初牛大數據

⑴ 如何入門大數據

大數據
數據科學並沒有一個獨立的學科體系，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. data pre-processing;(數據預處理）
2. data interpretation；（數據解讀）
3.data modeling and analysis.（數據建模與分析）
這也就是我們做數據工作的三個大步驟：
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。
這三個步驟未必嚴謹，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經驗來看，按照這個大思路走，數據一般不會做跑偏。
這樣看來，數據科學其實就是門復合型的技術，既然是技術就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數據科學方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎之類的書了，直接上跟數據科學相關的。
R programming
如果只是想初步了解一下R語言已經R在數據分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：
R in action：我的R語言大數據101。其實對於一個沒有任何編程基礎的人來說，一開始就學這本書，學習曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 『r』 Questions），遇到復雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。這樣一來，用這本書拿來入門學習也問題不大。而且這本書作者寫得也比較輕松，緊貼實戰。
Data analysis and graphics using R：使用R語言做數據分析的入門書。這本書的特點也是緊貼實戰，沒有過多地講解統計學理論，所以喜歡通過情境應用來學習的人應該會喜歡這本入門書。而且這本書可讀性比較強，也就是說哪怕你手頭沒電腦寫不了代碼，有事沒事拿出這本書翻一翻，也能讀得進去。
但如果你先用R來從事實實在在的數據工作，那麼上面兩本恐怕不夠，還需要這些：
Modern applied statistics with S：這本書里統計學的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書既復習了統計學，又學了R語言。（S/Splus和R的關系就類似於Unix和Linux，所以用S教程學習R，一點問題都沒有）
Data manipulation with R：這本書實務性很強，它教給你怎麼從不同格式的原始數據文件里讀取、清洗、轉換、整合成高質量的數據。當然和任何一本注重實戰的書一樣，本書也有豐富的真實數據或模擬數據供你練習。對於真正從事數據處理工作的人來說，這本書的內容非常重要，因為對於任何研究，一項熟練的數據預處理技能可以幫你節省大量的時間和精力。否則，你的研究總是要等待你的數據。
R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應付絕大多數類型的數據。以我現在極業余的可視化操作水平來看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。
An introction to statistical learning with application in R：這本書算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，後者更注重統計（機器）學習的模型和演算法，而前者所涉及的模型和演算法原沒有後者全面或深入，但卻是用R來學習和應用機器學習的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：這本書內容同樣非常扎實，很多統計學的學生就是用這本書來學慣用R來進行統計建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫的著名的Think X series三大卷。其實是三本精緻的小冊子，如果想快速地掌握Python在統計方面的操作，好好閱讀這三本書，認真做習題，答案鏈接在書里有。這三本書學通了，就可以上手用Python進行基本的統計建模了。
Python For Data Analysis： 作者是pandas的主要開發者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結構比較復雜的數據。這本書其實analysis講得不多，說成數據處理應該更合適。掌握了這本書，處理各種糟心的數據就問題不大了。
Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然後接下來的十好幾章就是逐一介紹這幾個庫該怎麼用。很全面，但讀起來比較枯燥，可以用來當工具書。
Practical Data Analysis： 這本書挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內容安排得東一榔頭西一棒子，什麼都講一點，但一個都沒講透。這本書可以作為我們學習數據分析的一個索引，看到哪塊內容有意思，就順著它這個藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook： 用Python做可視化的教材肯定不少，我看過的也就這一本，覺得還不錯。其實這類書差別都不會很大，咬住一本啃下來就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey寫於1977年的經典老教材，是這一領域的開山之作。如今EDA已經是統計學里的重要一支，但當時還是有很多人對他的工作不屑一顧。可他愛數據，堅信數據可以以一種出人意料的方式呈現出來。正是他的努力，讓數據可視化成為一門無比迷人的技術。但這本書不推薦閱讀了，內容略過時。要想完整地了解EDA，推薦下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書雖然標題帶了個MATLAB，但實際上內容幾乎沒怎麼講MATLAB，只是每講一個方法的時候就列出對應的MATALB函數。這本書的重要之處在於，這是我讀過的講EDA最系統的一本書，除了對visualization有不輸於John Tucky的講解外，對於高維的數據集，通過怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書也做了詳盡的講解。全書所以案例都有對應的MATALB代碼，而且還提供了GUI（圖形用戶界面）。所以這本書學起來還是相當輕松愉悅的。
Visualize This：中譯本叫「鮮活的數據」，作者是個「超級數據迷」，建立了一個叫http://flowingdata.com的網頁展示他的數據可視化作品，這本書告訴你該選擇什麼樣的可視化工具，然後告訴你怎樣visualize關系型數據、時間序列、空間數據等，最後你就可以用數據講故事了。如果你只想感受一下數據可視化是個什麼，可以直接點開下面這個鏈接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning & Data Mining
這一塊就不多說了，不是因為它不重要，而是因為它太太太重要。所以這一部分就推兩本書，都是」世界名著「，都比較難讀，需要一點點地啃。這兩本書拿下，基本就算是登堂入室了。其實作為機器學習的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學習（deep learning）同樣值得研究，特別是後者現在簡直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實在太燒腦，也沒必要，而且在數據領域的應用也不算很廣。deep learning目前工業界的步子邁得比學術界的大，各個domain的應用如火如荼，但要有公認的好教材問世則還需時日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書了。
The Element of Statistical Learning：要學機器學習，如果讓我只推薦一本書，我就推薦這本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫書寫得太用心了，大廈建得夠高夠大，結構也非常嚴謹，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應該是用R語言的ggplot2做的。）這本書注重講解模型和演算法本身，所以需要具備比較扎實的數理基礎，啃起這本書來才不會太吃力。事實上掌握模型和演算法的原理非常重要。機器學習（統計學習）的庫現在已經非常豐富，即使你沒有完全搞懂某個模型或演算法的原理和過程，只要會用那幾個庫，機器學習也能做得下去。但你會發現你把數據代進去，效果永遠都不好。但是，當你透徹地理解了模型和演算法本身，你再調用那幾個庫的時候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 數據挖掘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺的，是因為雖然他這本書的出發點是應用，但原理上的內容也一點沒有落下，內容非常完整。而且緊跟時代，更新的很快，我看過的是第二版，就已經加進去了social network analysis這種當時的前沿內容。現在已經有第三版了，我還沒看過，但應該也加入了不少新內容。其實這本書並不難讀，只是篇幅較長，啃起來比較耗時。
其實這兩本書里單拎出來一塊內容可能又是幾本書的節奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書來講也不為過，我個人用到的比較多，而且也確實有不少好書。但並非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細說。
還有一些印象比較深刻的書：
Big Data Glossary： 主要講解大數據處理技術及工具，內容涵蓋了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP庫與工具包，機器學習工具包，數據可視化工具包，數據清洗，序列化指南等等。總之，是一本辭典式的大數據入門指導。
Mining of Massive Datasets：這本書是斯坦福大學Web Mining的講義，裡面很多內容與韓家煒的Data Mining那本書重合，但這本書里詳細地講了MapRece的設計原理，PageRank（Google創業時期的核心排序演算法，現在也在不斷優化更新）講解得也比較詳細。
Developing Analytic Talent： 作者是個從事了十幾年數據工作的geek，技術博客寫得很有個人風格，寫的內容都比較偏門，通常只有具備相關數據處理經驗的人能體會出來，絲毫不照顧初學者的感受。比如他會談到當數據流更新太快時該怎麼辦，或者MapRece在什麼時候不好用的問題，才不管你懂不懂相關基礎原理。所以這本書不太適合初學者閱讀。這本書其實是作者的博客文章的集結，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的博客文章串聯了起來。
Past, Present and Future of Statistical Science：這本書是由COPSS（統計學社主席委員會，由國際各大統計學會的帶頭人組成）在50周年出版的一本紀念冊，裡面有50位統計學家每人分別貢獻出的一兩篇文章，有的回憶了自己當年如何走上統計學這條路，有的探討了一些統計學的根本問題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫下了寄語。非常有愛的一本書。
其它資料
Harvard Data Science：這是H大的Data science在線課，我沒有修過，但口碑很好。這門課需要費用8千刀左右，比起華盛頓大學的4千刀的Data science在線課雖貴一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜將近一半（而且斯坦福的更偏計算機）。如果想自學，早有好心人分享了slides: （https://drive.google.com/folderview?id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions: （https://github.com/cs109/content）
PyData：PyData是來自各個domain的用Python做數據的人每年舉行一次的聚會，期間會有各路牛人舉行一些規模不大的seminar或workshop，有好心人已經把video上傳到github，有興趣的去認領吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必備）：如果是做數據分析和模型開發，以我的觀察來看，使用這三種工具的最多。R生來就是一個統計學家開發的軟體，所做的事也自然圍繞統計學展開。MATLAB雖然算不上是個專業的數據分析工具，但因為很多人不是專業做數據的，做數據還是為了自己的domain expertise（特別是科學計算、信號處理等），而MATLAB又是個強大無比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔了數據處理的工作，雖然它有時候顯得效率不高。Python雖然不是做數據分析的專業軟體，但作為一個面向對象的高級動態語言，其開源的生態使Python擁有無比豐富的庫，Numpy, Scipy 實現了矩陣運算/科學計算，相當於實現了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實現了機器學習。
SQL（必備）：雖然現在人們都說傳統的關系型資料庫如Oracle、MySQL越來越無法適應大數據的發展，但對於很多人來說，他們每天都有處理數據的需要，但可能一輩子都沒機會接觸TB級的數據。不管怎麼說，不論是用關系型還是非關系型資料庫，SQL語言是必須要掌握的技能，用什麼資料庫視具體情況而定。
MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關系型資料庫NoSQL之一，不少人認為MongoDB完全可以取代mySQL。確實MongoDB方便易用，擴展性強，Web2.0時代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapRece是當前最著名也是運用最廣泛的分布式計算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基於MapRece的框架建立起來的分布式計算系統，要說他們之間的區別就是，Hadoop用硬碟存儲數據，Spark用內存存儲數據，Storm只接受實時數據流而不存儲數據。一言以蔽之，如果數據是離線的，如果數據比較復雜且對處理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果數據是在線的實時的流數據，就Storm。
OpenRefine（可選）：Google開發的一個易於操作的數據清洗工具，可以實現一些基本的清洗功能。
Tableau（可選）：一個可交互的數據可視化工具，操作簡單，開箱即用。而且圖表都設計得非常漂亮。專業版1999美刀，終身使用。媒體和公關方面用得比較多。
Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可交互的可視化工具，不需要編程基礎，生成的圖表在美學和設計上也是花了心血的。更擅長復雜網路的可視化。

⑵ 大數據都有什麼就業方向

大數據專業就業方向

大數據主要的三大就業方向：大數據系統研發類人才、大數據應用開發類人才和大數據分析類人才。在此三大方向中，各自的基礎崗位一般為大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師和數據分析師。
大數據專業介紹

計算機科學與技術（數據科學與大數據技術方向）主要培養大數據科學與工程領域的復合型高級技術人才。畢業生具有信息科學、管理科學和數據科學基礎知識與基本技能，掌握大數據科學與技術所需要的計算機、網路、數據編碼、數據處理等相關學科的基本理論和基本知識，熟練掌握大數據採集、存儲、處理與分析、傳輸與應用等技術，具備大數據工程項目的系統集成能力、應用軟體設計和開發能力，具有一定的大數據科學研究能力及數據科學家崗位的基本能力與素質。畢業後能從事各行業大數據分析、處理、服務、開發和利用工作，大數據系統集成與管理維護等各方面工作，亦可從事大數據研究、咨詢、教育培訓工作。
大數據（big data）是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據有五大特點，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、低價值密度（Value）、真實性（Veracity）。它並沒有統計學的抽樣方法，只是觀察和追蹤發生的事情。

大數據的用法傾向於預測分析、用戶行為分析或某些其他高級數據分析方法的使用。
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。[1]

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。[2]

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。[3]

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。[4]

⑶ 大數據未來的前景怎麼樣

發展歷程：十年來大數據產業高速增長，我國信息智能化程度得到顯著提升

我國大數據產業布局相對較早，2011年，工信部就把信息處理技術作為四項關鍵技術創新工程之一，為大數據產業發展奠定了一定的政策基礎。自2014年起，「大數據」首次被寫進我國政府工作報告，大數據產業上升至國家戰略層面，此後，國家大數據綜合試驗區逐漸建立起來，相關政策與標准體系不斷被完善，到2020年，我國大數據解決方案已經發展成熟，信息社會智能化程度得到顯著提升。

—— 更多行業相關數據請參考前瞻產業研究院《中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》

⑷ 大數據如何入門

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。

大數據

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。

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。

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。

⑸ 大數據的內容和基本含義

「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，如2014年的兩會，我們聽得最多的也是大數據分析，那麼，什麼是大數據呢，什麼是大數據概念呢，大數據概念怎麼理解呢，一起來看看吧。
1、大數據的定義。大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
2、大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
3、大數據的特點。數據量大、數據種類多、 要求實時性強、數據所蘊藏的價值大。在各行各業均存在大數據，但是眾多的信息和咨詢是紛繁復雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結其深層次的規律。
4、大數據的挖掘和處理。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必須用到雲技術。
5、大數據的應用。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。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。例子還有很多。
6、大數據的意義和前景。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。