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大數據分析教學課程

發布時間: 2020-11-28 12:03:24

⑴ 大數據課程需要什麼基礎

學科知識:從數據分析涉及到的專業知識點上看,主要是這些:
(1)統計學:參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數學:線性代數、微積分等
(3)社會學:主要是一些社會學量化統計的知識,如問卷調查與統計分析;還有就是一些社會學的知識,這些對於從事營銷類的數據分析人員比較有幫助
(4)經濟金融:如果是從事這個行業的數據分析人員,經濟金融知識是必須的,這里就不多說了
(5)計算機:從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎麼處理出來的,要了解資料庫的結構和基本原理,同時如果條件充足的話,你還能有足夠的能力從資料庫里提取你需要的數據,這種提取數據分析原材料的能力是每個數據從業者必備的。

⑵ 大數據的課程都有哪些

大數據本身屬於交叉學科,涵蓋計算機、統計學、數學三個學科的專業知識。所以大專數據的課程內容屬,基本上也是圍繞著三個學科展開的。
數理統計方面:數學分析、統計學習、高等代數、離散數學、概率與統計等課程是基本配置。
計算機專業課程:數據結構、數據科學、程序設計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等,也是必備課程。
而想要真正找到工作的話,大數據主流技術框架,也要去補充起來,這才是找工作當中能夠獲得競爭力的加分項。

⑶ 大數據培訓課程大綱要學什麼課程

課綱不一樣,看是大數據開發還是大數據分析了,我學的大數據分析可視化,學的主要有Python入門、sql、oracle、tableau、帆軟、Informatica、Excel等等
我剛出來半年,視頻錄播可能還不算落後,有視頻可***

⑷ 大數據的課程分析

大數據的課程主要是根據客戶的一個需求推送客戶生活當中所需的一些生活用品。淘寶主要就是根據這個大數據來做的一個分析

⑸ 哪些課程可以為大數據分析做知識儲備

1、需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發;
4、至少掌握一門數學軟體:matalab,mathmatics進行新模型的構建。

⑹ 大數據課程都學什麼啊

大數據課程自學習的內容有6個階段:
1階段
JavaSE基礎核心
2階段
資料庫關鍵技術
3階段
大數據基礎核心
4階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
5階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
6階段
Flink流式數據處理框架
按照順序學習就可以了,希望你早日學有所成。

⑺ 大數據專業課程有哪些

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統,這兩個是學習大數據的基礎,學習的順序不分前後。
Java :只要了解一些基礎即可,做大數據不需要很深的Java 技術,學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux:因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了,再說說還需要學習哪些大數據技術,可以按我寫的順序學下去。
Hadoop:這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN,HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面,MapRece是對數據進行處理計算的,它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完,但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper:這是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息,這些信息比較小一般不會超過1M,都是使用它的軟體對它有依賴,對於我們個人來講只需要把它安裝正確,讓它正常的run起來就可以了。
Mysql:我們學習完大數據的處理了,接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫,因為一會裝hive的時候要用到,mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的許可權,修改root的密碼,創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法,因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop:這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個,直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的,當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive:這個東西對於會SQL語法的來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單,不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個東西,它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確,出錯了給你發報警並能幫你重試程序,最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的,不然你看著那一大堆腳本,和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka:這是個比較好用的隊列工具,隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理,這樣與你協作的其它同學不會叫起來,你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來,你別怪他因為他不是搞大數據的,你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿,這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了,因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS,這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用,它是專門用來提供對數據進行簡單處理,並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark:它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點,它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算,所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它,因為它們都是用JVM的。

⑻ 大數據學習需要哪些課程

主修課程來:面向對象程自序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等

⑼ 大數據要學哪些課程

大數據存儲階段:百hbase、hive、sqoop。
大數度據架構設計階段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數據實時計算階段:Mahout、Spark、storm。
大數據數據採集階段:Python、Scala。
大數據商業實戰階內段:實操企業大數據處理業務場景,分析需求、解決方案實施,技術實戰應用。

⑽ 大數據專業主要學什麼課程

  • Java :只要了解一些基礎即可,做大數據不需要很深的Java 技術,學java SE 就相當於有學習大數據。

  • Linux:因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的,所以Linux要學習的扎實一些,學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置,能少踩很多坑,學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。

  • Hadoop:這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞,所以這個是必學的。

  • Zookeeper:這是個萬金油,安裝Hadoop的HA的時候就會用到它,以後的Hbase也會用到它。

  • Mysql:我們學習完大數據的處理了,接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫,因為一會裝hive的時候要用到,mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好,運行起來,會配置簡單的許可權,修改root的密碼,創建資料庫。

  • Sqoop:這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。

  • Hive:這個東西對於會SQL語法的來說就是神器,它能讓你處理大數據變的很簡單

  • Oozie:既然學會Hive了,我相信你一定需要這個東西,它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本,還能檢查你的程序是否執行正確。

  • Hbase:這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫,他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的,所以它能用來做數據的排重,它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。

  • Kafka:這是個比較好用的隊列工具。

  • Spark:它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點。

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