1樓：ws靈楓
1.大資料的概念。
2.大資料的影響。
3.大資料的應用。
4.大資料的產業。
5.大資料與雲端計算、物聯網的關係。
6.大資料處理架構hadoop
7.大資料關鍵技術。
8.大資料計算模式。
前5個都是概念，留下關注就好，後三個就需要買幾本書潛心研讀了，大資料是一個不錯的就業方向，已經不再是一個概念，完全可以做為職業規劃，可以考慮從事資料科研，做一名資料科學家，也是一個不錯的就業方向，還有一些大資料的知識去otpub**學習一下，對於瞭解大資料也會有幫助的。
2樓：尚矽谷
大資料前景是很不錯的，像大資料這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學大資料面授班的時間大約半年，學大資料可以按照路線圖的順序
3樓：長沙新華電腦學院
還是師傅領進門好些，可以看看這邊的，網際網路it學校。
學大資料需要什麼基礎知識和能力？
4樓：南京課工場大資料學校
說到大資料，肯定少不了分析軟體，這應該是大資料工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。
一般企業招聘的大資料基本要具備以下幾種能力：
（1）sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理（2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示（3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r（4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲。
（5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告（6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
但是對於學大資料的學生而言，除了對學歷有所要求以外是零基礎也可以學習的，現在很多機構都開設了大資料課程，你可以去實地考察對比一下再做決定。
5樓：尚矽谷
自學大資料相對來說比較吃力，大資料前景是很不錯的，像大資料這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學大資料面授班的時間大約半年，學大資料可以按照路線圖的順序，
大資料需要學習哪些內容？
6樓：雲南新華電腦學校
大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）,平臺有hadoop
大資料需要學習什麼樣的知識？
7樓：尚學堂前端學院
大資料專業將從大資料應用的三個主要層面（即資料管理、系統開發、海量資料分析與挖掘）系統地幫助企業掌握大資料應用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現和分析協同過濾演算法、執行和學習分類演算法、分散式hadoop叢集的搭建和基準測試、分散式hbase叢集的搭建和基準測試、實現一個基於、mapreduce的並行演算法、部署hive並實現一個的資料操作等等，實際提升企業解決實際問題的能力。
（1）大資料與hadoop生態系統。詳細介紹分析分散式檔案系統hdfs、叢集檔案系統clusterfs和nosql database技術的原理與應用；分散式計算框架mapreduce、分散式資料庫hbase、分散式資料倉儲hive。
（2）關係型資料庫技術。詳細介紹關係型資料庫的原理，掌握典型企業級資料庫的構建、管理、開發及應用。
（3）分散式資料處理。詳細介紹分析map/reduce計算模型和hadoop map/reduce技術的原理與應用。
（4）海量資料分析與資料探勘。詳細介紹資料探勘技術、資料探勘演算法–minhash, jaccard and cosine similarity，tf-idf資料探勘演算法–聚類演算法；以及資料探勘技術在行業中的具體應用。
（5）物聯網與大資料。詳細介紹物聯網中的大資料應用、遙感影象的自動解譯、時間序列資料的查詢、分析和挖掘。
（6）檔案系統（hdfs）。詳細介紹hdfs部署，基於hdfs的高效能提供高吞吐量的資料訪問。
（7）nosql。詳細介紹nosql非關係型資料庫系統的原理、架構及典型應用。
在「大資料」背景之下，精通「大資料」的專業人才將成為企業最重要的業務角色，「大資料」從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。
8樓：匿名使用者
看從事大資料的哪個部分。
大資料分三個部分，資料分析、大資料平臺的中臺和大資料底層處理。
資料中臺：cs專業+大資料方向的演算法 （平行計算、機器學習一類的）。研究生起步。
資料底層處理：一定的軟體基礎+資料庫應用。本科即可。
本科不要學大資料專業，四年學不出來，幹啥啥不行。
9樓：匿名使用者
離散數學、資料分析、程式設計之類的，有很多要學的。
10樓：國科科技
大資料知識普及：資料如何產生價值。
學習大資料需要哪些基礎？
11樓：雲南新華電腦學校
大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。大資料的5v特點（ibm提出）：volume（大量）、velocity（高速）、variety（多樣）、value（低價值密度）、veracity（真實性）,平臺有hadoop
學習大資料要什麼基礎
學習大資料需要什麼基礎?
12樓：環球青藤
一、計算機編碼能力二、數學及統計學相關的背景國內bat為代表的大公司，對於大資料工程師的要求都是希望是統計學和數學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的資料工作者，按照不同的資料模型和演算法總能捯飭出一些結果來，但如果你不知道那代表什麼，就並不是真正有意義的結果，並且那樣的結果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、複用模型甚至創新模型，來解決實際問題。
三、特定應用領域或行業的知識大資料工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大資料只有和特定領域的應用結合起來才能產生價值。所以，在某個或多個垂直行業的經歷能為應聘者積累對行業的認知，對於之後成為大資料工程師有很大幫助。
大資料產品運營需要掌握哪些知識，學習大資料分析要用到哪些知識？
營銷推廣陳雄軍 資料運營是指資料的所有者通過對於資料的分析挖掘，把隱藏在海量資料中的資訊作為商品，以合規化的形式釋出出去，供資料的消費者使用。資料運營 資料充斥在運營的各個環節，所以成功的運營一定是基於資料的。在運營的各個環節，都需要以資料為基礎。當我們養成以資料為導向的習慣之後，做運營就有了依據，...
對於大資料開發，需要掌握哪些大資料演算法
不管是什麼行業的資料分析師，必須要掌握的技能是 該行業的行業知識和經驗，不能低於行業專家的平均水平 必須具有的數學知識，例如統計分析 數理統計 模糊數學 線性代數 建模方法等等 it技術 資料庫技術 大資料技術 離散數學演算法。需要掌握哪些大資料演算法 1.視覺化分析。大資料分析的使用者有大資料分析...
入行大資料，需要學習哪些基礎知識
人情膳襯 第69回 弄小巧用借劍殺人 覺大限吞生金自逝 第70回 林黛玉重建桃花社 史湘雲偶填柳絮詞 學習大資料需要哪些基本知識？ 七月的嘟嘟 2 除分散式檔案系統之外，伴隨hadoop一同出現的還有進行大資料集處理mapreduce架構。根據權威報告顯示，許多企業都開始使用或者評估hadoop技術...