大資料都學什麼?大資料是學的什麼呢?

時間 2025-01-31 15:00:10

1樓:言峰杯

學習大資料需要掌握的知識,初期瞭解概念,後期就要學習資料技術,主要包括:

1.大資料概念。

2.大資料的影響。

3.大資料的影響。

4.大資料的應用。

5.大資料的產業。

6.大資料處理架構hadoop

7.大資料關鍵技術。

8.大資料的計算模式。

後三個牽涉的資料技技術,就複雜一點了,可以細說一下:

1.大資料處理架構hadoop:hadoop的特性、hadoop生態系統、hadoop的安裝與使用;

2.大資料關鍵技術技術:資料採集、資料儲存與管理、資料處理與分析、資料私隱與安全;

3.大資料處理計算模式:批處理計算、流計算、圖計算、查詢分析計算。

資料的核心技術就是獲取資料價值,獲取資料前提是,先要有資料,這就牽涉資料探勘了。

大資料是學的什麼呢?

2樓:小白說影視

大資料技術專業屬於交叉學科:統計學、數學和計算機是三大支撐學科;生物學、醫學、環境科學、經濟學、社會學和管理學是應用和拓展的學科。

此外,他們還需要學習資料採集、分析、處理軟體、數學建模軟體和計算機程式語言等。知識結構是第二學院的跨國界人才(具有專業知識和資料思維能力)。

以中國人民大學為例。

基礎課程:數學分析、高等代數、普通物理、數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學概論、程式設計概論、程式設計實踐。

必修課程:離散數學、概率統計、演算法分析與設計、資料計算智慧型、資料庫系統介紹、計算機系統基礎、並行體系結構和程式設計、非結構化大資料分析。

行業現狀

今天,越來越多的行業對大資料應用持樂觀的態度,大資料或者相關資料分析解決方案的使用在網際網絡行業,比如、騰訊、**、新浪等公司已經成為標準。而像電信、金融、能源這些傳統行業,越來越多的使用者開始嘗試或者考慮怎麼樣使用大資料解決方案,來提公升自己的業務水平。

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。

大資料具體學什麼

3樓:吃葡萄還有皮

大資料具體分為:基礎階段、儲存階段、架構設計階段、即時計算階段、資料採集階段、商業實戰階段。

大資料的學習內容有很多,具體包括如下:

1、 大資料基礎階段: linux、 docker、 kvm、mysql基礎、oracle基礎、 mongodb、 redis;

2、大資料儲存階段: hbase、hive、 sqoop;

3、大資料架構設計階段: flume分散式、 zookeeper、 kafka;

4、大資料即時計算階段: mahout、 spark、 storm;

5、大資料資料採集階段: python、 scala;

6、大資料商業實戰階段:實操企業大資料處理業務場景、分析需求、解決方案實施、綜合技術實戰應用。

大資料的重要性:

大資料(big data)是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。大資料有大量(volume)、高速(velocity)、多樣(variety)、低價值密度(value)、真實性(veracity)五大特點。它並沒有統計學的抽樣方法,只是觀察和追蹤發生的事情。

大資料的用法傾向於**分析、使用者行為分析或某些其他高階資料分析方法的使用。

對於「大資料」(big data)研究機構gartner給出了這樣的定義。「大資料」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來適應海量、高增長率和多樣化的資訊資產。

麥肯錫全球研究所給出的定義是:一種規模大到在獲取、儲存、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力範圍的資料集合,具有海量的資料規模、快速的資料流轉、多樣的資料型別和價值密度低四大特徵。

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