大数据需要的专业知识

1. 大数据需要学哪些内容

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等课程。
大数据专业学什么课程
1、java语言基础课程
JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。
2、HTML、CSS与Java课程
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等课程。
3、Linux系统和Hadoop生态体系课程
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等课程。
4、分布式计算框架和SparkStrom生态体系课程
有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询等课程。
5.其他课程
数据收集课程：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术课程：Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储课程：分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调课程：YARN、ZooKeeper。
学大数据要具备什么能力
1、学大数据要具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以拥有编程技巧有很大的好处。
2、学大数据要具有一定的数学能力是非常关键的，学习计配悉档算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学课程知识的了解是非常关键的。
3、学习大数据需要有一定的英语课程基础，因为大数据知识主要是英文培乱陆举，各种代码用英文表达。因此，拥有一定的英语能力是非常重要的。
4、学大数据语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。
5、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关课程知识具有很大的优势。

2. 大数据专业主要学什么

大数据主要需要学Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系等四方面知识。

Java基础包含：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统等知识;

JavaEE核心包含：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven、Spring、SpringBoot、Git等知识;

Hadoop生态体系包含：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、HBase、Phoenix、Impal、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、Oozie&Azkaban、Hue、智慧农业数仓分析平台等知识;

Spark生态体系包含：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flin等知识。

3. 学习大数据应该掌握哪些知识

大数据专业需要学:数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据专业学什么课程

数据科学与大数据技术专业是通过对基础知识、理论及技术的研究，掌握学、统计、计算机等学科基础知识，数据建模、高效分析与处理，统计学推断的基本理论、基本方法和基本技能。具备良好的外语能力，培养出德、智、体、美、劳全面发展的技术型和全能型的优质人才。

数据科学与大数据技术的主要课程包括数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础烂拿宴、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析，部分高校的特色会有所差异。

通识类知识

通识类知识包括人文社会科学类、数学和自然科学类两部分。人文社会科学类知识包括经济、环境、法律、伦理等基本内容;数学和自然科学类知识包括高等工程数学、概率论与数理统计、离散结构、力学、电磁学、光学与现代物理的基本内容。

学科基础知识

学科基础知识被视为专业类基础知识，培养学生计算思维、程序设计与实现、算法分析与设计、系统能力等专业基本能力，能够解决实际问题。建议教学内容覆盖以下知识领域的核心内容:程序设计、数据结构、计算机组成操作系统、计算机网络、信息管理，包括核心概念、基本原理以及相关的基本技术和方法，并让学生了解学科发展历史和现状。

专业知识

课程须覆盖相应知识领域的核心内容，并培养学生将所学的知识运用于复杂系统的能力，能够设计、实现、部署、运行或者维护基于计算原理的系统。数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课:离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系敏轿统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

大数据的就业前景怎么样

大数据行业就业前景很好，学过大数据之后可以从事的工作很多，比如研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、数据分析等，这些都是许多互联网公司需要的职位，而且研发工程师的需求也很大，数据分析很少。

大数据人才就业前饥银景好还体现在薪酬水平高，大数据是目前薪酬高的行业之一，目前大数据人才已成为市场的稀缺资源，发展前景好，薪酬水平也水涨船高。

4. 大数据主要学什么

静态网页基础（HTML+CSS）
主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等。

JavaSE+JavaWeb

主要技术包括：java基础语法、java面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、集合、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句操作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式。

前端框架
主要技术包括：Java、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui。
企业级开发框架

主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webService CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离

初识大数据

主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、java访问hadoop）、HDFS(简介、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapRece应用(中间计算过程、Java操作MapRece、程序运行、日志监控)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH简介、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

大数据数据库

主要技术包括：Hive入门（Hive简介、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、java编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Java操作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER简介、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

实时数据采集

主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（java开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（java开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

SPARK数据分析

主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性