大數據技術要求

Ⅰ 學大數據需要什麼條件

作者：加米穀大數據老師
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目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：javaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。

Ⅱ 大數據應該怎麼學有哪些要求

一、學習大數據需要的基礎
1、java SE、EE(SSM)
90%的大數據框架都是Java寫的
2、MySQL
SQL on Hadoop
3、Linux
大數據的框架安裝在Linux操作系統上
在有了上面的技術基礎支撐之後，便可以開始我們的大數據開發工程師的鍛造之旅了，可以根據以下三個大的方面進行學習，當然了，中間需要穿插一些項目練習，將理論和實戰相關聯才能成長的很快!
二、大數據技術需要學什麼
1、大數據離線分析
一般處理T+1數據(T：可能是1天、一周、一個月、一年)
a、Hadoop ：一般不選用新版本，踩坑難解決
(common、HDES、MapRece、YARN)
環境搭建、處理數據的思想
b、Hive：大數據的數據倉庫
經過寫SQL對數據進行操作，類似於MySQL資料庫的sql
c、HBase：基於HDFS的NOSQL資料庫
面向列存儲
d、協作框架：
sqoop(橋梁：HDFS《==》RDBMS)
flume：搜集日誌文件中的信息
e、調度框架
anzkaban
了解：crotab(Linux自帶)
zeus(Alibaba)
Oozie(cloudera)
f、前沿框架擴展：
kylin、impala、ElasticSearch(ES)
2、大數據實時分析
以spark框架為主
Scala：OOP(面向對象程序設計)+FP(函數是程序設計)
sparkCore：類比MapRece
sparkSQL：類比hive
sparkStreaming：實時數據處理
kafka：消息隊列
前沿框架擴展：flink
阿里巴巴：blink
3、大數據機器學習
spark MLlib：機器學習庫
pyspark編程：Python和spark的結合
以上就是大數據的學習路線，有興趣的朋友，也可以了解下人工智慧和物聯網。

Ⅲ 大數據開發需要掌握哪些技術

大數據開發需要掌握java，Scala，Python等技術。

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。

Ⅳ 學習大數據技術有哪些要求

對於要學習大數據專業的本科生同學來說，在學習大數據技術的過程中，要重視數學和統計學相關知識的學習，這對於後期的考研和就業都有比較直接的影響。在學習大數據專業時，可以根據自身的能力特點和興趣愛好，來選擇具體的主攻方向，不同的主攻方向對於基礎知識結構的要求也不同。

如果要主攻大數據開發方向，那麼應該重點培養一下自身的程序設計能力，可以從Java開始學起，目前Java語言在大數據開發領域的應用依然非常廣泛。如果要主攻大數據運維方向，那麼應該重點學習一下網路知識和操作系統相關知識，涉及到的內容也是比較的，而且要完成大量的實驗。

當前大數據分析(演算法)崗位也是一個高附加值崗位，但是不同於開發崗位和運維崗位，演算法崗位的競爭比較激烈，所以如果想從事演算法崗位，最好要繼續讀一下研究生。從事演算法崗位對於數學和統計學知識的要求比較高，而且還需要具有一定的行業場景知識，所以從事演算法崗往往需要更長時間的積累。

最後，雖然學習大數據技術需要各種不同的基礎知識，但是由於大數據領域的崗位非常多，所以各種具備不同知識基礎的初學者，都能夠找到適合自己的切入點。

關於學習大數據技術有哪些要求，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。

Ⅳ 學大數據需要什麼學歷

(5)大數據技術要求擴展閱讀

大數據需要學什麼：

大數據的學習，可以大致分為三個階段：

階段一，主要是學習大數據基礎，主要是Java基礎和Linux基礎。

大數據的主要編程語言是Java，而主要的開發和運行在Linux環境當中完成，所以這兩項基礎必備。Java基礎主要在Java SE、資料庫方面，絕者需要額外重視，而Linux，掌握基本的系統命令就能慢慢上手類 ，多用會越來越熟練。

階段二，就是大數據技術組件框架的學習，這部分也是重並猛薯點。

大數據技術體系龐雜，基礎技術覆蓋數據採集、數據預處理、分布式存儲、NOSQL資料庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內存處理）、多模態計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數據倉庫、數據挖掘、機器學習、人工智慧、深度學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的層面。

但是從企業應用的`角度來說，主要是基於開源框架開發應用的多，所以就是主流的大數據技術框架的學習，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等一系列框架及其生態圈。

階段三，是項目練手。

招聘面試的時候，企業會很看重這方面，實戰能力，能夠基於具體的需求，去完成開發，給出合理的技術解決方案。

Ⅵ 大數據工程師需要要掌握哪些技能

大講台大數據培訓為你解答：
1、邏輯分析能力
邏輯分析能力是指正確、合理思考的能力。即對事物進行觀察、比較、分析、綜合、抽象、概括、判斷、推理的能力，採用科學的邏輯方法，准確而有條理地表達自己思維過程的能力。擁有邏輯分析能力的人能迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素。
做大數據工作的人，他得知道什麼是相關的，哪個是重要的，使用什麼樣的數據是最有價值的，如何快速找到每個業務最核心的需求。這個能力對於學習大數據是很大的助力，如果在學習大數據的時候能慢慢注意培養自己的邏輯分析能力，那麼對你今後的工作也有很大的幫助。
2、快速學習能力
在大數據工作中，快速學習能力能幫助大數據工程師快速適應不同的項目，並在短時間內成為這個領域的數據專家。毋庸置疑，在大數據的學習中，快速學習能力肯定是很重要的，它能夠幫助你快速的適應和理解相關知識，就算你是零基礎學習大數據，如果你能找到大數據學習的核心關鍵點，快速學習，那麼攻克大數據指日可待。
3、對數據的興趣
興趣是職業生涯選擇的重要依據。興趣是最好的老師，是一種強大的精神力量。興趣可以使人集中精神去獲得你所喜歡的職業知識，啟迪智慧並創造性地開展工作。當一個人對某種職業產生興趣時，他就能充分的調動自己的主動性，積極地去感知和關注該職業的相關知識、動態並積極地思考，大膽地探索；
就能全身心地投入，使情緒高漲，想像力豐富，增強記憶效果，增強克服困難的意志。有喜歡在數據海洋中尋寶的好奇心能夠讓你對於數據的處理充滿熱情；解決了一個大數據問題後，你能夠充滿成就感。所以在你學習大數據之前，我覺得你最應該做的就是培養自己對於數據的興趣。
4、溝通能力
在大數據工作中，溝通能力能讓大數據工作者的工作開展地更順利，因為大數據工程師的工作主要分為兩種方式：由市場部驅動和由數據分析部門驅動，前者需要常常向產品經理了解開發需求，後者則需要找運營部了解數據模型實際轉化的情況。

Ⅶ 大數據學習有什麼要求

大數據專業專業課程難度大，有本科學歷要求！

大數據學習內容主要有：

①內JavaSE核心技術容；

②Hadoop平台核心技術、Hive開發、HBase開發；

③Spark相關技術、Scala基本編程；

④掌握Python基本使用、核心庫的使用、Python爬蟲、簡單數據分析；理解Python機器學習；

⑤大數據項目開發實戰，大數據系統管理優化等。

你可以考察對比一下南京課工場、北大青鳥、中博軟體學院等開設有大數據專業的學校。祝你學有所成，望採納。

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