大数据学习需要哪些课程?

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晚安100
高能答主

2022-03-06 · 喝杯开水重启一下。晚安。
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尚硅谷
2020-06-22 · 挤进尚硅谷,注定你优秀
尚硅谷
"尚硅谷"教育自成立以来,发展迅猛,凭借优秀的教学团队、前沿的课程体系、务实的教育理念,现已成为有口皆碑的IT培训品牌。
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大数据学什么

大数据需要学习的课程有8个阶段的内容,你可以按照顺序学习,大数据相对来说更适合有基础的人学习,懂Java或者是做过Java的人学习起来更容易些,选择大数据培训机构的时候重点关注机构的师资力量、课程体系、就业情况、费用等等方面,多对比几家机构,希望你找到好的大数据培训机构。
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简易青年

2020-12-24 · 有温度,有态度,有观点,有想法
简易青年
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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。

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CDA数据分析师
2021-09-17 · 百度认证:北京国富如荷网络科技有限公司
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随着IT时代逐渐开始向大数据DT时代迈进,只要有用户数据,那就可以在这个时代占有一席之地。所以,很多企业和个人纷纷开始向大数据靠拢,希望在岗起步的道路上能占有一个属于自己的数据空间,迎接以后更激烈的竞争环境。企业向大数据靠拢的方法就是招揽一些大数据方面的人才,而个人向大数据靠拢的方式就是去学习大数据。想学习大数据的人越来越多,但是,大数据到底学的课程是什么呢?这里,给大家详细的说一下大数据学习的课程,同时也是诸多大数据培训机构共同的课程。

第一阶段:大数据技术入门

1大数据入门:介绍当前流行大数据技术,数据技术原理,并介绍其思想,介绍大数据技术培训课程,概要介绍。

2Linux大数据必备:介绍Lniux常见版本,VMware虚拟机安装Linux系统,虚拟机网络配置,文件基本命令操作,远程连接工具使用,用户和组创建,删除,更改和授权,文件/目录创建,删除,移动,拷贝重命名,编辑器基本使用,文件常用操作,磁盘基本管理命令,内存使用监控命令,软件安装方式,介绍LinuxShell的变量,控制,循环基本语法,LinuxCrontab定时任务使用,对Lniux基础知识,进行阶段性实战训练,这个过程需要动手操作,将理论付诸实践。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介绍CM的安装,CDH的安装,配置,等等。

第二阶段:海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言,类似于java,设计的初衷是实现可伸缩的语言,并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性,介绍其优略势,基础语句,语法和用法, 介绍Scala的函数,函数按名称调用,使用命名参数函数,函数使用可变参数,递归函数,默认参数值,高阶函数,嵌套函数,匿名函数,部分应用函数,柯里函数,闭包,需要进行动手的操作。

第三阶段:海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储:HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统,是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用,介绍其的入门基础知识,深入剖析。

2HBase分布式存储:HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群,介绍其入门的基础知识,以及设计原则,需实际操作才能熟练。

第四阶段:海量数据分析分布式计算

1HadoopMapReduce分布式计算:是一种编程模型,用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘:对其进行概要性简介,数据定义,创建,修改,删除等操作。

3Spare分布式计算:Spare是类MapReduce的通用并行框架。

第五阶段:考试

1技术前瞻:对全球最新的大数据技术进行简介。

2考前辅导:自主选择报考工信部考试,对通过者发放工信部大数据技能认证书。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程,所以,如果有想学大数据的可以从这方面下手,慢慢的了解大数据。

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初夏的尘埃
高粉答主

推荐于2020-06-22 · 醉心答题,欢迎关注
知道小有建树答主
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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。

扩展材料:

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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