大数据学习(请问大数据应用技术都要学什么)
资讯
2023-11-03
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1. 大数据学习,请问大数据应用技术都要学什么?
大数据是我的主要研究方向之一,目前也在指导大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主,相对于数据科学与大数据专业来说,大数据应用技术专业主要培养技能型人才,以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。
在知识结构的设计上,大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容,另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础,即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上,从目前就业的角度出发,Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位,那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一,大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台,同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展,目前大数据平台的组件已经逐渐丰富,所以这部分学习内容也相对比较多。
数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始,然后进一步学习各种BI工具,在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。
最后,随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业,未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
2. 大数据前景分析?
感谢邀请,
只能个人浅谈。
何为大数据,那就非常多的数据,非常杂乱的数据,进行有规律得分析,而得出某种结果或者某种结论。
现如今,大数据透过互联网,已无处不再,影响着生活的方方面面,应该说今后几年,或者十年,依旧是大数据的天下,或者大数据就是,跨入机器人时代一个不可或缺的时代吧,将来或许机器人时代就是通过分析这些大数据,而获得一个类似人的想法或者操作行为吧。
好像有点扯远了,再回答大数据吧,应该具体分为两大类吧(我自己分的)。
一为采集数据,采集非常多的数据,这个类似于人群标签一样,你喜欢吃什么,消费习惯,支付习惯,坐高铁还是做火车,你喜欢上网搜索哪些关键字,我想这些还是初步的收集,下一步大数据收集的应该是你个人主观的想法,你的喜怒哀乐,你的主观行为数据等等。
二为分析数据,通过采集过来的数据,进行分析,给你推荐,你喜欢的东西,个人记录,从而引导你做某些事情,甚至你都不知道的情况下。如果下一步,通过分析数据而得出来的结果,让机器代码进行学习,复制,转化。或许机器人时代也就来临了。
以上仅为个人观点,希望可以给您带来一点点灵感,如若喜欢,敬请关注。
3. 大数据科学与大数据技术学什么?
学习:
1. 数据处理与存储:学习数据存储和处理的各种技术,如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据分析与建模:学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集,并产生对数据的新认知。
3. 数据可视化:学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。
4. 大数据技术:学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台,并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。
5. 商业分析:学习如何运用数据科学和大数据技术来解决业务问题,进行商业分析和决策。
总的来说,数据科学与大数据技术的核心是通过数据分析和大数据技术来挖掘数据价值,为业务提供决策支持。
4. 怎么零基础学大数据分析?
要零基础学习大数据分析,首先需要掌握基本的数学和统计知识,如线性代数、概率论和统计学。然后学习编程语言,如Python或R,用于数据处理和分析。接下来,了解大数据技术和工具,如Hadoop和Spark。同时,学习数据清洗、数据可视化和机器学习等相关技术。
最重要的是实践,通过解决实际问题和参与项目来提升技能。还可以参加在线课程、培训班或加入相关社群,与其他学习者交流和分享经验。坚持学习和实践,不断提升自己的技能和知识。
5. 大数据对于零基础者学习难度大不大?
大数据这个词在互联网行业中的热度持续走高,各大互联网公司都将大数据纳入战略规划中;国务院和政府报告中也多次提到“大数据”,将大数据上升为国家战略;上个月最近发布的13个新行业中,大数据工程技术人员也在其中。由此可见,大数据在未来的互联网发展中有着不可估量的作用。
首先,让我们来了解一下,大数据需要学习哪些技术?
1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;
2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;
3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;
4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;
5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;
7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;
8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;
9、Redis——key-value存储系统;
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;
12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;
14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;
15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;
16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;
对于没有基础的人来说,学大数据难吗?
如果是计算机专业的学生,学大数据相对来说还是有一定基础的,会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业,想学大数据的话,到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的,想要学习大数据,难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月,要想在这短短的时间内学有所成,要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理,那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
当然,除了个人的努力之外,选择好的培训机构也是十分重要的,这决定了你在这段时间内的学习是否有效、有用。建议在选择培训机构时,一定要多方面了解该培训机构的资质,不要随意听信宣传而导致误选,毕竟学习成本高,只有真正学到知识了,花费才是值得的。
6. 大数据都需要学什么?
1. 大数据需要学习的内容包括但不限于:数据结构与算法、数据库技术、数据挖掘与机器学习、分布式系统、云计算、统计学等。2. 这些内容是因为大数据处理需要用到大量的数据存储、处理和分析技术,同时也需要对数据进行深入的挖掘和分析,因此需要掌握相关的技术和知识。3. 此外,随着大数据技术的不断发展,还需要不断学习和更新自己的知识,掌握新的技术和工具,以适应不断变化的市场需求。
7. 学大数据好不好?
这句话我理解有两层意思:一、高中生作为兴趣学一点大数据。二、从高中就开始专研大数据甚至不考虑考大学。
如果是第一种情况,如果你现在是高一高二,空余时间比较多那你可以看些大数据相关方面的书,作为一个兴趣培养。如果是高三了那还是建议你好好复习,这样高考才能考个好分数,然后就有机会去更好的学校读大数据专业。如果你在高中打一些大数据基础那么等到了大学你就很容易脱颖而出了。
如果是第二种情况,也不排除有成果的可能性,但是比第一种会遇到的困难会多很多。首先你自己学习肯定比在大学有老师教、有实践基地可以试验自己的想法有志同道合的人可以讨论难度要高的多。其次,就算你把大数据学习精通了,你投简历,HR一看是高中学历都不会给你机会展示,这样岂不冤枉。第三、如果你能出很多研究成果那恭喜你,你应该能成功了,但是你觉得自己成功的概率有多少呢?百分之一还是千分之一,确定要拿自己的人生去赌这点概率吗?进一步来讲你一个人都能把大数据学到能自己出成果的地步,这种学习能力考个大学还不是跟玩一样,为什么不先考个大学当敲门砖呢。
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1. 大数据学习,请问大数据应用技术都要学什么?
大数据是我的主要研究方向之一,目前也在指导大数据方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。
大数据应用技术专业主要以培养大数据应用技能为主,相对于数据科学与大数据专业来说,大数据应用技术专业主要培养技能型人才,以满足广大传统行业对于大数据应用人才的需求。大数据应用技术专业的毕业生未来可以从事的岗位包括数据采集、数据整理、大数据运维、数据分析、大数据应用开发等。
在知识结构的设计上,大数据应用技术涉及到数学、统计学、编程语言、大数据平台、操作系统、数据分析工具等内容,另外也会涉及到物联网、云计算等相关方面的内容。数学和统计学是大数据技术的重要基础,即使从事落地应用也要重点掌握一些常见的算法。
编程语言的学习通常会集中在Java、Python、Scala、R等编程语言上,从目前就业的角度出发,Java是不错的选择。如果未来想从事大数据应用开发岗位,那么需要重点学习一下编程语言部分。
大数据平台的学习是大数据应用技术的重点学习内容之一,大数据平台的学习内容包括大数据平台的部署、调试、维护等内容。目前Hadoop、Spark是比较常见的大数据平台,同时这两个平台也比较适合初学者学习和实验。经过多年的发展,目前大数据平台的组件已经逐渐丰富,所以这部分学习内容也相对比较多。
数据分析工具的学习可以从基本的Excel开始,然后进一步学习各种BI工具,在学数据分析工具的过程中也涉及到一些常见的数据分析算法以及数据库知识。
最后,随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业,未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。
我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!
2. 大数据前景分析?
感谢邀请,
只能个人浅谈。
何为大数据,那就非常多的数据,非常杂乱的数据,进行有规律得分析,而得出某种结果或者某种结论。
现如今,大数据透过互联网,已无处不再,影响着生活的方方面面,应该说今后几年,或者十年,依旧是大数据的天下,或者大数据就是,跨入机器人时代一个不可或缺的时代吧,将来或许机器人时代就是通过分析这些大数据,而获得一个类似人的想法或者操作行为吧。
好像有点扯远了,再回答大数据吧,应该具体分为两大类吧(我自己分的)。
一为采集数据,采集非常多的数据,这个类似于人群标签一样,你喜欢吃什么,消费习惯,支付习惯,坐高铁还是做火车,你喜欢上网搜索哪些关键字,我想这些还是初步的收集,下一步大数据收集的应该是你个人主观的想法,你的喜怒哀乐,你的主观行为数据等等。
二为分析数据,通过采集过来的数据,进行分析,给你推荐,你喜欢的东西,个人记录,从而引导你做某些事情,甚至你都不知道的情况下。如果下一步,通过分析数据而得出来的结果,让机器代码进行学习,复制,转化。或许机器人时代也就来临了。
以上仅为个人观点,希望可以给您带来一点点灵感,如若喜欢,敬请关注。
3. 大数据科学与大数据技术学什么?
学习:
1. 数据处理与存储:学习数据存储和处理的各种技术,如关系数据库、非关系数据库、数据仓库、数据挖掘等。
2. 数据分析与建模:学习统计学、机器学习、模型构建等方法来理解数据集,并产生对数据的新认知。
3. 数据可视化:学习如何使用可视化工具来展示和解释数据。
4. 大数据技术:学习Hadoop、Spark、NoSQL等大数据技术和平台,并学习如何使用这些技术高效处理海量数据。
5. 商业分析:学习如何运用数据科学和大数据技术来解决业务问题,进行商业分析和决策。
总的来说,数据科学与大数据技术的核心是通过数据分析和大数据技术来挖掘数据价值,为业务提供决策支持。
4. 怎么零基础学大数据分析?
要零基础学习大数据分析,首先需要掌握基本的数学和统计知识,如线性代数、概率论和统计学。然后学习编程语言,如Python或R,用于数据处理和分析。接下来,了解大数据技术和工具,如Hadoop和Spark。同时,学习数据清洗、数据可视化和机器学习等相关技术。
最重要的是实践,通过解决实际问题和参与项目来提升技能。还可以参加在线课程、培训班或加入相关社群,与其他学习者交流和分享经验。坚持学习和实践,不断提升自己的技能和知识。
5. 大数据对于零基础者学习难度大不大?
大数据这个词在互联网行业中的热度持续走高,各大互联网公司都将大数据纳入战略规划中;国务院和政府报告中也多次提到“大数据”,将大数据上升为国家战略;上个月最近发布的13个新行业中,大数据工程技术人员也在其中。由此可见,大数据在未来的互联网发展中有着不可估量的作用。
首先,让我们来了解一下,大数据需要学习哪些技术?
1、Java——Java可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序,是大数据学习的基础;
2、Linux——大数据开发通常在Linux环境下进行;
3、Hadoop——分布式系统基础架构,用户可以充分利用集群的威力进行高速运算和存储;
4、Avro与Protobuf——数据序列化系统,可以提供丰富的数据结构类型;
5、HBase——分布式的、面向列的开源数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库;
6、ZooKeeper——Hadoop和Hbase的重要组件;
7、Hive——基于Hadoop的一个数据仓库工具 ;
8、phoenix——用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎;
9、Redis——key-value存储系统;
10、Flume——高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统;
11、SSM——Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架;
12、Kafka——一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统;
13、Spark——专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎 ;
14、Scala——大数据开发重要框架的编程语言;
15、Azkaban——可完成大数据流任务调度;
16、Python与数据分析——可用于数据采集、数据分析以及数据可视化;
对于没有基础的人来说,学大数据难吗?
如果是计算机专业的学生,学大数据相对来说还是有一定基础的,会比非计算机专业的人士好很多。由于现在各大高校几乎没有大数据专业,想学大数据的话,到计算机培训机构学习效果会更好。而没有任何计算机相关基础的,想要学习大数据,难度还是很高的。因为培训机构的培训学习期一般都是4-6个月,要想在这短短的时间内学有所成,要付出的努力肯定要比别人多非常多!一旦在学习中有怠慢心理,那么培训结束后的学习成果肯定会比别人差很多。
当然,除了个人的努力之外,选择好的培训机构也是十分重要的,这决定了你在这段时间内的学习是否有效、有用。建议在选择培训机构时,一定要多方面了解该培训机构的资质,不要随意听信宣传而导致误选,毕竟学习成本高,只有真正学到知识了,花费才是值得的。
6. 大数据都需要学什么?
1. 大数据需要学习的内容包括但不限于:数据结构与算法、数据库技术、数据挖掘与机器学习、分布式系统、云计算、统计学等。2. 这些内容是因为大数据处理需要用到大量的数据存储、处理和分析技术,同时也需要对数据进行深入的挖掘和分析,因此需要掌握相关的技术和知识。3. 此外,随着大数据技术的不断发展,还需要不断学习和更新自己的知识,掌握新的技术和工具,以适应不断变化的市场需求。
7. 学大数据好不好?
这句话我理解有两层意思:一、高中生作为兴趣学一点大数据。二、从高中就开始专研大数据甚至不考虑考大学。
如果是第一种情况,如果你现在是高一高二,空余时间比较多那你可以看些大数据相关方面的书,作为一个兴趣培养。如果是高三了那还是建议你好好复习,这样高考才能考个好分数,然后就有机会去更好的学校读大数据专业。如果你在高中打一些大数据基础那么等到了大学你就很容易脱颖而出了。
如果是第二种情况,也不排除有成果的可能性,但是比第一种会遇到的困难会多很多。首先你自己学习肯定比在大学有老师教、有实践基地可以试验自己的想法有志同道合的人可以讨论难度要高的多。其次,就算你把大数据学习精通了,你投简历,HR一看是高中学历都不会给你机会展示,这样岂不冤枉。第三、如果你能出很多研究成果那恭喜你,你应该能成功了,但是你觉得自己成功的概率有多少呢?百分之一还是千分之一,确定要拿自己的人生去赌这点概率吗?进一步来讲你一个人都能把大数据学到能自己出成果的地步,这种学习能力考个大学还不是跟玩一样,为什么不先考个大学当敲门砖呢。
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