1樓：
一、認識大資料大資料本質其實也是資料，不過也包括了些新的特徵，資料**廣;資料格式多樣化(結構化資料、非結構化資料、excel檔案等);資料量大(最少也是tb級別的、甚至可能是pb級別);資料增長速度快。而針對以上新的特徵需要考慮很多問題：例如，資料**廣，該如何採集彙總?
採集彙總之後，又該儲存呢?資料儲存之後，該如何通過運算轉化成自己想要的結果呢?對於這些問題，我們需要有相對應的知識解決。
二、大資料所需技能要求python語言：編寫一些指令碼時會用到。
scala語言：編寫spark程式的最佳語言，當然也可以選擇用python。
ozzie，azkaban：定時任務排程的工具。
hue，zepplin：圖形化任務執行管理，結果檢視工具。
allluxio，kylin等：通過對儲存的資料進行預處理，加快運算速度的工具。
必須掌握的技能：、 hbase(、 kafka、storm/jstorm、scala、python、spark (core+sparksql+spark streaming ) 、輔助小工具(sqoop/flume/oozie/hue等)
2樓：尚矽谷
你好，大資料學習的內容包括8個階段的內容:
你可以按照順序學習，先學習基礎的東西，希望你早日學有所成。
3樓：靈魂出處
基礎課程：數學分析、高等代數、普通物理數學與資訊科學概論、資料結構、資料科學導論、程式設計導論、程式設計實踐。
必修課：離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、資料計算智慧、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與程式設計、非結構化大資料分析。
選修課：資料科學演算法導論、資料科學專題、資料科學實踐、網際網路實用開發技術、抽樣技術、統計學習、迴歸分析、隨機過程。
另外學習大資料必須要學習大資料中心常識，大資料技術體系很複雜，與物聯網、移動網際網路、人工智慧、雲核算等都有著精密的關係。所以，hadoop生態體系；hdfs技術；hbase技術；sqoop運用流程；資料倉儲東西hive；大資料離線剖析spark、python言語；資料實時剖析storm等都是學習大資料需要了解和掌握的。
從事大資料工作，免不了要分析資料。如果從事資料剖析師，就需要了解一定的數學常識。需要有一定的公式核算能力，瞭解常用計算模型演算法。
而如果從事資料發掘工程師，就需要能夠熟練運用各類演算法，對數學的要求是很高的。
4樓：長沙新華電腦學院
業務型最常見的就是資料分析師了。他們熟悉某領域的業務，他們知道怎樣利用資料可以快速賺錢，通過資料分析解決現有問題。也就是說業務型更著重於應用層面，python也是首先推薦使用的一種工具，就像以前vba一樣
可以考慮到這邊看看對比下，比較不錯的
5樓：四扇桃
大資料工程師學習大綱
大資料工程師需要掌握哪些技能？
6樓：匿名使用者
入行大資料分析師必備技能有哪些?大資料分析師需要每天使用各種不同的技能;從深入分析到資料視覺化和講故事的一切。您將在一分鐘內編寫一個sql查詢來探索資料集，而下一分鐘您將站在董事會面前，概述業務如何根據您的發現進行調整。
在介紹了大資料分析師和資料科學家之間的差異，大資料分析師的薪水以及剛起步的人員的一些關鍵大資料分析術語之後，我們現在將**與成為大資料分析師相關的關鍵技能。您可能已經擁有一些技能，因為它們涵蓋了涉及溝通，分析和解決問題的廣泛技能。
在入行大資料分析師必備技能有哪些文章中，我們將深入瞭解成為大資料分析師的意義。aaa教育目前正在提供一個簡短的大資料分析課程，該課程的重點之一是掌握microsoft excel(分析的關鍵工具)的基礎知識。這是對大資料分析的清晰易懂的介紹，它將教您與成為大資料分析師相關的核心技能之一。
它還會輕而易舉地消除您可能對該領域是否適用存在的任何疑問：是的，您也可以成為大資料分析師!
成為大資料分析師：您需要的關鍵技能
優秀的解決問題能力
紮實的數字技能
excel熟練程度和查詢語言知識
資料視覺化方面的專業知識
良好的溝通能力
關鍵要點
1.優秀的解決問題能力
解決問題是大資料分析師應具備的最重要技能之一。大約90%的分析與批判性思維有關，並且知道要提出的正確問題。如果您提出的問題基於對業務，產品和行業的瞭解，那麼您將獲得所需的答案。
大資料分析就是要提出一個問題(即「為什麼我們不賣更多的紅色自行車?」)，並執行必要的調查任務以找到答案。
大資料分析主要涉及對遇到的問題進行邏輯思考。如果您熟悉資料的挑戰和細微差別，您將更快地得出正確的結論。如果紅色自行車賣得不好，那為什麼會這樣呢?
是因為其他顏色的範圍更大嗎?紅色自行車的**通常高於其他自行車嗎?紅色自行車是否僅以山地自行車形式提供，因此不鼓勵城市居民購買?
大資料分析師通過使用他們的邏輯來理解資料可以更快地得出結論。
2.紮實的數字技能
許多大資料分析師並非來自數字世界，通常是來自業務或營銷背景。隨著您的發展，完全有可能增加對這一領域的瞭解。雖然不一定是「技能」，但對於任何有抱負的大資料分析師來說，擁有數字天賦無疑是一件好事。
您需要從正規教育或其他經驗中獲得一定程度的數字專業知識。您可以學習與大資料分析相關的大多數數字技能，例如迴歸分析，它涉及檢查兩個或多個變數及其關係，而無需回到學校。
在統計方面有充分的基礎也是有益的。您需要對查詢有所瞭解，查詢是計算機用來執行任務的命令。在分析中，這些命令用於從資料集中提取資訊。
精通應用科學和線性代數的知識將使您更輕鬆，儘管如果這對您來說還是個謎，請不要放任。
3.精通excel和查詢語言知識
如前所述，microsoft excel的知識是有效大資料分析的一項基本技能。這是一個電子**程式，全球數百萬人使用它來儲存和共享資訊，執行數學和統計運算以及建立總結重要發現的報告和視覺化效果。對於大資料分析人員來說，它是一個強大的工具，可用於快速訪問，組織和處理資料以獲取和共享見解。
大資料分析師每天都會使用excel，因此您將必須從資料透視表中真正瞭解您的vlookup。是否想找出紅色自行車賣得最多的地方?好奇紅色自行車的平均**是否高於藍色自行車?
excel可以幫助提供此類問題的答案。
除excel之外，分析人員還需要熟悉至少一種查詢語言。這些語言用於指示計算機執行特定任務，包括許多與大資料分析有關的任務。用於大資料分析的最受歡迎的語言是sql和sas，而諸如python和r之類的程式語言則具有各種專用於分析資料的強大程式。
許多可用的語言執行不同的功能或適應某一特定行業。sas主要用於醫療行業，而sql通常用於從資料庫檢索資料。如果您對自己想從事的行業有所瞭解，那麼進行一些研究並找出它們使用的語言是有益的-為您最感興趣的行業量身定製學習是一個明智的舉動。
4.資料視覺化方面的專業知識
很難處理一個複雜的主題並以簡單的方式介紹發現的結果，但這正是大資料分析師的工作!這是關於將您的發現轉化為易於消化的資訊塊。用資料講述一個引人入勝的故事至關重要，而其中很多都涉及視覺輔助工具的使用。
圖形和餅圖是說明資料發現的一種流行且極為有效的方法。
microsoft excel和tableau都擁有大量用於視覺化資料的選項，使您能夠以準確的方式顯示結果。該技能在於知道如何最好地呈現資料，以便您的發現自己說話。技術專業人員之間傾向於用複雜而深奧的語言說話，但是要成為一名出色的大資料分析師，就是要通過簡單的視覺化輕鬆，有效地傳達發現。
5.良好的溝通能力
除了能夠視覺化您的發現之外，大資料分析師還必須能夠口頭交流發現的結果。大資料分析師與利益相關者，同事和資料**商不斷合作，因此良好的溝通技巧至關重要。你和別人說話有多好?
您可以有效地將技術資訊分解為簡單的單詞嗎?這是與資料視覺化緊密相關的一項關鍵技能，這一切都在交付中!
大資料工程師需要學習哪些
7樓：海牛大資料
大資料是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大資料牽扯的資料探勘、雲端計算一類的，所以是計算機一類的專業。分佈比較廣，應用行業較多。
金融業：在金融行業裡頭，資料即是生命，其資訊系統中積累了大量客戶的交易資料。通過大資料可以對客戶的行為進行分析、防堵詐騙、金融風險分析等。
醫療業：通過大資料可以輔助分析疫情資訊，對應做出相應的防控措施。對人體健康的趨勢分析在電子病歷、醫學研發和臨床試驗中，可提高診斷準確性和藥物有效性等。
製造業：該行業對大資料的需求主要體現在產品研發與設計、**鏈管理、生產、售後服務等。通過資料分析，在產品研發過程中免除掉一些不必要的步驟，並且及時改善產品的製造與組裝的流程。
8樓：加米穀大資料科技
大資料基礎知識：
有三個主要部分，分別是數學、統計學和計算機等學科。大資料基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度，所以要重視基礎知識的學習。
大資料平臺知識：
是大資料開發的基礎，在學習期間，往往以搭建hadoop、spark平臺為主，一方面hadoop對機器的硬體要求不高，另一方面hadoop的使用也非常普遍，很多商業大資料平臺都是基於hadoop構建的。大資料的核心是資料價值化。
大資料場景知識：
是目前大資料的重要應用，這些場景包括很多領域，比如金融大資料、交通大資料、教育大資料、餐飲大資料等等，這些場景應用的背後也需要對行業知識有一定的瞭解。
9樓：
一、認識大資料大資料本質其實也是資料，不過也包括了些新的特徵，資料**廣;資料格式多樣化(結構化資料、非結構化資料、excel檔案等);資料量大(最少也是tb級別的、甚至可能是pb級別);資料增長速度快。而針對以上新的特徵需要考慮很多問題：例如，資料**廣，該如何採集彙總?
採集彙總之後，又該儲存呢?資料儲存之後，該如何通過運算轉化成自己想要的結果呢?對於這些問題，我們需要有相對應的知識解決。
二、大資料所需技能要求python語言：編寫一些指令碼時會用到。
scala語言：編寫spark程式的最佳語言，當然也可以選擇用python。
ozzie，azkaban：定時任務排程的工具。
hue，zepplin：圖形化任務執行管理，結果檢視工具。
allluxio，kylin等：通過對儲存的資料進行預處理，加快運算速度的工具。
必須掌握的技能：、 hbase(、 kafka、storm/jstorm、scala、python、spark (core+sparksql+spark streaming ) 、輔助小工具(sqoop/flume/oozie/hue等)
大資料的含義包括哪些大資料的含義包括什麼哪幾個方面
大資料是指無法在一定時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取 管理和處理的資料集合。大資料技術是指從各種各樣型別的資料中，快速獲得有價值資訊的能力。大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉 管理和處理的資料集合。通過大量的統計瞭解大家的喜好，想要的東西，從而得到他們想要的，比如精準營銷，徵信分...
大資料可以從事哪些職位，大資料就業方向有哪些
這是一門實踐性很強的專業，靠在學校裡是沒有什麼前途的，現在電子行業的發展很快，你學得只是個基礎，可能給你個簡單的電子元器件，你都不知道它是哪一類的？給你電感你都可能以為是電阻，或電容什麼的呢？因此你要做好準備，重點掌握以下的部分 1.專業理論知識要紮實，不需要太深奧，會分析就可以，或者知道怎麼查資料...
大資料所從事什麼工作，大資料可以從事哪些職位，大資料就業方向有哪些
1 大資料系統研發工程師 負責大資料系統研發工作，包括大規模非結構化資料業務模型構建 大資料儲存 資料庫架構設計以及資料庫詳細設計 優化資料庫構架 解決資料庫中心建設設計問題。他們還負責叢集的日常運作 系統的監測和配置 hadoop與其他系統的整合。2 大資料應用開發工程師 負責搭建大資料應用平臺 ...