大數據技術概論電子版

❶ 如何自學成為數據分析師

中文專業的前期要多花點功夫了啊，我是數學專業的，大學做過建模，所有統計學的東西還有一些軟體多少接觸過一點。建議你自學的話，excel軟體和spss先熟悉一下，找兩本書看看，《誰說菜鳥不會數據分析》是入門的，可以看一看，先了解一下吧，數據分析的東西還是要多實踐的。如果你現在工作跟數據分析沒有什麼關系的話，轉業工作可能有點困難，這種情況建議去考個證書吧，雖然現在國內數據分析剛起步，還沒有太有含金量的證書，不過你這種情況有肯定比沒有好，我就去考了一個，考CPDA吧，還有一個CDA，我選考的CPDA，說是CDA國外有機構什麼的，但是我找不到任何網站可以查到這個證書，問他們他們也不說，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部網站能查詢證書信息的，所以對就業幫助可能會大一些，工作還是有參考作用的，不過指望靠班學到很多還是不可能，只是讓你了解入門，手上多個敲門磚。數據分析屬於技術類工種，要多實踐，數據採集和挖掘是基礎，這些工作門檻比數據分析崗相對低一些，好找，希望對你有幫助。

❷ 大數據專業課程內容

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。

數據科學與大數據技術專業都學些什麼?

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)。

數據科學與大數據技術專業人才需求情況怎樣?

根據領英發布的《2016年中國互聯網最熱職位人才報告》顯示，研發工程師、產品經理、人力資源、市場營銷、運營和數據分析是中國護理萬網行業需求最旺盛的職位。目前國內有30萬數據人才，預計2018年，大數據人才需求將有大幅增長，高端人才如大數據科學家的缺口在14萬至19萬之間;懂得利用大數據做決策的分析師和經理缺口達到150萬，數據分析師現在需求就很旺盛了，2年工作經驗的月薪可達到8K，碩士學歷的數據分析師月薪可達到12K，5年工作經驗的可達到40萬至60萬元。

報考建議注意規避如上缺點，制定、執行相應的解決方案。例如：報考前評估從目標院校畢業後能否在大數據行業中找到理想的職位，各高校一般會根據服務地區經濟發展需求開設專業，前幾屆畢業生一般都有對口的就業機會;根據未來職業規劃初步定為初始職位，在大學期間通過選修、培訓等方式精修相關學科，夯實基礎;對開設院校開設專業的實力進行評估，有些看似平凡的院校和大數據行業企業聯合辦學，實力不容小覷，例如貴州理工學院與阿里雲合建的「貴州理工學院——阿里巴巴大數據學院」，計劃在5年內為貴州省培養1萬名大數據專業技術人才，黃河科技學是與中科院、雲和數據以及中國科普開等知名大數據相關研究機構及公司開展交流合作，在學校建立聯合實驗室、在企業設立學生實訓基地，實現更好地培養人才;考生也可從相關專業(如應用統計學專業)跨考此專業的研究生，可實現快速切入，但還應注意關注行業發展最新狀況並著重彌補能力差距。

❸ 大數據專業課程內容

一 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。
Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
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。

二 數據與大數據專業學什麼課程

大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、回Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算答階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

三 大數據專業都要學什麼課程

大數據專業有很多課程

四 雲計算與大數據專業的主要課程是什麼

大數據的基礎知識，科普類的，個人去買本書就行了，大數據時代這樣的書很多介紹的大數據的。

另外大數據的技術，如數據採集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

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。

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。

(4)大數據專業課程內容擴展閱讀：

應用領域

大數據技術被滲透到社會的方方面面，醫療衛生、商業分析、國家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，從大數據作為國家重要的戰略資源和加快實現創新發展的高度，在全社會形成「用數據來說話、用數據來管理、用數據來決策、用數據來創新」的文化氛圍與時代特徵。

大數據科學將成為計算機科學、人工智慧技術（虛擬現實、商業機器人、自動駕駛、全能的自然語言處理）、數字經濟及商業、物聯網應用、還有各個人文社科領域發展的核心。

五 大數據專業主要課程有哪些

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。

六 大數據課程都學什麼啊

大數據課程學習的內容有6個階段：
1階段
JavaSE基礎核專心
2階段
資料庫關鍵技術屬
3階段
大數據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了，希望你早日學有所成。

七 數據與大數據專業學什麼課程

大數據存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數據架構設計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段：Python、Scala。
大數據商業實戰階段：實操企業大數據處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。

八 大數據專業課程有哪些 專業介紹

隨著互聯網技術的不斷發展，當今的時代又被稱之為大數據時代。

目前互聯網企業對大數據人才需求非常大，培訓機構出來的人才也很好找工作，南京課工場最近一批的大數據學員就業就很高，薪資普遍很高。當然，工作好找的前提是你大數據的相關技術要過關哦！

從近兩年大數據方向研究生的就業情況來看，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，這也是大數據開始全面落地應用的必然結果。從2019年的秋招情況來看，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。

對於當前在讀的本科生來說，如果不想讀研，那麼應該從以下三個方面來提升自身的就業競爭力：

第一：提升程序設計能力。動手實踐能力對於本科生的就業有非常直接的影響，尤其在當前大數據落地應用的初期，很多應用級崗位還沒有得到釋放，不少技術團隊比較注重學生程序設計能力，所以具備扎實的程序設計基礎還是比較重要的。

第二：掌握一定的雲計算知識。大數據本身與雲計算的關系非常緊密，未來不論是從事大數據開發崗位還是大數據分析崗位，掌握一定的雲計算知識都是很有必要的。掌握雲計算知識不僅能夠提升自身的工作效率，同時也會拓展自身的技術邊界。

第三：重視平台知識的積累。產業互聯網時代是平台化時代，所以要想提升就業能力應該重視各種開發平台知識的積累，尤其是與行業領域結合比較緊密的開發平台。實際上，大數據和雲計算本身就是平台，所以大數據專業的學生在學習平台開發時也會相對順利一些。

九 大數據學習需要哪些課程

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、數據統計專分析、高屬等數學、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