當前大數據的基礎

⑴ 學大數據需要具備什麼基礎

大數據領域目前有很多發展方向，不同的方向需要不同的知識基礎，初學者可以根據自身的實際情況進行選擇。

從目前大數據領域的技術崗位劃分來看，涉及到大數據開發、大數據分析和大數據運維，其中大數據開發比較注重程序設計基礎，大數據分析需要具有扎實的數學和統計學基礎，而大數據運維則需要具有一定的網路知識基礎。

定義

對於「大數據」（Big data）研究機構Gartner給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。

⑵ 大數據需要什麼基礎

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。

⑶ 大數據基礎重點是什麼

數據科來學並沒有一個獨立的學科體系，源統計學，機器學習，數據挖掘，資料庫，分布式計算，雲計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；2、我們想看看數據「長什麼樣」，有什麼特點和規律；3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，得到output。

⑷ 大數據需要什麼基礎

學習大數據需要以下幾個方面的基礎： 新手學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，如Java、C++等，要初步掌握面向對象、抽象類、介面、繼承、多態和數據流及對象流等基礎，編程語言在大數據中占據了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。 Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的

⑸ 大數據需要什麼基礎

最基本的！就是人的信息！
沒有使用者的信息，就談不上什麼大數據！
所以大數據就是整合所有人的信息，嚴格來講，這是以侵犯使用者的隱私權換來的便利

⑹ 大數據分析需要什麼基礎

大數據分析需要的基礎有：

1、編程語言基礎

學大數據，首先要具備的是編程語言基礎，掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多，甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

2、Linux系統的基本操作

Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分，大數據的組件都是在這個系統中跑的。

3、資料庫

只要跟數據打交道就離不開資料庫，SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能。

4、Hadoop架構基礎

完成大數據環境的配置搭建，也是學習大數據的第一步。

5、機器學習

要使得大數據相關內容得到應用，則必然會涉及大量機器學習及演算法的內容，發揮出大數據的優勢，讓你的辦公效率更快，更強。

⑺ 大數據分析的基礎是什麼

1、可視化分析

大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為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。

2、數據挖掘演算法

大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，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、語義引擎

大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理，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。 大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

⑻ 當前大數據技術的基礎是由( )首先提出的。

當前大數據技術的基礎是由「谷歌」首先提出的。

大數據（big data），IT行業術語，是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

⑼ 大數據的基礎是什麼

大數據的基礎是存儲和計算。大數據的特點就是數據量的規模較大，因此首要問題就是存儲問題。然後核心問題就是大數據量的計算問題。這兩個部分組成了大數據的根基。