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(1)统计学:参数检验、非参检验、回归分析等。
(2)数学:线性代数、微积分等。
(3)社会学:主要是一些社会学量化统计的知识,如问卷调查与统计分析;还有就是一些社会学的知识,这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助。
(4)经济金融:如果是从事这个行业的数据分析人员,经济金融知识是必须的。
(5)计算机:从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的,要了解数据库的结构和基本原理,同时如果条件充足的话,你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据(比如使用SQL进行查询),这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。
此外,如果要想走的更远,还要能掌握一些编程能力,从而借住一些专业的数据分析工具,帮助你完成工作。
大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
参考资料:百度百科-大数据
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信息平台在大数据领域应用实践综合分析的基础上,结合信息系统、决策支持等理论,从背景趋势、体系框架、理论方法、决策分析、应用现状等方面,全面、详细地对交通物流大数据决策分析体系进行了系统介绍。
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编程没有捷径可言,或许天赋有点作用,但是不坚持长期练习,开发大脑,是不可能成为高手的。其次,程序语言基本上五花八门,多达上百种,到图书馆看看便知,而且很多软件自带就有一种开发语言,所以一定不可贪多。然后,主流的当然是C系语言,从C到C++到C#或者Java,这是一条基本路线,至于汇编语言除了计算机专业的人,一般不会去接触的。接下来讲讲应用范围:C语言适用于系统开发,比如操作系统,嵌入式编程,单片机编程等,比较底层;C++适用于大型桌面软件开发,几乎所有的大型桌面软件都是用C++开发出来的,由此可见,C++是一个非常强大的语言。C#适用于非计算机专业,以行业应用为主的人,因为不需要掌握太多的技巧,上手快,很受广大非计算机专业的人的欢迎,可以这么说,C#的出现改变了人们对于程序的恐惧,老少皆宜。Java就不用说了,如今风靡全球,适用于网络开发,手机开发,Java是应网络时代而生,所以学Java就是学Web开发,桌面软件还是C++的江上。,建议学习C++或者Java。
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大数据工程师要学什么课程?没接触过大数据的人也许不知道大数据工程师是什么,更别说知道大数据工程师要学什么课程了。我们先来说下大数据工程师是做什么的吧。是负责公司互联网数据分析的一个职位,对数据库进行开发和(或)维护,需要具备超强的逻辑思维,精通各种语言,需要有相当好的毅力和耐心。光环大数据的大数据培训课程分为如下几个阶段:第一阶段:java核心学习学习内容:Java核心内容学习目标:掌握数据类型与运算符,数组、类与对象;掌握IO流与反射、多线程、JDBC。完成目标:Java多线程模拟多窗口售票,Java集合框架管理。第二阶段: JavaEE课程大纲学习内容:JavaEE核心内容学习目标:Mysql数据基础知识,Jdbc 基础概念和操作掌握HTML和CSS语法、Java核心语法完成目标:京东电商网站项目、2048小游戏。第三阶段:Linux精讲学习内容:Linux命令、文件、配置,Shell、Awk、Sed学习目标:搭建负载均衡、高可靠的服务器集群,可大网站并发访问量,保证服务不间断完成目标:Linux环境搭建、shell脚本小游戏 贪吃蛇。第四阶段:Hadoop生态体系学习内容:HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie学习目标:掌握HDFS原理、操作和应用开发,掌握分布式运算、Hive数据仓库原理及应用。完成目标:微博数据大数据分析、汽车销售大数据分析第五阶段:Storm实时开发学习内容:Zookeeper、HBase、Storm实时数据学习目标:掌握Storm程序的开发及底层原理,具备开发基于Storm的实时计算程序的能力。完成目标:实时处理新数据和更新数据库,处理密集查询并行搜索处理大集合的数据。
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1、Java编程技术
Java编程技术是大数据学习的基础,Java是一种强类型语言,拥有极高的跨平台能力,可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等,是大数据工程师最喜欢的编程工具,因此,想学好大数据,掌握Java基础是必不可少的!
2、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的,相比Linux操作系统,Windows操作系统是封闭的操作系统,开源的大数据软件很受限制,因此,想从事大数据开发相关工作,还需掌握Linux基础操作命令。
3、Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架,其核心是HDFS和MapReduce,HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce为海量的数据提供了计算,因此,需要重点掌握,除此之外,还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!
4、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
5、Avro与Protobuf
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行,十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
6、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件,是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等,在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
7、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它不同于一般的关系数据库,更适合于非结构化数据存储的数据库,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统,大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
8、phoenix
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。
9、Redis
phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎,其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性,大数据开发需掌握其原理和使用方法。
做老婆饼的人
目前大数据培训机构提供的课程大约有两种:一是大数据开发,二是数据分析与挖掘。大数据培训一般指大数据开发,不需要数学和统计学基础,学习的内容大概有:
0基础:
第一阶段: Java开发·
第二阶段: 大数据基础·
第三阶段: Hadoop生态体系·
第四阶段: Spark生态系统·
第五阶段: 项目实战
提高班:
第一阶段:大数据基础·
第二阶段:Hadoop生态体系·
第三阶段:Spark生态系统·
第四阶段:项目实战
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大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作,必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、 ... 大数据工程师培训课程有哪些?目前大数据基础课程需要学习Web标准化网页制作,必备的HTML标记和属性、HTML表格、表单的设计与制作、学习CSS、丰富HTML网页的样式、通过CSS布局和定位的学习、让HTML页面布局更加美观、复习所有知识、完成项目布置等。 除此之外大数据工程师培训课程有哪些? 大数据工程师培训课程第一部分:大数据基础——java语言基础方面 1、Java语言基础 Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类 2、 HTML、CSS与Java PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用 3、JavaWeb和数据库 数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕 大数据工程师培训课程第二部分: Linux&Hadoop生态体系 Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架 大数据工程师培训课程第三部分:分布式计算框架和Spark&Strom生态体系 1、分布式计算框架 Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网() 2、storm技术架构体系 Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战 大数据工程师培训课程第四部分:大数据项目实战(一线公司真实项目) 数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用 大数据工程师培训课程第五部分:大数据分析 —AI(人工智能) Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习 1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析
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