大数据专业主要学什么啊?

如题所述

1、大数据专业,一般是指大数据采集与管理专业
2、课程设置,大数据专业将从大数据应用的三个主要层面(即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘)系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法,包括实现和分析协同过滤算法、运行和学习分类算法、分布式Hadoop集群的搭建和基准测试、分布式Hbase集群的搭建和基准测试、实现一个基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并实现一个的数据操作等等,实际提升企业解决实际问题的能力。
3、核心技术,
(1)大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用;分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。
(2)关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理,掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
(3)分布式数据处理。详细介绍分析Map/Reduce计算模型和Hadoop Map/Reduce技术的原理与应用。
(4)海量数据分析与数据挖掘。详细介绍数据挖掘技术、数据挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity,TF-IDF数据挖掘算法–聚类算法;以及数据挖掘技术在行业中的具体应用。
(5)物联网与大数据。详细介绍物联网中的大数据应用、遥感图像的自动解译、时间序列数据的查询、分析和挖掘。
(6)文件系统(HDFS)。详细介绍HDFS部署,基于HDFS的高性能提供高吞吐量的数据访问。
(7)NoSQL。详细介绍NoSQL非关系型数据库系统的原理、架构及典型应用。
4、行业现状,
今天,越来越多的行业对大数据应用持乐观的态度,大数据或者相关数据分析解决方案的使用在互联网行业,比如百度、腾讯、淘宝、新浪等公司已经成为标准。而像电信、金融、能源这些传统行业,越来越多的用户开始尝试或者考虑怎么样使用大数据解决方案,来提升自己的业务水平。
在“大数据”背景之下,精通“大数据”的专业人才将成为企业最重要的业务角色,“大数据”从业人员薪酬持续增长,人才缺口巨大。
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第1个回答  2020-11-18
大数据需要的语言
Java
java可以说是大数据最基础的编程语言,据我这些年的经验,我接触的很大一部分的大数据开发都是从Jave Web开发转岗过来的(当然也不是绝对我甚至见过产品转岗大数据开发的,逆了个天)。
Scala
scala和java很相似都是在jvm运行的语言,在开发过程中是可以无缝互相调用的。Scala在大数据领域的影响力大部分都是来自社区中的明星Spark和kafka,这两个东西大家应该都知道(后面我会有文章多维度介绍它们),它们的强势发展直接带动了Scala在这个领域的流行。
Python和Shell
shell应该不用过多的介绍非常的常用,属于程序猿必备的通用技能。python更多的是用在数据挖掘领域以及写一些复杂的且shell难以实现的日常脚本。
对于大数据工程师而言,至少要掌握以下技能:
· 一门编程语言:
建议:学习Java或Scala
· 计算处理框架:
建议:学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个
· 分布式存储框架:
建议:学习HDFS
· 资源调度框架:
建议:学习YARN
· 分布式协调框架
建议:学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了,比如Kafka, Storm, HBase等
· 数据库:
建议:学习Redis,如果C语言功底好的,最好熟读源码,反正源码也不多
· 列式存储数据库:
建议:学习HBASE,这是目前应用最广泛的开源列式存储
· 消息队列:
建议:学习Kafka(几乎所有大数据招聘简历都要求会Kafka),还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理范型。本回答被网友采纳
第2个回答  2020-11-18
大数据就是一个行业,实现同一个需求同样有多种工具可以选择,狭义一点以技术的角度讲,各类框架有Hadoop,spark,storm,flink等,就这类技术生态圈来讲,还有各种中间件如flume,kafka,sqoop等等 ,这些框架以及工具大多数是用Java编写而成,但提供诸如Java,scala,Python,R等各种语言API供编程
第3个回答  2021-04-07
大数据专业学习的内容有:1、Ja-va;2、大数据基础;3、Hadoop体系;4、Scala;5、kafka;6、Spark;7、python;8、mysql。大数据专业分为大数据开发、数据分析与挖掘两种。
第4个回答  2020-11-17
大数据专业主要学的是那个c语言和那个计算机之间的软件相映的协调之类的。
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