對數據感興趣要學習什麼

⑴ 大數據都需要學習什麼

大數據專業是一項技術的學習方向，該專業是交叉性學科，學習內容涵蓋較廣，其中以統計學、數學、計算機為三大支撐柱學科，並以生物、醫學、環境科學、經濟學、管理學等作為輔助拓展。除此之外還需要學習數據採集、數據分析、數據處理軟體及計算機編程語言等。不同的工作崗位與方向，需要從事的工作也不是一樣的，因此催生出了許多職位。較為常見的大數據發展方向是大數據開發、大數據分析。

回過頭來我們看看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

- 需要學什麼

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 ：一般不選用最新版本，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
通過寫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）

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

大數據機器學習

spark MLlib：機器學習庫
pyspark編程：Python和spark的結合
推薦系統
python數據分析
python機器學習

⑵ 大數據分析學習什麼內容

大數據分析工具介紹 
前端展現 
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。 用於展現分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikVie、 Tableau 。
國內的有BDP，國雲數據（大數據魔鏡），思邁特，FineBI等等。
數據倉庫 
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。
數據集市 
有QlikView、 Tableau 、Style Intelligence等等。
大數據分析步驟 
大數據分析的六個基本方面 
1. Analytic Visualizations（可視化分析） 
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. Data Mining Algorithms（數據挖掘演算法） 
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力） 
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4. Semantic Engines（語義引擎） 
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
 5.Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
6.數據存儲，數據倉庫 
數據倉庫是為了便於多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型資料庫。在商業智能系統的設計中，數據倉庫的構建是關鍵，是商業智能系統的基礎，承擔對業務系統數據整合的任務，為商業智能系統提供數據抽取、轉換和載入(ETL)，並按主題對數據進行查詢和訪問，為聯機數據分析和數據挖掘提供數據平台。

⑶ 我想學習數據分析，但是0基礎，看什麼書可以快速入門啊

很多人都需要學習大數據是需要有一定的基礎的，編程語言就是必備的條件之一，編程語言目前熱門的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，無論是學習哪一門編程語言，總之要精細掌握一門語言是非常必須的，我們先拿應用廣泛的Java說起哦。

Java的方向有三個：JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據的話只需要學習JavaSE就可以了，在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML，CSS，JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，Spring、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

再者就是Linux，大數據相關的軟體基本都是在Linux運行的，所以從事大數據工作還是需要學習Linux的哦，而且能夠讓你迅速掌握大數據相關技術，也有很大的幫助。學習shell就能夠很好的看到腳本更容易理解和配置大數據集群，對以後新出來的大數據技術學習會更快。

對於零基礎學習大數據的人，不管是學習哪一門語言，實戰很重要，所以學習之後一定要及時運用起來，只有不斷使用，才會更有經驗，更能學到大數據的技巧，多聯手，相信你一定可以掌握這門技術的。

大數據學習路線圖——讓自己系統學習，知道每一個階段的學習內容。

階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

（1）Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

（2）HTML、CSS與Java

PC端網站布局、HTML5 CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用

（3）JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

此階段是針對沒有編程基礎，或者對基礎不扎實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩，就算修再高，總有一天會轟然倒塌！

階段二、Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架

這章是基礎課程，幫大家進入大數據領域打好 Linux基礎，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署項目。

Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發的項目，讓大家打好學習大數據的基礎。

詳細講解 Maprece，Maprece可以說是任何一家大數據公司都會用到的計算框架，也是每個大數據工程師應該熟練掌握的。Hadoop2x集群搭建前面帶領大家開發了大量的 MapRece程序。

大數據學習路線，一共分為這幾個階段

階段三、分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實項目）、實戰二：新浪網（www.sina.com.cn）

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

Spark大數據處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其編程模型,深入內核的研究,。不僅面向項目開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程。

階段四、大數據項目實戰（一線公司真實項目）

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

項目練習其實是穿插課程其中的，在講解大數據理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大數據技術的理解和應用。

階段五、大數據分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境准備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

1、Python機器學習2、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目：戶外設備識別分析

此階段是深入提升階段，為學生想轉行人工智慧打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。

⑷ 大數據需要學習什麼

大數據已局告喚經成為時代發展的趨勢，很多人都想學習大數據，進入大數據行業.那大數據需要學什麼呢？

1、學習大數據首先要學習Java基礎

如何進行大數據學習的快速入門？在學習大數據課程之前，必須學習計算機編程語言.Java是大數據學習所需的編程語言基礎，因為大數據開發是基於常用的高級語言.此外，學習桐凱hadoop和數據挖掘都需要編程語言.因此，如果你想學習大數據開發，掌握Java基礎是必不可少的.

2、學習大數據要學習大數據的核心知識

Hadoop生態系統HDFS技術HBASE技術Sqoop使用流程數據倉庫工具HIVE大數據離線分析Spark、Python語言數據實時分析Storm

如果把大數據比作容器，這個容器的容量無限大，什麼都可以進去，大數據離不開物聯網，移動互聯網，大數據與人工智慧、雲計算和機械學習有著千絲萬縷的關系，大數據的大數據存儲如果高度擴展，雲計算是必不可少的，大數據計算分析採用傳統的機械學習、數據挖掘技術

3、學習大數據所需的能力

數學知識，數學知識是數據分析師的基礎知識.對於數據分析師來說，了解一些關於統計的描述，需要具備一定的公式計算能力，了解常用的統計模型演算法.對於數據挖掘工程友空師來說，各種演算法也需要熟練使用，對數學的要求最高.

編程語言，對於想學習大數據的學生，至少需要SQL、hadoop、hive查詢、Python等編程語言.

4、學習大數據可應用的領域

大數據技術可應用於公安大數據、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、視頻大數據等各個領域，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透到生活的各個方面.大數據技術的出現將社會帶入快速發展的時代，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.

⑸ 大數據主要學習什麼知識

首先是基礎階段。這一階段包括：關系型資料庫原理、LINUX操作系統原理及應用。在掌握了這些基礎知識後，會安排這些基礎課程的進階課程，即：數據結構與演算法、MYSQL資料庫應用及開發、SHELL腳本編程。在掌握了這些內容之後，大數據基礎學習階段才算是完成了。
接下來是大數據專業學習的第二階段：大數據理論及核心技術。第二階段也被分為了基礎和進階兩部分，先理解基礎知識，再進一步對知識內容做深入的了解和實踐。基礎部分包括：布式存儲技術原理與應用、分布式計算技術、HADOOP集群搭建、運維；進階內容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源碼分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP項目實戰。
完成了這部分內容的學習，學員們就已經掌握了大數據專業大部分的知識，並具有了一定的項目經驗。但為了學員們在大數據專業有更好的發展，所學知識能更廣泛地應用到大數據相關的各個崗位，有個更長遠的發展前景。
第三階段叫做數據分析挖掘及海量數據高級處理技術。基礎部分有：PYTHON語言、機器學習演算法、FLUME+KAFKA；進階部分有：機器學習演算法庫應用、實時分析計算框架、SPARK技術、PYTHON高級語言應用、分布式爬蟲與反爬蟲技術、實時分析項目實戰、機器學習演算法項目實戰。

⑹ 想學習數據分析，有哪些書籍或資料參考學習

入門數據分析類
師父領進門，修行在個人。下面這兩本書是入門數據分析必看的書籍，也是檢驗自己是否真的喜歡數據分析。
從0到1:《深入淺出數據分析》
為什麼是它？借用一位讀者的評價「我家的貓都喜歡這本書！」

01 內容簡介
以類似「章回小說」的活潑形式，生動地向讀者展現優秀的數據分析人員應知應會的技術；正文以後，意猶未盡地以三篇附錄介紹數據分析十大要務、R工具及ToolPak工具，在充分展現目標知識以外，為讀者搭建了走向深入研究的橋梁。
02 推薦理由
書名已經很好地表現出了這本書的優點——「深入淺出」。忘記煩惱，這本書與現實世界緊密互動，讓你不再只有枯燥的理論，並且將知識圖形化，復雜的概念簡單化。
經典小黃書：《誰說菜鳥不會數據分析》
是本很好的書，但看過之後，這本書就真一文不值了。

01 內容簡介
很多人看到數據分析就望而卻步，擔心門檻高，無法邁入數據分析的門檻。《誰說菜鳥不會數據分析》努力將數據分析寫成像小說一樣通俗易懂，使讀者可以在無形之中學會數據分析,按照數據分析工作的完整流程來講解。
02 推薦理由
數據分析的入門極品，但真的很入門,優缺兼有。對於入門理解來說是絕佳選擇,對之後的修煉還是不夠的。建議之前全都是自己瞎摸瞎撞搞數據分析的同學進行閱讀，頗有醍醐灌頂之感。
分析工具類

與數據分析相關的工具非常之多，我們常用的有Excel、PPT、SQL等。如果您想精通他們，直接在嗶哩嗶哩搜索聚數雲海，即可找到相關優質課程。
1.Excel
大家常說的Excel，但是不要以為你很會Excel！Excel是所有職場人必備的辦公軟體。Excel功能非常強大，在數據量不是很大的情況下，基本上都能用Excel實現數據分析。推薦如下書籍：
《Excel高效辦公數據處理與分析》

01 內容簡介
根據現代企業決策和管理工作的主要特點，從實際應用出發，介紹了Excel強大的數據處理與分析功能在企業決策和管理工作中的具體應用。
02 推薦理由
本書同時提供了大量需要你做的實例，學而不練是不存在的！
《別怕，Excel函數其實很簡單》

01 內容簡介
《別怕，Excel 函數其實很簡單》用淺顯易懂的圖文、生動形象的比喻以及大量實際工作中的經典案例，介紹了Excel最常用的一部分函數的計算原理和應用技巧,還介紹了數據的科學管理方法，以避免從數據源頭就產生問題。
02 推薦理由
適合希望提高辦公效率的職場人士，特別是經常需要處理分析大量數據並製作統計報表的相關人員，以及相關專業的高校師生閱讀,小白需謹慎！
2. SQL
SQL是數據分析的基礎，是想要學會數據分析能力的必備技能。那這里我只給大家介紹三本書，第一本書零基礎入門，第二是進階，第三本是SQL中的字典，話不多說，我們直接上架。
《SQL基礎教程》

01 推薦理由
介紹了關系資料庫以及用來操作關系資料庫的SQL語言的使用方法。書中通過豐富的圖示、大量示常式序和詳實的操作步驟說明，讓讀者循序漸進地掌握SQL的基礎知識和使用技巧，切實提高編程能力。每章結尾設置有練習題，幫助讀者檢驗對各章內容的理解程度。另外，本書還將重要知識點總結為「法則」，方便讀者隨時查閱。
本書107張圖表+209段代碼+88個法則，是零基礎進階人士必備！
SQL進階：《SQL進階教程》

01 推薦理由
本書是為志在向中級進階的資料庫工程師編寫的一本SQL技能提升指南。全書可分為兩部分，第一部分介紹了SQL語言不同尋常的使用技巧，帶領讀者從SQL常見技術，去探索新發現。旨在幫助讀者提升編程水平；第二部分著重介紹關系資料庫的發展史，把實踐與理論結合起來，旨在幫助讀者加深對關系資料庫和SQL語言的理解。
本書不適合小白！適合具有半年以上SQL使用經驗、已掌握SQL基礎知識和技能、希望提升自己編程水平的讀者閱讀。
SQL輔導書籍

01 推薦理由
本書是麻省理工學院、伊利諾伊大學等眾多大學的參考教材，由淺入深地講解了SQL的內容，實例豐富，便於查閱。本書沒有過多闡述資料庫基礎理論，而是專門針對一線軟體開發人員，直接從SQL SELECT開始，講述實際工作環境中最常用和最必需的SQL知識，實用性極強。
有一定SQL基礎的人士可以將它當做一本字典使用，遇到問題可以查找相應內用。
3.Python
「人生苦短，我用Python」。Python編程語言是最容易學習,並且功能強大的語言。但是很多人聲稱自己精通Python,自己卻寫不出Pythonic的代碼，對很多常用的包不是很了解。萬丈高樓平地起，咱們先從Python中最最基礎的開始。
《Python編程，從入門到實踐》

01 推薦理由
本書最大的特點就是零基礎完全不懂編程的小白也能夠學習，新手想學習選它絕對錯不了。知識點由淺入深循循漸進，並配有視頻教程手把手教學,同時所需的軟體也是免費的。本書也配有相關輔導書籍，有興趣的話可以去看看，但是請記住，這本書是最核心的。
《利用Python進行數據分析》

01 推薦理由
不像別的編程書一樣，從盤古開天闢地開始講起。這本書是直接應用到數據分析的，所以很多在數據分析上應用不那麼頻繁的模塊也就沒有講。
本書第二版針對Python 3.6進行了更新，並增加實際案例向你展示如何高效地解決一系列數據分析問題。你將在閱讀過程中學習到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
4.R語言
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。但是R是有一定難度的，沒有基礎的話請謹慎嘗試！推薦書籍：
《R語言入門與實踐》

01 推薦理由
本書通過三個精心挑選的例子，深入淺出地講解如何使用R語言玩轉數據。將數據科學家必需的專業技能融合其中，教會讀者如何將數據存儲到計算機內存中，如何在必要的時候轉換內存中的數據值，如何用R編寫自己的程序並將其用於數據分析和模擬運行。
案例提升類

《活用數據：驅動業務的數據分析實戰》

01 推薦理由
是一本用數據來幫助企業破解業務難題的實操書，有理論、有方法、有實戰案例。具有業務驅動、案例閉環、思維先導、實戰還原4大特色，同時在思路上清晰連貫，在表達上深入淺出，既能幫助數據分析從業者入門和提升，也能輔助企業各業務部門和各級管理人員做量化決策。
《精益數據分析》
01 推薦理由
本書展示了如何驗證自己的設想、找到真正的客戶、打造能賺錢的產品，以及提升企業知名度。30多個案例分析，全球100多位知名企業家的真知灼見，為你呈現來之不易、經過實踐檢驗的創業心得和寶貴經驗，值得每位創業家和企業家一讀。

⑺ 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

《大數據實訓課程資料》網路網盤資源免費下載

鏈接:https://pan..com/s/1RiGvjn2DlL5pPISCG_O0Sw

大數據實訓課程資料|雲計算與虛擬化課程資源|課程實驗指導書綜合版|機器學習與演算法分析課程資源|Spark課程資源|Python課程資源|Hadoop技術課程資源|雲計算課程資料.zip|微課.zip|演算法建模與程序示例.zip|spark課程資源.zip|hadoop課程資源.zip|實驗指導書|教學視頻|教學PPT

⑻ 大數據學習入門都需要學什麼求大神解答一下

大數據學習入門都需要學習和具備的基礎知虧春識：

1. 數學知識：數學知識是數據分析師的基礎知識。

   ①對於初級數據分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。

   ②對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

   ③而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。

2. 分析工具

   ①對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

   ②對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

   ③對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

3. 編程語言

   ①對於初級數據分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

   ②對於高級數據分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數據都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

   ③對於數據挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數據挖掘工程師的最核心能力了。

4. 業務理解

   業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不為過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

   ①對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。

   ②對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。

   ③對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

5. 邏輯思維

   ①對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。

   ②對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。

   ③對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

6. 數據可視化

   數據可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊沖皮放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

   ①對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。

   ②對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

   ③對於數據挖掘工程師，了解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

7. 協調溝通

   ①對於初級數據分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

   ②對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目散空差，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

   ③對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。

8. 快速學習

   無論做數據分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學行業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。