大數據挖掘入門

⑴ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）

Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然後提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標准差等信息，數據分析的數據量可能不會太大，而數據挖掘，是指對大量的數據進行分析與挖倔，得到一些未知的，有價值的信息等，比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分，數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求，實現信息的個性化推送，發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些：

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝：
下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼：
下面看看pandas輸出的結果， 這一行的數字第幾列，第一列的數字是行數，定位一個通過第一行，第幾列來定位：

常用方法如下：

下面看看pandas對數據的統計，下面就說說每一行的信息

轉置功能：把行數轉換為列數，把列數轉換為行數，如下所示：

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式，我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話，是按照csv文件默認的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數據，那麼它就在prinit輸出結果的時候，就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊，請安裝它。
老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結果，只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取SQL

依賴於PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候，需要制定兩個參數，第一個是sql語句，第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊，請安裝它。
對於HTTPS的網頁，依賴於BeautifulSoup4，html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格，也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示，同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件，然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼：

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型，有下面幾種：

關於顏色，有下面幾種：

關於形狀，有下面幾種：

我們還可以對圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點圖為紅色的點，代碼如下：

我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：

還可以給圖添加上標題，x，y軸的標簽,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數，X軸為這個數的值（或者是范圍）

還可以指定直方圖類型通過histtype參數：

圖形區別語言無法描述很詳細，大家可以自信嘗試。

舉個例子：

子圖功能

什麼是子圖功能呢？子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖，每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：

我們現在可以通過一堆數據來繪圖，根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下，這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。

先說說這個csv的文件結構，第一列是序號，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數，第四列是每篇評論數。

我們的需求就是把評論數作為Y軸，閱讀數作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對這一行的值做切片處理，獲取下標為3（閱讀數）和4（評論數）的值，但是，這里只是一行的值，我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數，那怎麼辦？聰明的你會說，我自定義2個列表，我遍歷下這個csv文件，把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡，這不就行了嘛。呵呵，其實有一個更快捷的方法，那麼就是使用T轉置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評論數和閱讀數了，此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那麼就OK了。了解思路後，那麼就寫吧。

下面看看代碼：

⑵ 想要學習大數據，應該怎麼入門

記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

⑶ 零基礎學數據挖掘應該怎麼入門

初級數據分析師需要掌握的技能有：統計學基礎、Python語言、網頁分析、資料庫技術、常用模型理論、數據分析入門並不難，難的是之後的積累才是重點，如何在實際工作、項目中真正發揮數據分析的作用，產生價值。

數據分析師要具備六種核心能力：

1.基礎科學的能力

可以說，在數據決策的時代，數據分析幾乎滲透到企業的每個業務環節中。掌握統計學，才能知道每一種數據分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用。

2.使用分析工具的能力

任何數據分析師從事業務方向的工作都必須會統計學，統計學的學習最好輔助SPSS或其他SAS來學，做到數據分析基本功扎實，兼顧實戰性。學習中，要掌握SQL的基礎語法、中級語法和常用函數，結合關系資料庫系統來學習SQL語句。

3.掌握編程語言的能力

Python主要掌握基礎語法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，學會用python編寫網路爬蟲爬取數據等等。

4.邏輯思維的能力

邏輯思維對於數據分析來說特別重要。反映商業數據里，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才會另人信服。

5.數據可視化的能力

有了Python的基礎，就可以學習數據可視化了。運營和產品都需要學習可視化，Python中可視化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;

6.模型評估的能力

Model建模，知道模型建好後應該怎樣去評估，掌握怎樣用一些定量的指標，數據、數值來衡量模型建好後到底有多准確，或者說到底有多錯誤。模型評估的指標或計算方式選擇正確與否，能夠直接影響到整個項目獲模型是否有效。

想要了解更多關於數據挖掘的問題可以到CDA認證中心咨詢一下，CDA是大數據和人工智慧時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據人才。

⑷ 大數據入門階段該學什麼

你好，大數據的復待遇讓人制羨慕，大數據工程師成為很多人的夢想。想要成為大數據工程師，肯定需要工作技巧、行業背景知識等多方面的輸入。只要掌握了真正的的技術，以後各方面的發展都會非常不錯。
如果想入大數據行業，卻苦於自己沒有基礎，擔心自己學不會，可以選擇專業的學習，千鋒的很不錯，一般學習費用在2W左右，也有線上的相關學習。零基礎學習並不可怕，一般4-6個左右的時間，只要你肯努力，一切都不是事。

⑸ 朋友想學習大數據，有哪裡可以學習呢

大數據也是最近幾年才火起來的學科，之前發展一直是不瘟不火的，可能是和這些年高速發展是互聯網有一定的關系的。

目前想要學習大數據建議還是去一線城市進行學習的比較好，大數據是屬於高度技術行業，在二三線城市現在發展得還不是很好，大多數的大企業都是在一線城市，所以很多技術都是出現在一線城市的。

選擇去北京學習大數據確實非常不錯，因為現在大數據發展比較好的地方也就是北上廣這樣的地方。而且在這里也是大數據培訓機構比較集中的地方，這里的機構有很多，其中相對比較專業的機構也有很多，大家可以選擇到的幾率也比較高。

具體的大家可以通過機構的師資、課程、學習環境以及就業情況等多方面的內容去對比選擇，我相信總有一家是比較適合你的。

如果，確定了想要到北京學習大數據技術的話，大家可以到尚矽谷來進行了解一下。

學習大數據之前建議獻血好計算機基礎知識，否則如同聚沙成塔一般根基不穩。

具體到大數據本身，建議先掌握一些基本的工具，例如hive，Hadoop，hbase，es等，先做一些簡單的數據分析。

個人學習經驗，如果是我會先選擇找一本入門的大數據相關的書籍，通讀一遍，建立對大數據的一個概念。然後可以到b站或者慕課網等學習網站找視頻資源，這類視頻也有深有淺，看自己當時的情況有選擇的看。最後，你想要更近一步的探究大數據，就應該找更專業的書籍或論文去研讀，這一類論文可以到知網或者谷歌文獻去找。

一、如何將商業運營問題轉化為大數據挖掘問題

那麼，問題來了，我們該如何把上述的商業運營問題轉化為數據挖掘問題?可以對數據挖掘問題進行細分，分為四類問題：分類問題、聚類問題、關聯問題、預測問題。

1、分類問題

用戶流失率、促銷活動響應、評估用戶度都屬於數據挖掘的分類問題，我們需要掌握分類的特點，知道什麼是有監督學習，掌握常見的分類方法:決策樹、貝葉斯、KNN、支持向量機、神經網路和邏輯回歸等。

2、聚類問題

細分市場、細分客戶群體都屬於數據挖掘的聚類問題，我們要掌握聚類特點，知道無監督學習，了解常見的聚類演算法，例如劃分聚類、層次聚類、密度聚類、網格聚類、基於模型聚類等。

3、關聯問題

交叉銷售問題等屬於關聯問題，關聯分析也叫購物籃分析，我們要掌握常見的關聯分析演算法：Aprior演算法、Carma演算法，序列演算法等。

4、預測問題

我們要掌握簡單線性回歸分析、多重線性回歸分析、時間序列等。

二、用何種工具實操大數據挖掘

能實現數據挖掘的工具和途徑實在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我們需要掌握哪個或者說要掌握哪幾個，才算學會了數據挖掘?這需要看你所處的層次和想要進階的路徑是怎樣的。

第一層級：達到理解入門層次

了解統計學和資料庫即可。

第二層級：達到初級職場應用層次

資料庫+統計學+SPSS(也可以是SPSS代替軟體)

第三層級：達到中級職場應用層次

SAS或R

第四層級：達到數據挖掘師層次

SAS或R+Python(或其他編程語言)

三、如何利用Python學習大數據挖掘

只要能解決實際問題，用什麼工具來學習數據挖掘都是無所謂，這里首推Python。那該如何利用Python來學習數據挖掘?需要掌握Python中的哪些知識?

1、Pandas庫的操作

Panda是數據分析特別重要的一個庫，我們要掌握以下三點：

pandas 分組計算;

pandas 索引與多重索引;

索引比較難，但是卻是非常重要的

pandas 多表操作與數據透視表

2、numpy數值計算

numpy數據計算主要應用是在數據挖掘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：

Numpy array理解;

數組索引操作;

數組計算;

Broadcasting(線性代數裡面的知識)

3、數據可視化-matplotlib與seaborn

Matplotib語法

python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關系是什麼，這樣學習起來才會比較輕松。

seaborn的使用

seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。

pandas繪圖功能

前面說過pandas是做數據分析的，但它也提供了一些繪圖的API。

4、數據挖掘入門

這部分是最難也是最有意思的一部分，要掌握以下幾個部分：

機器學習的定義

在這里跟數據挖掘先不做區別

代價函數的定義

Train/Test/Validate

Overfitting的定義與避免方法

5、數據挖掘演算法

數據挖掘發展到現在，演算法已經非常多，下面只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：

最小二乘演算法;

梯度下降;

向量化;

極大似然估計;

Logistic Regression;

Decision Tree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、數據挖掘實戰

通過機器學習裡面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。

以上，就是為大家理清的大數據挖掘學習思路邏輯。可是，這還僅僅是開始，在通往數據挖掘師與數據科學家路上，還要學習文本處理與自然語言知識、Linux與Spark的知識、深度學習知識等等，我們要保持持續的興趣來學習數據挖掘。

網易雲課堂

⑹ 大數據學習入門難怎麼辦

大數據具體是怎樣的存在，不同的人，不同的立場有不同的看法。也可以抽象為大數據不僅僅是一種概念那麼簡單，更是一種方法。最終的目的就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助服務決策。
很對人對於大數據沒有清晰的認識，大數據一方面是基於海量的數據，另一方面最為重要的最有就是能我們是生活變得更加方便，能夠依據個人喜好偏好，推薦為你有用的信息，減少我們搜尋浪費的時間，也能提高工作效率，篩出無用數據。隨著IT互聯網的發展，數據信息的不斷增加，數據的積累越來越多，處理速度也越來越快，對數據從不同維度運用不同模型進行分析處理，數據結果也更加准確，而最終使的數據為我們的決策服務。
同時依靠大數據企業和公司可以通過互聯網非常方便的搜集信息，然後進行篩選調研，問答然後做出更加完善的產品，產品的更新周期也會大大縮短，省去了之前花費大量人力財力去市場調研的繁瑣，同時這種結果也更加清晰准確。
大數據分析的五個基本方面：
1.大數據挖掘
大數據最主要的就是數據挖掘，這也是其核心所在。同時依據不同的格式和數據類型，使得數據呈現更加科學的技術特點，因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據。
2.大數據語擎
大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，精準判斷用戶需求。
3.大數據預測性分析能力
從大數據中挖掘出特點，大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據
4.大數據管理
高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
5.大數據可視化
可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。基於大數據龐大的數據量，大數據必然無法用人腦來推算、估測，或者用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構，依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術，因此，大數據的挖掘和處理還需要依託雲技術才能實現。

⑺ 數據挖掘從入門到進階 要看什麼書

推薦：Jiawei Han的《數據挖掘概念與技術》、Ian H. Witten 的《數據挖掘實用機器學習技術》、Pang-Ning Tan的《數據挖掘導論》、Matthew A. Russell的《社交網站的數據挖掘與分析》、Anand Rajaraman的《大數據》。

數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。數據挖掘是一種決策支持過程，它主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等。

高度自動化地分析企業的數據，作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。知識發現過程由以下三個階段組成數據准備、數據挖掘、結果表達和解釋。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互。

數據挖掘是通過分析每個數據，從大量數據中尋找其規律的技術，主要有數據准備、規律尋找和規律表示三個步驟。數據准備是從相關的數據源中選取所需的數據並整合成用於數據挖掘的數據集。數據挖掘的任務有關聯分析、聚類分析、分類分析、異常分析、特異群組分析和演變分析等。

⑻ 大數據入門書籍有哪些

1：<大數據時代>
這是學習大數據必讀的一本書，也是最系統的關於大數據概念的一本書，由維克托·邁爾-舍恩伯格和肯尼斯·庫克耶編寫，主要介紹了大數據理念和生活工作及思維變革的關系。
它被包括寬頻資本董事長田朔寧、知名IT評論人謝文等專業讀者鑒定為「大數據領域最好的著作沒有之一，一本頂一萬本」。有這么好嗎？看完自己評價吧。這本書對這個大規模產生、分享和應用數據的新的大時代進行了闡述和釐清，作者圍繞「要全體不要抽樣、要效率不要絕對精確、要相關不要因果」三大理念，通過數十個商業和學術案例，剖析了萬事萬物數據化和數據復用挖掘的巨大價值。
2：<爆發>
由巴拉巴西編寫，主要講了在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質。從大數據的歷史開始，能更深入的了解大數據的發展歷程。
巴拉巴西整本書講述的大數據根本目的，是預測。他甚至有零有整地判斷，人類行為93%是可以預測的。打個比方，千百年前人類無法如今天般准確預測天氣，以致某些大致預測的行為都被認為是「通神」，其實核心在於對天氣數據的海量佔有和分析能力。但假如全人類的所有基礎及行為數據全部被佔有全部能分析呢？比如通過智能終端LBS功能採集全部運動軌跡、通過金融系統採集所有支付記錄、通過SNS採集所有社會關系和通過郵件、文檔、社會視頻監控和自我視頻監測採集所有言行記錄，24小時，每分每秒，一生，全地球70億人，那會如何？
3：<大數據>
由徐子沛編寫，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。如果能夠基本了解這三本的觀點，出門有底氣，見人腰桿直，不再被忽悠。
全書講述的，是大數據在美國政府管理中的應用，以及美國政府運行方式大數據變革的歷史與斗爭，其實也是故事性的。從奧巴馬上台就頒布《信息公開法案》，到設立第一個美國政府首席信息官開始，講述美國政府與民間在社會數據公開的斗爭史，以及美國社會管理向大數據思維轉變的過程。首先，這算是一個最詳實的案例；其次，這代表的不是某種管理方式變革，深處是對民主運行機制的變革與進步。說好了，這本書用心良苦，遠遠超越科普技術領域；說壞了，其心可誅。有一段，民間斗爭，逼迫奧巴馬公布所有每日白宮全部日程，包括接見了誰、談話的全部內容，這不就是個人大數據全公開在公眾人物上的應用嗎？這可比現在所謂官員公開財產的要求高了幾十倍——這要求政府全部行為、全部數據、全部公開，全體公眾隨時可查——技術和成本上其實

⑼ 大數據挖掘方法有哪些

謝邀。

大數據挖掘的方法：

• 神經網路方法

神經網路由於本身良好的魯棒性、自組織自適應性、並行處理、分布存儲和高度容錯等特性非常適合解決數據挖掘的問題，因此近年來越來越受到人們的關注。

• 遺傳演算法

遺傳演算法是一種基於生物自然選擇與遺傳機理的隨機搜索演算法，是一種仿生全局優化方法。遺傳演算法具有的隱含並行性、易於和其它模型結合等性質使得它在數據挖掘中被加以應用。

• 決策樹方法

決策樹是一種常用於預測模型的演算法，它通過將大量數據有目的分類，從中找到一些有價值的，潛在的信息。它的主要優點是描述簡單，分類速度快，特別適合大規模的數據處理。

• 粗集方法

粗集理論是一種研究不精確、不確定知識的數學工具。粗集方法有幾個優點：不需要給出額外信息;簡化輸入信息的表達空間;演算法簡單，易於操作。粗集處理的對象是類似二維關系表的信息表。

• 覆蓋正例排斥反例方法

它是利用覆蓋所有正例、排斥所有反例的思想來尋找規則。首先在正例集合中任選一個種子，到反例集合中逐個比較。與欄位取值構成的選擇子相容則捨去，相反則保留。按此思想循環所有正例種子，將得到正例的規則(選擇子的合取式)。

• 統計分析方法

在資料庫欄位項之間存在兩種關系：函數關系和相關關系，對它們的分析可採用統計學方法，即利用統計學原理對資料庫中的信息進行分析。可進行常用統計、回歸分析、相關分析、差異分析等。

• 模糊集方法

即利用模糊集合理論對實際問題進行模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。系統的復雜性越高，模糊性越強，一般模糊集合理論是用隸屬度來刻畫模糊事物的亦此亦彼性的。

⑽ 入門大數據需要學習什麼內容

作為一名零基礎學習者，請不要將大數據開發看做一門與Java、python等相似的IT語言，大數據更像是一門技術，其所包含的內容相對比較多。在正式開始學習之前，可以買一些大數據相關書籍或者找一些網上的學習資料，先建立對行業以及對大數據相關職位的了解。

比如，大數據分為哪些發展方向，不同的發展方向對應哪些發展職位，各個職位的發展所要求的核心技能點是什麼，企業對於大數據人才的需求是什麼樣的，了解清楚了這些，才能真正考慮清楚，學什麼怎麼學。

以大數據開發來說，其中涉及到的主要是大數據應用開發，要求一定的編程能力，在學習階段，主要需要學習掌握大數據技術框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等……

以大數據分析來說，有主攻業務運營方面的數據分析師，也有主攻機器學習、深度學習等的數據挖掘師，具體到其中的各個職位，更是有著更加具體的技能要求，那麼在學習階段就要先做好相關的准備了。

關於入門大數據需要學習什麼內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。