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大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么（大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么課程）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-19 01:35:58 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 131

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般都學(xué)什么
2、一般來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)分析師需要會(huì)什么技能?
3、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)呢？
4、大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容是什么？在貴州就業(yè)好嗎？

大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么（大數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)什么課程）

一、大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般都學(xué)什么

您好，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般分為6個(gè)階段

第一階段

JavaSE基礎(chǔ)核心

第二階段

數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)鍵技術(shù)

第三階段

大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)核心

第四階段

Spark生態(tài)體系框架&大數(shù)據(jù)精選項(xiàng)目

第五階段

Spark生態(tài)體系框架&企業(yè)無(wú)縫對(duì)接項(xiàng)目

第六階段

Flink流式數(shù)據(jù)處理框架

大數(shù)據(jù)是最近幾年新興的專業(yè)，發(fā)展的前景是非常好的，選擇大數(shù)據(jù)是沒(méi)有錯(cuò)的！

二、一般來(lái)說(shuō)大數(shù)據(jù)分析師需要會(huì)什么技能?

(1)會(huì)使用Hive的SQL方法HiveQL來(lái)匯總、查詢和分析存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)上的大數(shù)據(jù)集合。知道Hive如何在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作。

(2)會(huì)一些SPSS modeler基礎(chǔ)應(yīng)用，這部分技能對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)建模分析師。

(3)使用R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建和數(shù)據(jù)的管理等工作;會(huì)使用R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化操作，讓學(xué)員學(xué)會(huì)如何用R語(yǔ)言作圖，如條形圖、折線圖和組合圖等等;是R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘，本部分?jǐn)?shù)據(jù)挖掘工程師。

(4)用Python來(lái)編寫(xiě)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)程序，從頁(yè)面中抓取數(shù)據(jù)的多種方法，提取緩存中的數(shù)據(jù)，使用多個(gè)線程和進(jìn)程來(lái)進(jìn)行并發(fā)抓取等。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)該掌握哪些基礎(chǔ)知識(shí)呢？

前言，學(xué)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(pán)，否則卡到你喪失信心。硬盤(pán)越大越好。

1，語(yǔ)言要求

java剛?cè)腴T的時(shí)候要求javase。

scala是學(xué)習(xí)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(luò)，磁盤(pán)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(luò)排查命令的使用

3，sql基本使用

sql是基礎(chǔ)，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(cāng)庫(kù)為中心，少不了sql。

sql統(tǒng)計(jì)，排序，join，group等，然后就是sql語(yǔ)句調(diào)優(yōu)，表設(shè)計(jì)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(huì)運(yùn)維，瓶頸分析。

5，mapreduce及相關(guān)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(cāng)庫(kù)

hive和hbase基本是大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的標(biāo)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(duì)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(shí)時(shí)處理系統(tǒng)

storm和spark Streaming

9，spark core和sparksql

spark用于離線分析的兩個(gè)重要功能。

10，最終方向決策

a),運(yùn)維。（精通整套系統(tǒng)及故障排查，會(huì)寫(xiě)運(yùn)維腳本啥的。）

b),數(shù)據(jù)分析。（算法精通）

c),平臺(tái)開(kāi)發(fā)。（源碼精通）

自學(xué)還是培訓(xùn)？

無(wú)基礎(chǔ)的同學(xué)，培訓(xùn)之前先搞到視頻通學(xué)一遍，防止盲目培訓(xùn)跟不上講師節(jié)奏，浪費(fèi)時(shí)間，精力，金錢。

有基礎(chǔ)的盡量搞點(diǎn)視頻學(xué)基礎(chǔ)，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。

四、大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容是什么？在貴州就業(yè)好嗎？

大數(shù)據(jù)專業(yè)學(xué)的內(nèi)容是：

1、學(xué)科知識(shí)：從數(shù)據(jù)分析涉及到的專業(yè)知識(shí)點(diǎn)上看，主要是這些：

（1）統(tǒng)計(jì)學(xué)：參數(shù)檢驗(yàn)、非參檢驗(yàn)、回歸分析等

（2）數(shù)學(xué)：線性代數(shù)、微積分等

（3）社會(huì)學(xué)：主要是一些社會(huì)學(xué)量化統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，如問(wèn)卷調(diào)查與統(tǒng)計(jì)分析；還有就是一些社會(huì)學(xué)的知識(shí)，這些對(duì)于從事?tīng)I(yíng)銷類的數(shù)據(jù)分析人員比較有幫助

（4）經(jīng)濟(jì)金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)分析人員，經(jīng)濟(jì)金融知識(shí)是必須的，這里就不多說(shuō)了

（5）計(jì)算機(jī)：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(lái)的，要了解數(shù)據(jù)庫(kù)的結(jié)構(gòu)和基本原理，同時(shí)如果條件充足的話，你還能有足夠的能力從數(shù)據(jù)庫(kù)里提取你需要的數(shù)據(jù)（比如使用SQL進(jìn)行查詢），這種提取數(shù)據(jù)分析原材料的能力是每個(gè)數(shù)據(jù)從業(yè)者必備的。此外，如果要想走的更遠(yuǎn)，還要能掌握一些編程能力，從而借住一些專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具，幫助你完成工作。

……好好學(xué)習(xí)，雖然累，但是要堅(jiān)持！

2、軟件相關(guān)：從事數(shù)據(jù)分析方面的工作必備的工具是什么

（1）數(shù)據(jù)分析報(bào)告類：Microsoft Office軟件等，如果連excel表格基本的處理操作都不會(huì)，連PPT報(bào)告都不會(huì)做，那我只好說(shuō)離數(shù)據(jù)分析的崗位還差的很遠(yuǎn)?，F(xiàn)在的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不再單單只是表格的形式，而是更多需要以可視化圖表去展示你的數(shù)據(jù)結(jié)果，因此數(shù)據(jù)可視化軟件就不能少，BDP個(gè)人版、ECharts等這些必備的，就看你自己怎么選了。

（2）專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件：Office并不是全部，要從在數(shù)據(jù)分析方面做的比較好，你必須會(huì)用（至少要了解）一些比較常用的專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，這些軟件可以很好地幫助我們完成專業(yè)性的算法或模型分析，還有高級(jí)的python、R等。

（3）數(shù)據(jù)庫(kù)：hive、hadoop、impala等數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)的知識(shí)可以學(xué)習(xí)；

（3）輔助工具：比如思維導(dǎo)圖軟件（如MindManager、MindNode Pro等）也可以很好地幫助我們整理分析思路。

最重要的是：理論知識(shí)+軟件工具+數(shù)據(jù)思維=數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，最后要把這些數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)運(yùn)用到實(shí)際的工作業(yè)務(wù)中，好好理解業(yè)務(wù)邏輯，真正用數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)、業(yè)務(wù)管理，真正發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

貴州是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)基地，對(duì)大數(shù)據(jù)方面的人才需求比較大，所以就業(yè)前景肯定會(huì)好的。

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