Question

大数据专业主要学什么？

Answer 1

只要有学习的心就不怕晚。从当前的技术发展趋势来看，未来大数据领域的创新空间还是非常大的，而且大数据自身的价值空间就非常大，围绕大数据也可以建立起一个庞大的产业生态，这会释放出大量的专业人才需求。大数据的落地应用场景多，不仅消费互联网领域需要用到大数据技术，在众多企业纷纷实现业务云端化之后，大数据与传统产业的结合点也会非常多，这必然会扩展大数据专业人才的就业空间和发展空间。大数据开发工程师在一线城市平均薪资都超过了两万元，一般有三到五年经验的工程师，年薪三十万以上都是普通收入；而在一些二线城市，这一岗位的薪…

Answer 2

　　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。
　　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。
　　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
　　Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。
　　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
　　Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
　　10. Flume
　　Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
　　11. SSM
　　SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
　　12.Kafka
　　Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!
　　13.Scala
　　Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!
　　14.Spark
　　Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark
RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark
Streaming以及Spark ML等相关知识。
　　15.Azkaban
　　Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。
　　16.Python与数据分析
　　Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

Answer 3

大数据专业主要是数据开发和分析，建议本科毕业就读，月薪15K-20K！
大数据学习内容主要有：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；
③Spark相关技术、Scala基本编程；
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；
⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

Answer 4

大数据严格来说是一个行业，不是一个专业，在这个行业里有很多种工作。
所以，不同的学校有的是信息学院申报，有的是计算机学院牵头申报，有的设在统计学院，还有的在经管学院。但总之，大数据专业一定要涉及数学、计算机和统计学这三个专业。
因此，原则上大数据专业有理论的、实践的、应用型的，各个学校的课程以及针对的行业可能都有所不同。

Answer 5

1、数据收集
2、大数据智能化分析
3、大数据信息挖掘
大数据技术就业方向?
1.互联网电商方向
作为当前最热门的风口，互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方，也是人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商，这些技术人才的缺口都比较大。
2.零售金融方向
零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域，但具体而言，零售电商的范围要小于互联网电商，比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机等...开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

Answer 6

一、课程内容教学
不同的培训机构来说，根据注重的点不同大数据课程内容也有所差异，培训周期也都不大相同。课程内容除开第一阶段学习Java语言基础之外，还要学习HTML、CSS、Java、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。
二、基础内容学习
对于初学大数据的同学来说尤其是零基础的，感觉大数据比较复杂比较难，很难记住。但是对于大数据学习者而言，对于学员的逻辑思维能力要求较高。
三、项目实战训练
参加大数据培训学习还有一项内容是必须要注意的，那就是课程内容安排上必须要有大数据开发相关的项目，项目练习是学习的核心，在这个过程中可以让我们更加了解项目制作流程，积累一定的经验，在后边的工作面授中也能应答自如。