前言,學大數(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剛入門的時候要求javase。
scala是學習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,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)絡排查命令的使用
3,sql基本使用
sql是基礎,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)
自學還是培訓?
無基礎的同學,培訓之前先搞到視頻通學一遍,防止盲目培訓跟不上講師節(jié)奏,浪費時間,精力,金錢。
有基礎的盡量搞點視頻學基礎,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。
學科知識: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:參數(shù)檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數(shù)學:線性代數(shù)、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(diào)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(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(shù)據(jù)庫里提取你需要的數(shù)據(jù),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。
說到大數(shù)據(jù),肯定少不了分析軟件,這應該是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)相關行業(yè)的崗位要求,總結了以下幾點:(1)SQL數(shù)據(jù)庫的基本操作,會基本的數(shù)據(jù)管理(2)會用Excel/SQL做基本的數(shù)據(jù)分析和展示(3)會用腳本語言進行數(shù)據(jù)分析,Python or R(4)有獲取外部數(shù)據(jù)的能力,如爬蟲(5)會基本的數(shù)據(jù)可視化技能,能撰寫數(shù)據(jù)報告(6)熟悉常用的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),總體來說,先學基礎,再學理論,最后是工具。基本上,每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數(shù)據(jù)分析基礎知識,包括概率論、數(shù)理統(tǒng)計?;A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(shù)據(jù)分析工具,軟件結合案列的實際應用,關于數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)。
當然,學習數(shù)學與應用數(shù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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。
1、學習大數(shù)據(jù)首先要學習Java基礎
怎樣進行大數(shù)據(jù)學習的快速入門?學大數(shù)據(jù)課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學習需要的編程語言基礎,因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop,還是數(shù)據(jù)挖掘,都需要有編程語言作為基礎。因此,如果想學習大數(shù)據(jù)開發(fā),掌握Java基礎是必不可少的。
2、學習大數(shù)據(jù)必須學習大數(shù)據(jù)核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言;數(shù)據(jù)實時分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數(shù)據(jù)比作容器,那么這個容器的容量無限大,什么都能往里裝,大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算,大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘技術會比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3 數(shù)學知識,數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎知識。對于數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計相關的內(nèi)容,需要有一定公式計算能力,了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說,各類算法也需要熟練使用,對數(shù)學的要求是最高的。
編程語言,對于想學大數(shù)據(jù)的同學,至少需要具備一門編程語言,比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學習大數(shù)據(jù)可以應用的領域
大數(shù)據(jù)技術可以應用在各個領域,比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等,應用范圍非常廣泛,大數(shù)據(jù)技術已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代,這不僅是信息技術的終極目標,也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術驅(qū)動力。
學習大數(shù)據(jù)要有一定的編程基礎,這是大數(shù)據(jù)大部分崗位都需要的。
目前從事大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和算法實現(xiàn)上,可以說大數(shù)據(jù)領域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的一把利器。
看你做哪個方面的大數(shù)據(jù)工作,如果是統(tǒng)籌方面(比如數(shù)據(jù)建模(分析)之類)的,那么數(shù)學的功底是一定要有的,不然怎么做建模和分析。
如果是數(shù)據(jù)篩選一類的,那么邏輯學和社會學是一定要有所基礎的,不一定要很精通,但是基礎一定要有。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)本身是無意義的,能從大數(shù)據(jù)中提取出想要的數(shù)據(jù),就是數(shù)據(jù)篩選要做的,那么如果邏輯學和社會學不過關或者不扎實,那么可能這部分數(shù)據(jù)與需要的數(shù)據(jù)有關,但是察覺不到,可能這部分數(shù)據(jù)和需要的數(shù)據(jù)無關,但是又被放在了里面(等于增加了無用功),這都不是好現(xiàn)象。而這部分就需要邏輯學和社會學。
如果是具體的操作,比如數(shù)據(jù)可視化,那就沒什么說的了,編程能力,理解能力,這些是大頭。
還有數(shù)據(jù)治理等等(這個是數(shù)據(jù)倉庫的概念,放到大數(shù)據(jù)中也可以),這里需要數(shù)據(jù)的敏感度,其實還是和數(shù)學有關,邏輯學社會學等其實也和數(shù)據(jù)有關,編程等等也和數(shù)學有關,所以我覺得大數(shù)據(jù)需要的基礎是數(shù)學,當然職位(或者說崗位不同)需要的基礎也不同,僅僅操作的話,就簡單一些,項往上走的話,數(shù)學的功底就要更扎實一些。不過都是需要的。
大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時代發(fā)展的趨勢,很多人紛紛選擇學習大數(shù)據(jù),想要進入大數(shù)據(jù)行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術體系龐大,包括的知識較多,系統(tǒng)的學習大數(shù)據(jù)可以讓你全面掌握大數(shù)據(jù)技能。學習大數(shù)據(jù)需要掌握哪些知識?
1、學習大數(shù)據(jù)首先要學習Java基礎
怎樣進行大數(shù)據(jù)學習的快速入門?學大數(shù)據(jù)課程之前要先學習一種計算機編程語言。Java是大數(shù)據(jù)學習需要的編程語言基礎,因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。而且不論是學習hadoop,還是數(shù)據(jù)挖掘,都需要有編程語言作為基礎。因此,如果想學習大數(shù)據(jù)開發(fā),掌握Java基礎是必不可少的。
2、學習大數(shù)據(jù)必須學習大數(shù)據(jù)核心知識
Hadoop生態(tài)系統(tǒng);HDFS技術;HBASE技術;Sqoop使用流程;數(shù)據(jù)倉庫工具HIVE;大數(shù)據(jù)離線分析Spark、Python語言;數(shù)據(jù)實時分析Storm;消息訂閱分發(fā)系統(tǒng)Kafka等。
如果把大數(shù)據(jù)比作容器,那么這個容器的容量無限大,什么都能往里裝,大數(shù)據(jù)離不開物聯(lián)網(wǎng),移動互聯(lián)網(wǎng),大數(shù)據(jù)還和人工智能、云計算和機器學習有著千絲萬縷的關系,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算,大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘技術會比較慢,需要做并行計算和分布式計算擴展。
3、學習大數(shù)據(jù)需要具備的能力
數(shù)學知識,數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎知識。對于數(shù)據(jù)分析師,了解一些描述統(tǒng)計相關的內(nèi)容,需要有一定公式計算能力,了解常用統(tǒng)計模型算法。而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師來說,各類算法也需要熟練使用,對數(shù)學的要求是最高的。
編程語言,對于想學大數(shù)據(jù)的同學,至少需要具備一門編程語言,比如SQL、hadoop、hive查詢、Python等均可。
4、學習大數(shù)據(jù)可以應用的領域
大數(shù)據(jù)技術可以應用在各個領域,比如公安大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、醫(yī)療大數(shù)據(jù)、就業(yè)大數(shù)據(jù)、環(huán)境大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)等等,應用范圍非常廣泛,大數(shù)據(jù)技術已經(jīng)像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數(shù)據(jù)技術的出現(xiàn)將社會帶入了一個高速發(fā)展的時代,這不僅是信息技術的終極目標,也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術驅(qū)動力。
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