大數據需要什么基礎和專業(yè)知識(大數據課程需要什么基礎)
1.大數據課程需要什么基礎
學科知識：從數據分析涉及到的專業(yè)知識點上看，主要是這些：
(1)統(tǒng)計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數學：線性代數、微積分等
(3)社會學：主要是一些社會學量化統(tǒng)計的知識，如問卷調查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對于從事營銷類的數據分析人員比較有幫助
(4)經濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了
(5)計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎么處理出來的，要了解數據庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數據庫里提取你需要的數據，這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業(yè)者必備的。
2.學大數據需要什么基礎
說到大數據，肯定少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過各大企業(yè)對大數據相關行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點：（1）SQL數據庫的基本操作，會基本的數據管理（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等對于學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最后是工具?；旧希恳婚T語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統(tǒng)計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟件結合案列的實際應用，關于數據分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學會怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統(tǒng)計學、計算機科學與技術等理工科專業(yè)的人確實比文科生有著客觀的優(yōu)勢，但能力大于專業(yè)，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業(yè)務能力。
如今的軟件學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。
相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng)造力也是一個人不可或缺的。
3.學習大數據需要什么基礎
學習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要的。
目前從事大數據方向的程序員比較普遍使用的語言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語言都有一定的應用場景，不同崗位的程序員使用的語言也稍有不同。Python目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和算法實現(xiàn)上，可以說大數據領域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數據領域的應用還是跟平臺有直接關系，通常在需要高性能的數據處理部分采用Java開發(fā)。Scala和R主要是基于場景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡潔一些，同時Scala是Spark的實現(xiàn)語言，在與Spark相關的開發(fā)中使用Scala是比較方面的選擇。
R語言本身的特點就是統(tǒng)計分析，語法簡單且功能強大，是做大數據統(tǒng)計分析的一把利器。
4.大數據課程需要什么基礎
學科知識：從數據分析涉及到的專業(yè)知識點上看，主要是這些：（1）統(tǒng)計學：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等（2）數學：線性代數、微積分等（3）社會學：主要是一些社會學量化統(tǒng)計的知識，如問卷調查與統(tǒng)計分析；還有就是一些社會學的知識，這些對于從事營銷類的數據分析人員比較有幫助（4）經濟金融：如果是從事這個行業(yè)的數據分析人員，經濟金融知識是必須的，這里就不多說了（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎么處理出來的，要了解數據庫的結構和基本原理，同時如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數據庫里提取你需要的數據，這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業(yè)者必備的。
5.大數據專業(yè)主要學什么課程
大數據技術專業(yè)屬于交叉學科：以統(tǒng)計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫(yī)學、環(huán)境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。
此外還需學習數據采集、分析、處理軟件，學習數學建模軟件及計算機編程語言等，知識結構是二專多能復合的跨界人才（有專業(yè)知識、有數據思維）。
以中國人民大學為例：
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統(tǒng)計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學算法導論、數據科學專題、數據科學實踐、互聯(lián)網實用開發(fā)技術、抽樣技術、統(tǒng)計學習、回歸分析、隨機過程。
擴展資料：
大數據崗位:
1、大數據系統(tǒng)架構師
大數據平臺搭建、系統(tǒng)設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網絡架構、編程范式、文件系統(tǒng)、分布并行處理等。
2、大數據系統(tǒng)分析師
面向實際行業(yè)領域，利用大數據技術進行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智能、機器學習、數理統(tǒng)計、矩陣計算、優(yōu)化方法。
3、hadoop開發(fā)工程師。
解決大數據存儲問題。
4、數據分析師
不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數據，實現(xiàn)數據的商業(yè)意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優(yōu)化、概率論等。經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
參考資料來源：中國人民大學信息學院-數據科學與大數據技術
參考資料來源：百度百科-大數據采集與管理專業(yè)
6.學大數據需要什么基礎嘛
大數據技術，已經遠遠超越了信息技術領域，涉及到的技術領域，包括云數據庫、分布式計算、數據采集、數據分析等。
大數據系統(tǒng)，數據庫的構架很龐大，很復雜，采用一種稱為NoSQL的系統(tǒng)思想，NoSQL全稱為Not only SQL，意思是不只是SQL，而不是不需要SQL，各種類型的數據庫都要兼容，包括關系型數據庫，網狀數據庫，實時數據庫等都是NoSQL的一部分，都是大數據的數據源，以此數據庫系統(tǒng)為構架，進行數據收集，分析，得出科學的數據分析結果。數據的收集包括商業(yè)信息（商品行情等），自然環(huán)境（人口密度、污染情況、防澇防寒重點區(qū)域等），工業(yè)系統(tǒng)（供熱、供水、燃氣等）數據，等等，數據量和類型都異常龐大，最后是數據分析，這就需要建立一個科學合理的數據分析模型。
理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現(xiàn)在和未來去洞悉大數據的發(fā)展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
技術，技術是大數據價值體現(xiàn)的手段和前進的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發(fā)展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
實踐，實踐是大數據的最終價值體現(xiàn)。我將分別從互聯(lián)網的大數據，政府的大數據，企業(yè)的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現(xiàn)的美好景象及即將實現(xiàn)的上面是介紹的大數據，云計算是通過云服務器進行統(tǒng)計運算，和其他各種運算，需要的是服務器打造，和使用與什么計算希望能幫到你！?。≈x謝。
