大数据技术概论电子版

❶ 如何自学成为数据分析师

中文专业的前期要多花点功夫了啊，我是数学专业的，大学做过建模，所有统计学的东西还有一些软件多少接触过一点。建议你自学的话，excel软件和spss先熟悉一下，找两本书看看，《谁说菜鸟不会数据分析》是入门的，可以看一看，先了解一下吧，数据分析的东西还是要多实践的。如果你现在工作跟数据分析没有什么关系的话，转业工作可能有点困难，这种情况建议去考个证书吧，虽然现在国内数据分析刚起步，还没有太有含金量的证书，不过你这种情况有肯定比没有好，我就去考了一个，考CPDA吧，还有一个CDA，我选考的CPDA，说是CDA国外有机构什么的，但是我找不到任何网站可以查到这个证书，问他们他们也不说，我怕找工作人家要查查不到，但是CPDA工信部网站能查询证书信息的，所以对就业帮助可能会大一些，工作还是有参考作用的，不过指望靠班学到很多还是不可能，只是让你了解入门，手上多个敲门砖。数据分析属于技术类工种，要多实践，数据采集和挖掘是基础，这些工作门槛比数据分析岗相对低一些，好找，希望对你有帮助。

❷ 大数据专业课程内容

基础课程：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。

数据科学与大数据技术专业都学些什么?

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。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

数据科学与大数据技术专业人才需求情况怎样?

根据领英发布的《2016年中国互联网最热职位人才报告》显示，研发工程师、产品经理、人力资源、市场营销、运营和数据分析是中国护理万网行业需求最旺盛的职位。目前国内有30万数据人才，预计2018年，大数据人才需求将有大幅增长，高端人才如大数据科学家的缺口在14万至19万之间;懂得利用大数据做决策的分析师和经理缺口达到150万，数据分析师现在需求就很旺盛了，2年工作经验的月薪可达到8K，硕士学历的数据分析师月薪可达到12K，5年工作经验的可达到40万至60万元。

报考建议注意规避如上缺点，制定、执行相应的解决方案。例如：报考前评估从目标院校毕业后能否在大数据行业中找到理想的职位，各高校一般会根据服务地区经济发展需求开设专业，前几届毕业生一般都有对口的就业机会;根据未来职业规划初步定为初始职位，在大学期间通过选修、培训等方式精修相关学科，夯实基础;对开设院校开设专业的实力进行评估，有些看似平凡的院校和大数据行业企业联合办学，实力不容小觑，例如贵州理工学院与阿里云合建的“贵州理工学院——阿里巴巴大数据学院”，计划在5年内为贵州省培养1万名大数据专业技术人才，黄河科技学是与中科院、云和数据以及中国科普开等知名大数据相关研究机构及公司开展交流合作，在学校建立联合实验室、在企业设立学生实训基地，实现更好地培养人才;考生也可从相关专业(如应用统计学专业)跨考此专业的研究生，可实现快速切入，但还应注意关注行业发展最新状况并着重弥补能力差距。

❸ 大数据专业课程内容

一 大数据专业课程有哪些

首先我们要了解java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

二 数据与大数据专业学什么课程

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、回Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算答阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

三 大数据专业都要学什么课程

大数据专业有很多课程

四 云计算与大数据专业的主要课程是什么

大数据的基础知识，科普类的，个人去买本书就行了，大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。

另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。

(4)大数据专业课程内容扩展阅读：

应用领域

大数据技术被渗透到社会的方方面面，医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年，从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度，在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。

大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术（虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理）、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。

五 大数据专业主要课程有哪些

基础课程：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。

六 大数据课程都学什么啊

大数据课程学习的内容有6个阶段：
1阶段
JavaSE基础核专心
2阶段
数据库关键技术属
3阶段
大数据基础核心
4阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
5阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
6阶段
Flink流式数据处理框架
按照顺序学习就可以了，希望你早日学有所成。

七 数据与大数据专业学什么课程

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

八 大数据专业课程有哪些 专业介绍

随着互联网技术的不断发展，当今的时代又被称之为大数据时代。

目前互联网企业对大数据人才需求非常大，培训机构出来的人才也很好找工作，南京课工场最近一批的大数据学员就业就很高，薪资普遍很高。当然，工作好找的前提是你大数据的相关技术要过关哦！

从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大数据开始全面落地应用的必然结果。从2019年的秋招情况来看，大数据开发岗位的数量明显比较多，而且不仅需要研发型人才，也需要应用型人才，所以本科生的就业机会也比较多。

对于当前在读的本科生来说，如果不想读研，那么应该从以下三个方面来提升自身的就业竞争力：

第一：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。

第二：掌握一定的云计算知识。大数据本身与云计算的关系非常紧密，未来不论是从事大数据开发岗位还是大数据分析岗位，掌握一定的云计算知识都是很有必要的。掌握云计算知识不仅能够提升自身的工作效率，同时也会拓展自身的技术边界。

第三：重视平台知识的积累。产业互联网时代是平台化时代，所以要想提升就业能力应该重视各种开发平台知识的积累，尤其是与行业领域结合比较紧密的开发平台。实际上，大数据和云计算本身就是平台，所以大数据专业的学生在学习平台开发时也会相对顺利一些。

九 大数据学习需要哪些课程

主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计专分析、高属等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等