学大数据需要什么基础知识和能力?
首先,编码能力越强的程序员,越有可能成为,优秀的大数据工程师。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析,是需要设计数据模型和算法的,需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析,最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展,起到重大推动作用,那才是有价值的大数据分析。千锋教育拥有多年IT培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,合作企业达20000余家,覆盖全国一线二线城市大中小型公司,成功帮助20000余名人才实现就业。
1.计算机基本理论知识
了解计算机的基本原理,计算机的发展历史等计算机的基本常识和理论。
2.基本数据库操作知识
能够实现常见数据库的增加数据、删除数据、修改数据、查询数据能力。能熟练使用MySQL、Oracle,搭建MySQL、Oracle的开发环境。
3.掌握算法与数据结构
具备一定的编程能力,有较好逻辑思维能力,能够熟练掌握JAVA,c,Python这三种语言中的任意一种,最好是Python。
4.网络数据爬虫能力
掌握计算机网络的基本常识,能够编写简单的爬虫脚本,能够根据需要爬取网络数据。
5.结构化数据库操作能力
能够对结构化数据库进行基本操作,了解neo4j等数据库
6.数据分析及数据可视化能力
能够将数据绘制成生动形象的图表,能根据图表分析出数据的潜在价值或者数据的共同点,总结数据规律。
总结:以上条件并不是一定要达到很高的标准,只要基本都熟悉,都有印象,能够简单运用即可。
2020-09-19 · 每时每课,给你新机会!
一般企业招聘的大数据基本要具备以下几种能力:
(1)SQL数据库的基本操作,会基本的数据管理
(2)会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
(3)会用脚本语言进行数据分析,Python or R
(4)有获取外部数据的能力,如爬虫
(5)会基本的数据可视化技能,能撰写数据报告
(6)熟悉常用的数据挖掘算法:回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
但是对于学大数据的学生而言,除了对学历有所要求以外是零基础也可以学习的,现在很多机构都开设了大数据课程,你可以去实地考察对比一下再做决定。
首先,编码能力越强的程序员,越有可能成为,优秀的大数据工程师。大数据工程师需要统计学、与应用数学相关的能力背景,数据挖掘与分析,是需要设计数据模型和算法的,需要具备某一行业的业务知识。大数据的挖掘与分析,最终都要服务于市场,并对产品的销售与企业的发展,起到重大推动作用,那才是有价值的大数据分析。千锋教育拥有多年IT培训服务经验,采用全程面授高品质、高体验培养模式,合作企业达20000余家,覆盖全国一线二线城市大中小型公司,成功帮助20000余名人才实现就业。
2020-09-16 · 百度认证:财经领域创作者,鲲鹏计划获奖作者
首先是学历要求:大多数培训机构对于学习者必须是大专学历以上,而且是以理工科为主,本科及本科以上的,专业要求就放宽。
大数据分为大数据开发和数据分析
大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基础知识。
数据分析需要掌握的基础有:数据库、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。
以上就是大数据要掌握的基础知识,只有掌握了这些知识,才能够找到一份好的大数据工作。
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专业代码:610215
修业年限:3年
培养目标:
掌握大数据技术与应用专业必备的基础理论和专业技能,包括基础架构平台的构建和部署、大数据平台的运维和管理、大数据平台的应用开发、数据分析和数据挖掘工具的应用,具备良好职业道德和诚信品质,能够从事网络爬虫、大数据分析、大数据运维、大数据开发、大数据可视化、大数据产品营销及售后技术支持的综合型技术人才。
主要课程:
Python语言基础、大数据可视化、数据库高级应用(hbase)、Hadoop大数据开发基础、数据采集技术与应用、Hive技术应用、Spark技术与应用、Java Web应用开发及大数据分析应用开发实训、学情分析与岗位匹配大数据开发实训及旅游大数据应用开发实训等
就业方向:
(一)主要就业方向
大数据开发方向、数据挖掘和数据分析方向、机器学习方向、大数据运维和云计算等相关方向。
(二)就业岗位
1.大数据运维工程师
2、参与优化改进行业企业数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,参与多维实时查询分析系统构建优化的Hadoop开发工程师。
3、构建分布式大数据服务平台,参与和构建公司海量数据存储、离线/实时计算、实时查询、系统运维等方面的大数据研发工程师。
4、根据公司产品和业务需求,利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,负责项目需求调研、数据分析、商业分析和数据挖掘模型,并对运行数据进行分析挖掘和对未来预测的大数据分析师等。