學大數據如何使用

『壹』 新手如何學大數據

要想學好大數據要學會以下知識：

1.會基本的linux操作；

2.至少要精通一門JVM系的語言；

3.掌握一門實時流式處理框架；

4.學好分布式存儲框架；

5.深入了解和學習分布式協調框架；

6.新開發的列式存儲資料庫，也是要學好的；

7.學習Kafka處理消息隊列。

大數據分析師或者數據科學家要想學好大數據，需要掌握以下技能：

1.要有扎實的數學功底，不僅要熟練掌握一元微積分的使用，還一定要精通線性代數，尤其是矩陣的運算、向量空間、秩等概念。

2.要基本掌握概率和各種統計學方法。

3.學習分析交互框架，比如Hive。

4.學習機器學習的框架。

『貳』 零基礎如何學習大數據

一、興趣建立
興趣是可以讓一個人持續關注一個事物的核心動力,而且興趣也是可以培養出來的。如果你把寫程序單純作為賺錢手段，久而久之疲勞感會越來越強。大數據的應用非常廣泛，比如：人工智慧！找到自己的興趣點，去發掘大數據在其中起到的神奇作用，這是最簡單的興趣共鳴。當一個人通過自己的努力獲得的成就感就是最大的興趣，在空閑的時候也可以到一些大數據論壇轉轉（比如：雲和數據），你會發現一群程序員在一起除了技術交流外，還有屬於程序員的幽默和八卦。
二、腳踏實地、切忌浮躁

俗話說：一口吃不成胖子，但現實的社會中人人都想一口吃成胖子。浮躁成為了當代人的一個符號，尤其是1/2線城市中承受著快節奏、大壓力的人們，還有我們這些對大數據行業充滿希望的學生。面對誘惑不論是企業、客戶、政府、學校、還是培訓機構都籠罩在浮躁之氣當中，我們要做好自己。

作為學生不忘初心，就是腳踏實地的好好學習。熟練掌握大數據技術才是你學習階段最該關系的事。不要每天活在幻想中，幻想畢業後的高薪工作、幻想自己變成技術大牛，這一切都是建立在你的大數據技術成熟的前提下。

三、行動非心動

很多想學習或轉行大數據的朋友，從2017年大數據開始火爆的時刻開始觀望直到現在還未能決定。然而那些和你一起關注大數據並行動學習大數據的學員，已經拿著15-20K的高薪在生活和工作了。心動不如行動，大數據的路上人越來越多。等，只會失去這個時代少有的機會。

四、學操結合，項目跟進

大數據是一項未來社會和企業都無法避開的技術，幾乎全行業都需要大數據技術的支持，包括傳統企業及人工智慧等新興行業。大數據到底學什麼？其實大數據的方向有很多，而當前企業對大數據人才的需求主要集中在大數據開發。說到開發相信大家第一時間想到的就是編程。

到底要如何學習編程才能更快的掌握呢？1、讀源碼 2、原理剖析 3、抄代碼 4、運行 5、默寫代碼 6、項目跟進。這樣學習的好處是什麼呢？讀源碼和原理剖析不用解釋，抄代碼是為了讓你親手操作一遍加強記憶，運行結果分析可以更快更牢固掌握知識點，然後默寫一遍總結自己掌握情況。

最重要的是項目跟進，將教會你所掌握的編程技術在實際應用中如何使用，也就是你在未來工作中的工作如何進行。在面試及工作中項目經驗都將直接決定你的薪資和發展，雲和數據大數據培訓班採用真實企業大數據項目進行對學生實訓，以提高學生的競爭力，這是其他培訓機構少有的。

五、工具的使用

工欲善其事必先利其器。開發工作包含各種各樣的活動，需求收集分析、建立用例模型、建立分析設計模型、編程實現、調試程序、自動化測試、持續集成等等，沒有工具幫忙可以說是寸步難行。工具可以提高開發效率，使軟體的質量更高BUG更少。

六、為什麼要學習大數據

今天大數據技術已經廣泛應用於生活、工作及城市規劃中，大數據人才需求量不斷增長，而大數據人才產出不足造成大數據人才嚴重短缺，未來的人工智慧、雲計算、物聯網都與大數據息息相關不可分割，大數據人才需求量將爆發式增長。所以，從就業前景，發展方向等多方面來看，學大數據無疑是最佳選擇。

『叄』 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。

『肆』 大數據怎麼學習

興趣是第一老師。選擇學習一門課程和技能時，個人興趣是至關重要，對於學習像大專數據這樣抽象的技能更是如屬此。

學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎。

最關鍵的是學習Hadoop+spark，掌握大數據的收集、生成、調用工具。

樹立大數據思維，創造性開發、使用大數據。

深度了解大數據的意義、價值、市場、開發及運用前景。

到大數據管理中心、運用企業實習實踐，掌握開發、運用技能。

『伍』 大數據怎麼使用

以下是關於如何成功使用大數據的一些方法。
1.敏捷
敏捷地掌握新興技術的最新進展。顧客的需求往往在變化，因此，技術必須靈活適應客戶的苛刻需求。如果想成功，應該調整收集的數據並處理，以滿足客戶的需求。‍
2.實時操作
實時操作業務，以了解客戶遇到的各種問題。最好的方法是使用實時數據。因此，要了解業務的缺點，並實施適當的步驟來促進最佳的用戶體驗和更高的生產力。‍
3.多種設備
使用不同的設備來收集有關客戶的相關信息，包括智能手機，筆記本電腦和平板電腦，因為客戶會使用各種設備訪問公司的產品。‍
4.使用所有的數據
全面使用數據來捕獲匯總數據中的重要見解。從客戶的經驗和行為中收集的數據對於提高產品品牌和業務生產力非常重要。‍
5.捕獲所有信息
在數據採集過程中，要掌握所有客戶的信息，深入了解客戶，避免盲點。還應該收集可能影響到客戶的信息，從而提升品牌知名度

『陸』 怎樣進行大數據的入門級學習

一、整體了解數據分析——5小時x0dx0a新人們被」大數據「、」人工智慧「、」21世紀是數據分析師的時代「等等信息吸引過來，立志成為一名數據分析師，於是問題來了，數據分析到底是干什麼的?數據分析都包含什麼內容?x0dx0a市面上有很多講數據分析內容的書籍，在此我推薦《深入淺出數據分析》，此書對有基礎人士可稱消遣讀物， 但對新人們還是有一定的作用。閱讀時可不求甚解，重點了解數據分析的流程、應用場景、以及書中提到的若干數據分析工具，無需糾結分析模型的實現。5個小時，足夠你對數據分析工作建立初步的印象，消除陌生感。x0dx0a二、了解統計學知識——10小時x0dx0a15個小時只夠你了解一下統計學知識，作為入門足夠，但你要知道，今後隨著工作內容的深入，需要學習更多的統計知識。x0dx0a本階段推薦書籍有二：《深入淺出統計學》《統計學：從數據到結論》，要了解常用數理統計模型(描述統計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等)，重點放在學習模型的工作原理、輸入內容和輸出內容，至於具體的數學推導，學不會可暫放一邊，需要用的時候再回來看。x0dx0a三、學習初級工具——20小時x0dx0a對於非技術類數據分析人員，初級工具只推薦一個：EXCEL。推薦書籍為《誰說菜鳥不會數據分析》，基礎篇必須學習，提高篇不一定學(可用其他EXCEL進階書籍)，也可以學習網上的各種公開課。x0dx0a本階段重點要學習的是EXCEL中級功能使用(數據透視表，函數，各類圖表適用場景及如何製作)，如有餘力可學習VBA。x0dx0a四、提升PPT能力——10小時x0dx0a作為數據分析人員，PPT製作能力是極其重要的一項能力，因此需要花一點時間來了解如何做重點突出，信息明確的PPT，以及如何把各類圖表插入到PPT中而又便於更新數據。10個小時並不算多，但已經足夠(你從來沒做過PPT的話，需要再增加一些時間)。具體書籍和課程就不推薦了，網上一抓一大把，請自行搜索。x0dx0a五、了解資料庫和編程語言——10小時x0dx0a這個階段有兩個目標：學習基礎的資料庫和編程知識以提升你將來的工作效率，以及測試一下你適合學習哪一種高級數據分析工具。對於前者，資料庫建議學MySQL(雖然Hadoop很有用但你不是技術職位，初期用不到)，編程語言建議學Python(繼續安利《深入淺出Python》，我真沒收他們錢??)。資料庫學到聯合查詢就好，性能優化、備份那些內容用不到;Python則是能學多少學多少。x0dx0a六、學習高級工具——10小時x0dx0a雖然EXCEL可以解決70%以上的問題，但剩下30%還是需要高級工具來做(不信用EXCEL做個聚類)。高級分析工具有兩個選擇：SPSS和R。雖然R有各種各樣的好處，但我給的建議是根據你在上一步中的學習感覺來定學哪一個工具，要是學編程語言學的很痛苦，就學SPSS，要是學的很快樂，就學R。不管用哪一種工具，都要把你學統計學時候學會的重點模型跑一遍，學會建立模型和小幅優化模型即可。x0dx0a七、了解你想去的行業和職位——10+小時x0dx0a這里我在時間上寫了個」+「號，因為這一步並不一定要用整塊時間來學習，它是貫穿在你整個學習過程中的。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。你將來想投入哪個行業和哪個職位的方向，就要去學習相關的知識(比如你想做網站運營，那就要了解互聯網背景知識、網站運營指標體系、用戶運營知識等內容)。x0dx0a八、做個報告——25小時x0dx0a你學習了那麼多內容，但現在出去的話你還是找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一句話：你做過哪些實際項目?(即使你是應屆生也一樣) 如果你有相關的項目經驗或者實習經驗，當然可以拿出來，但是如果沒有，怎麼辦?答案很簡單，做個報告給他們看，告訴招聘者：我已經有了數據分析入門級(甚至進階級)職位的能力。同時，做報告也會是你將來工作的主要內容，因此也有可能出現另外一種情況：你費盡心血做了一個報告，然後發現這不是你想要的生活，決定去干別的工作了??這也是件好事，有數據分析能力的人做其他工作也算有一項優勢。

『柒』 我們如何利用大數據

1.第一點,明確數據分析的目的 首先,您必須知道手中的數據要怎麼處理,這意味著您需要清楚需求以及要從數據中獲取什麼。讓我們以產品經理為例。當許多產品經理設計自己的產品時...
2.第二點,必須擴大數據收集方式 關於數據收集,通常有四種方法。它們是從外部行業數據分析報告...
3.第三點,有效消除數據中的干擾數據 具體方法我們可以選擇正確的樣本量,選擇足夠大的數量以...
4.第四點,我們需要合理客觀地看待數據 應該注意的是,在使用大數據時,您不能忽略沉默用戶...

『捌』 如何運用大數據

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
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
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
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。

大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。

大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。

『玖』 怎樣學習大數據

學習大數據的方法：
1、關注一些大數據領域的動態，讓自己融入大數據這樣一個大的環境中。然後找一些編程語言的資料（大數據的基礎必備技能）和大數據入門的視頻和書籍，基本的技術知識還是要了解的。
2、對於有一定編程基礎的同學，相對於零基礎的小白來說，情況會略好一些，畢竟深處互聯網大環境下很長時間了。唯一欠缺的是對大數據技術知識的匱乏，所以先吃透自己所修的編程語言，然後從Hadoop、spark入手對大數據的技術進行了解。

『拾』 作為個人怎麼學習和利用大數據

1/10
【了解自身學習大數據的目的】每個人都有自己的想法，學習大數據的目的是什麼，是學會分析，還是學會管理呢。
2/10
【制定學習大數據的計劃】，在學習的過程中，沒有計劃，估計是達不到理想的彼岸的。一個好的計劃是詳細合理的，是張弛有度的。
3/10
【三人必有我師】向他人學習，在現代社會里，大數據的思維，每個人都會擁有，只有不斷向他人學習，才能更好的提高之間，多問為什麼，根究5個w原則去做吧。
4/10
【互聯網很強大】利用網路資源去學習，網路時代，各種網路視頻教學平台都有資料、信息，只有跟上時代節奏，才不會落伍。
5/10
【樂於操作、沉得下來】如果你學習大數據沉不下來，建議你別學，因為這需要很大的耐心，去處理、分析、解決大量的數據，需要不斷去思考，沉得下來，才能進步。
6/10
【學好數學及建模】數學來源於生活，數據也是來源於生活，計算機以邏輯說話，數學乃邏輯的先祖，學好數學，懂得原理，學會建立相關模型是非常有必要的。
查看剩餘1張圖
7/10
【學會計算機編程】學好大數據，沒有點兒編程基礎怎能行呢，如計算機基礎，數據結構，網路基礎，資料庫等等知識。
8/10
【學習Python R SAS 等軟體及演算法】大數據時代，需要的不只是網路架構、數據倉的管理維護，最終是需要進行編程與分析的分析，而python 和R SAS 是這方面的先鋒者，需要追隨他們哦。
查看剩餘1張圖
9/10
【學會編輯論文】因為大數據需要的不是一堆數字，而是用文章表述出來，編輯好的論文勝過好的數據結果。