大数据学习一般都学什么内容？

Question

如题所述

Answer 1

一、0基础学习打基础：java语言、 Linux
java可以说是大数据最基础的编程语言，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。
二、大数据Hadoop体系
Hadoop是用Java语言开发的一个开源分布式计算平台，适合大数据的分布式存储和计算平台。Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，本身就是大数据平台研发人员的工作成果，Hadoop是目前比较常见的大数据支撑性平台。
三、Scala黄金语言和Spark
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。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。
四、 大数据项目实战
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

Answer 2

大数据技术的学习内容有很多，包括：
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

Answer 3

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据采集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

第二，数据类型繁多

前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。

第三，价值密度低

以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

第四，处理速度快

1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。

物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

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Answer 4

大数据相关专业主要有三个：数据科学与大数据技术专业；大数据管理与应用专业；大数据技术与应用专业。前两个主要是本科院校开设，最后一个是高职高专开设。
需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践等。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程等。

Answer 5

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据采集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：