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大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么(大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么課程)
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本文目錄:
一、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般都學(xué)什么
您好,大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般分為6個階段
第一階段
JavaSE基礎(chǔ)核心
第二階段
數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)
第三階段
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)核心
第四階段
Spark生態(tài)體系框架&大數(shù)據(jù)精選項目
第五階段
Spark生態(tài)體系框架&企業(yè)無縫對接項目
第六階段
Flink流式數(shù)據(jù)處理框架
大數(shù)據(jù)是最近幾年新興的專業(yè),發(fā)展的前景是非常好的,選擇大數(shù)據(jù)是沒有錯的!
二、一般來說大數(shù)據(jù)分析師需要會什么技能?
(1)會使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。知道Hive如何在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析工作。
(2)會一些SPSS modeler基礎(chǔ)應(yīng)用,這部分技能對應(yīng)數(shù)據(jù)建模分析師。
(3)使用R語言進行數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建和數(shù)據(jù)的管理等工作;會使用R語言數(shù)據(jù)可視化操作,讓學(xué)員學(xué)會如何用R語言作圖,如條形圖、折線圖和組合圖等等;是R語言數(shù)據(jù)挖掘,本部分數(shù)據(jù)挖掘工程師。
(4)用Python來編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序,從頁面中抓取數(shù)據(jù)的多種方法,提取緩存中的數(shù)據(jù),使用多個線程和進程來進行并發(fā)抓取等。
三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識呢?
前言,學(xué)大數(shù)據(jù)要先換電腦:
保證電腦4核8G內(nèi)存64位操作系統(tǒng),盡量有ssd做系統(tǒng)盤,否則卡到你喪失信心。硬盤越大越好。
1,語言要求
java剛?cè)腴T的時候要求javase。
scala是學(xué)習(xí)spark要用的基本使用即可。
后期深入要求:
java NIO,netty,多線程,ClassLoader,jvm底層及調(diào)優(yōu)等,rpc。
2,操作系統(tǒng)要求
linux 基本的shell腳本的使用。
crontab的使用,最多。
cpu,內(nèi)存,網(wǎng)絡(luò),磁盤等瓶頸分析及狀態(tài)查看的工具。
scp,ssh,hosts的配置使用。
telnet,ping等網(wǎng)絡(luò)排查命令的使用
3,sql基本使用
sql是基礎(chǔ),hive,sparksql等都需要用到,況且大部分企業(yè)也還是以數(shù)據(jù)倉庫為中心,少不了sql。
sql統(tǒng)計,排序,join,group等,然后就是sql語句調(diào)優(yōu),表設(shè)計等。
4,大數(shù)據(jù)基本了解
Zookeeper,hadoop,hbase,hive,sqoop,flume,kafka,spark,storm等這些框架的作用及基本環(huán)境的搭建,要熟練,要會運維,瓶頸分析。
5,mapreduce及相關(guān)框架hive,sqoop
深入了解mapreduce的核心思想。尤其是shuffle,join,文件輸入格式,map數(shù)目,reduce數(shù)目,調(diào)優(yōu)等。
6,hive和hbase等倉庫
hive和hbase基本是大數(shù)據(jù)倉庫的標(biāo)配。要回用,懂調(diào)優(yōu),故障排查。
hbase看浪尖hbase系列文章。hive后期更新。
7,消息隊列的使用
kafka基本概念,使用,瓶頸分析??蠢思鈑afka系列文章。
8,實時處理系統(tǒng)
storm和spark Streaming
9,spark core和sparksql
spark用于離線分析的兩個重要功能。
10,最終方向決策
a),運維。(精通整套系統(tǒng)及故障排查,會寫運維腳本啥的。)
b),數(shù)據(jù)分析。(算法精通)
c),平臺開發(fā)。(源碼精通)
自學(xué)還是培訓(xùn)?
無基礎(chǔ)的同學(xué),培訓(xùn)之前先搞到視頻通學(xué)一遍,防止盲目培訓(xùn)跟不上講師節(jié)奏,浪費時間,精力,金錢。
有基礎(chǔ)的盡量搞點視頻學(xué)基礎(chǔ),然后跟群里大牛交流,前提是人家愿意,
想辦法跟大牛做朋友才是王道。
四、大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容是什么?在貴州就業(yè)好嗎?
大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容是:
1、學(xué)科知識:從數(shù)據(jù)分析涉及到的專業(yè)知識點上看,主要是這些:
(1)統(tǒng)計學(xué):參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數(shù)學(xué):線性代數(shù)、微積分等
(3)社會學(xué):主要是一些社會學(xué)量化統(tǒng)計的知識,如問卷調(diào)查與統(tǒng)計分析;還有就是一些社會學(xué)的知識,這些對于從事營銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助
(4)經(jīng)濟金融:如果是從事這個行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員,經(jīng)濟金融知識是必須的,這里就不多說了
(5)計算機:從事數(shù)據(jù)分析工作的人必須了解你使用的數(shù)據(jù)是怎么處理出來的,要了解數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)和基本原理,同時如果條件充足的話,你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫里提取你需要的數(shù)據(jù)(比如使用SQL進行查詢),這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。此外,如果要想走的更遠,還要能掌握一些編程能力,從而借住一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具,幫助你完成工作。
……好好學(xué)習(xí),雖然累,但是要堅持!
2、軟件相關(guān):從事數(shù)據(jù)分析方面的工作必備的工具是什么
(1)數(shù)據(jù)分析報告類:Microsoft Office軟件等,如果連excel表格基本的處理操作都不會,連PPT報告都不會做,那我只好說離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠?,F(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式,而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果,因此數(shù)據(jù)可視化軟件就不能少,BDP個人版、ECharts等這些必備的,就看你自己怎么選了。
(2)專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件:Office并不是全部,要從在數(shù)據(jù)分析方面做的比較好,你必須會用(至少要了解)一些比較常用的專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件工具,比如SPSS、SAS、Matlab等等,這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析,還有高級的python、R等。
(3)數(shù)據(jù)庫:hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫相關(guān)的知識可以學(xué)習(xí);
(3)輔助工具:比如思維導(dǎo)圖軟件(如MindManager、MindNode Pro等)也可以很好地幫助我們整理分析思路。
最重要的是:理論知識+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運用到實際的工作業(yè)務(wù)中,好好理解業(yè)務(wù)邏輯,真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動網(wǎng)站運營、業(yè)務(wù)管理,真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值。
貴州是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地,對大數(shù)據(jù)方面的人才需求比較大,所以就業(yè)前景肯定會好的。
以上就是關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么相關(guān)問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關(guān)問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內(nèi)容。
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