大数据学需要学什么软件有哪些内容

1.大数据的主要学习内容有哪些

基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。

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。

学习大数据不是一朝一夕的事情,想要学好大数据可以看口扣丁学堂的视频,希望对你有帮助。

2.大数据都是学什么软件

说到大数据,肯定少不了分析软件,这应该是大数据工作的根基,但市面上很多各种分析软件,如果不是过来人,真的很难找到适合自己或符合企业要求的。

小编通过各大企业对大数据相关行业的岗位要求,总结了以下几点:(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R(4)有获取外部数据的能力,如爬虫(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等对于学习大数据,总体来说,先学基础,再学理论,最后是工具。基本上,每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。

1、学习数据分析基础知识,包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊,基础都还没扎实,知识大厦是很容易倒的哈。

2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的,要学习证券、银行、财务等各种知识,不然到了公司就一脸懵逼啦。

3、学习数据分析工具,软件结合案列的实际应用,关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难):Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、学会怎样操作这些软件,然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理,分析,最后输出结果,检验及解读数据。

3.大数据学习一般都学什么内容

基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。

hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、历史,HDFS工作原理,YARN介绍及组件介绍。

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。

大数据(big data,mega data),或称巨量资料,指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity(真实性)。

大数据的5个“V”,或者说特点有五层面:

第一,数据体量巨大

从TB级别,跃升到PB级别。

第二,数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三,价值密度低

以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四,处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器,无一不是数据来源或者承载的方式。

4.大数据学习内容有哪些

第一阶段

CORE JAVA (加**的需重点熟练掌握,其他掌握)

Java基础**

数据类型

运算符、循环

算法

顺序结构程序设计

程序结构

数组及多维数组

面向对象**

构造方法、控制符、封装

继承**

多态**

抽象类、接口**

常用类

集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

集合类Map**

异常

File

文件/流**

数据流和对象流**

线程(理解即可)

网络通信(理解即可)

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统操作

Linux操作系统概述

安装Linux操作系统

图形界面操作基础

Linux字符界面基础

字符界面操作进阶

用户、组群和权限管理

文件系统管理

软件包管理与系统备份

Linux网络配置

(主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识,同时通过大量实验,着重培养学生的动手能力。使学生了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解,并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时,如果大家有时间把javaweb及框架学习一番,会让你的大数据学习更自由一些)

重点掌握:

常见算法

数据库表设计

SQL语句

Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握:

Hadoop基础

HDFS

MapReduce

分布式集群

Hive

Hbase

Sqoop

Pig

Storm实时数据处理平台

Spark平台

5.大数据学习入门都需要学什么

大数据学习入门都需要学习和具备的基础知识:

1. 数学知识:数学知识是数据分析师的基础知识。

①对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。

②对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。

③而对于数据挖掘工程师,除了统计学以外,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

2. 分析工具

①对于初级数据分析师,玩转Excel是必须的,数据透视表和公式使用必须熟练,VBA是加分。另外,还要学会一个统计分析工具,SPSS作为入门是比较好的。

②对于高级数据分析师,使用分析工具是核心能力,VBA基本必备,SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一,其他分析工具(如Matlab)视情况而定。

③对于数据挖掘工程师……嗯,会用用Excel就行了,主要工作要靠写代码来解决呢。

3. 编程语言

①对于初级数据分析师,会写SQL查询,有需要的话写写Hadoop和Hive查询,基本就OK了。

②对于高级数据分析师,除了SQL以外,学习Python是很有必要的,用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

③对于数据挖掘工程师,Hadoop得熟悉,Python/Java/C++至少得熟悉一门,Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

4. 业务理解

业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过,数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察,都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

①对于初级数据分析师,主要工作是提取数据和做一些简单图表,以及少量的洞察结论,拥有对业务的基本了解就可以。

②对于高级数据分析师,需要对业务有较为深入的了解,能够基于数据,提炼出有效观点,对实际业务能有所帮助。

③对于数据挖掘工程师,对业务有基本了解就可以,重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。

5. 逻辑思维

①对于初级数据分析师,逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性,知道自己需要用什么样的手段,达到什么样的目标。

②对于高级数据分析师,逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架,了解分析对象之间的关联关系,清楚每一个指标变化的前因后果,会给业务带来的影响。

③对于数据挖掘工程师,逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上,还包括算法逻辑,程序逻辑等,所以对逻辑思维的要求也是最高的。

6. 数据可视化

数据可视化说起来很高大上,其实包括的范围很广,做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化,所以我认为这是一项普遍需要的能力。

①对于初级数据分析师,能用Excel和PPT做出基本的图表和报告,能清楚的展示数据,就达到目标了。

②对于高级数据分析师,需要探寻更好的数据可视化方法,使用更有效的数据可视化工具,根据实际需求做出或简单或复杂,但适合受众观看的数据可视化内容。

③对于数据挖掘工程师,了解一些数据可视化工具是有必要的,也要根据需求做一些复杂的可视化图表,但通常不需要考虑太多美化的问题。

7. 协调沟通

①对于初级数据分析师,了解业务、寻找数据、讲解报告,都需要和不同部门的人打交道,因此沟通能力很重要。

②对于高级数据分析师,需要开始独立带项目,或者和产品做一些合作,因此除了沟通能力以外,还需要一些项目协调能力。

③对于数据挖掘工程师,和人沟通技术方面内容偏多,业务方面相对少一些,对沟通协调的要求也相对低一些。

8. 快速学习

无论做数据分析的哪个方向,初级还是高级,都需要有快速学习的能力,学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容,需要大家有一颗时刻不忘学习的心。

6.大数据专业主要学什么课程

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。

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)。

以中国人民大学为例:

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。

选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

扩展资料:

大数据岗位:

1、大数据系统架构师

大数据平台搭建、系统设计、基础设施。

技能:计算机体系结构、网络架构、编程范式、文件系统、分布并行处理等。

2、大数据系统分析师

面向实际行业领域,利用大数据技术进行数据安全生命周期管理、分析和应用。

技能:人工智能、机器学习、数理统计、矩阵计算、优化方法。

3、hadoop开发工程师。

解决大数据存储问题。

4、数据分析师

不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

5、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

参考资料来源:中国人民大学信息学院-数据科学与大数据技术

参考资料来源:百度百科-大数据采集与管理专业

大数据学需要学什么软件有哪些内容

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