建、系統設計、基礎設施。

技能：計算機體系結構、網路架構、編程範式、文件系統、分布並行處理等。

2、大數據系統分析師

面向實際行業領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。

技能：人工智慧、機器學習、數理統計、矩陣計算、優化方法。

3、hadoop開發工程師

解決大數據存儲問題。

4、數據分析師

不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員，在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。

5、數據挖掘工程師

做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等，經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。

❾ 大數據技術要學什麼

首先在學習真正的大數據技術之前，要熟練掌握一門編程語言，比如java等，在學習大數據期間還會接觸到其他的編程語言，比如說Scala、Python等編程語言，不過這些語言都是相通的，掌握了一門編程語言其他的就很好學習了。大數據的學習需要掌握以下技術：Hadoop、spark、storm等核心技術，如果去培訓機構學習的話，一定要注意的是學習周期的分布，有的並不是真正的大數據課程，真正的大數據課程是用20-30%的部分講解編程語言，剩下的就都是對大數據技術的學習，所以在學習之前還是要了解一些關於大數據的技術知識的。
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❿ 大數據專業主要學什麼

大數據專業主要學科目如下：

數據科學與大數據技術（理學學位），以北京大學為例，主要課程包括：概率論、數理統計，應用多元統計分析， 實變函數，應用回歸分析，貝葉斯理論與演算法。

應用時間序列分析，統計計算，統計機器學習，程序設計實習，數據結構與演算法，分布與並行計算，演算法設計與分析，資料庫概論，自然語言處理導論，數值與計算方法，人工智慧，最優化方法，深度學習等。

數據科學與大數據技術（工學學位），以中國人民大學為例， 該專業由統計學院、信息學院、統計與大數據研究院、數學科學研究院聯合授課，為應對大數據時代帶來的機遇與挑戰培養專業的數據科學人才。

主要課程包括：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論。

計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析、數據科學演算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯網實用開發技術、抽樣技術、統計學習、回歸分析、隨機過程。

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