想學電腦軟體大數據

1. 學大數據需要什麼基礎

學大數據需要具備的基礎是數學基礎、統計學基礎和計算機基礎。
大數據是指那些數據量特別大、數據類別特別復雜的數據集，這種數據集不能用傳統的資料庫進行轉存、管理和處理是需要新處理模式才能具有更強大的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增差率和多樣化的信息資產。大數據屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科：生物、醫 學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。

2. 大數據專業都需要學習哪些軟體啊

大數據需要學習的軟體有：SQL資料庫、PythonorR軟體、Excel軟體、SPSS軟體。等這樣的一些必要的軟體。

3. 大數據需要學什麼

數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。
大數據（bigdata），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據歸納有五大特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

4. 北大青鳥設計培訓：學大數據需要學習哪些軟體

大家都心中清楚，大數據的學習是具備一定的難度的，想要成為合格的大數據工程師是需要花費一些心思的。
不少人留言問筆者說，想知道2020學大數據需要學習哪些軟體?既然大家都有這方面的好奇，那麼北大青鳥四川計算機學院http://www.kmbdqn.cn/就詳細講講，2020學大數據需要學習哪些軟體，這個話題，解答大家的疑問好了。
1：大數據需要用到的軟體實在太多，不能一一進行詳細說明，需要學習的內容主要分為三大類，即：編程語言、數據處理平台和資料庫，其餘的還有一些組件、插件等。
其實，學習大數據何止要學習軟體這么簡單，一名合格的大數據工程師，需要精通的技能還是不少的，具體有一下這些內容。
2：需要熟悉NoSQL資料庫(mongodb、redis)，能夠完成資料庫的配置和優化;熟悉Hadoop相關生態系統，包括不限於HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能夠獨立部署實施大數據項目，解決項目中的問題，對系統調優。
3：除開以上技能之外，大數據工程師還需要精通常用機器學習和數據挖掘演算法，包括GBDT、SVM、線性回歸、LR以及CNN等演算法;熟悉Hadoop、Spark等分布式機器學習框架，熟悉Pig/Hive等大數據處理平台;通一門或多門開發語言(Python和R等)，熟練掌握常用數據結構和演算法等等。

5. 想要學習大數據，應該怎麼入門

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。

6. 大數據工程師需要學哪些軟體

Java編程技術是大數據學習的基礎，Java是一種強類型語言，擁有極高的跨平台能力，可以編寫桌面應用程序、Web應用程序、分布式系統和嵌入式系統應用程序等，是大數據工程師最喜歡的編程工具，因此，想學好大數據，掌握Java基礎是必不可少的! 2.Linux命令

7. 新手怎麼學大數據開發

隨著大數據越來越火爆，零基礎想學大數據的朋友是一個接一個，很多零基礎朋友就擔心：零基礎學大數據難不難?對於剛開始接觸大數據的朋友，大數據該學習什麼呢?大數據該怎麼學習呢?昆明電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/建議大數據的學習真的自己看看視頻、看看書就可以學好的嗎?大數據要學多久呢?

零基礎學大數據難不難?

1.其實得因人而異，比如一個對數據分析很感興趣的朋友，能夠用更高的技能進行數據分析，那麼大數據的學習對於他來說是富有吸引力的，他會覺得大數據的學習越學越有趣，相反剛開始學大數據，並不是本心出於對大數據的喜愛，而是覺得大數據發展前景好，但是自己覺得大數據學習枯燥無味。

2.大數據本身的學習難度就在那，而對於以上兩種情形來說，你問他們大數據難不難學，他們給你的答案肯定也不一樣。大數據難不難學，首先跟個人的興趣愛好還是相關的，所以學大數據的朋友一定要保持對大數據的興趣，這樣你的學習才會更加的愉快，你才會有足夠的動力學大數據。

3.其次，零基礎學大數據難不難，跟你的學習方式有關。自學大數據和大數據培訓，哪個學習起來比較容易呢?很明顯，大數據培訓比較容易，有問題可以找老師，自學大數據只能欲哭無淚。不論是哪種學習方式，零基礎剛開始學大數據都會比較累，但是隨著學習的深入，會越來越好。

8. 大數據怎麼學習

第一階段：大數據技術入門

1大數據入門：介紹當前流行大數據技術，數據技術原理，並介紹其思想，介紹大數據技術培訓課程，概要介紹。

2Linux大數據必備：介紹Lniux常見版本，VMware虛擬機安裝Linux系統，虛擬機網路配置，文件基本命令操作，遠程連接工具使用，用戶和組創建，刪除，更改和授權，文件/目錄創建，刪除，移動，拷貝重命名，編輯器基本使用，文件常用操作，磁碟基本管理命令，內存使用監控命令，軟體安裝方式，介紹LinuxShell的變數，控制，循環基本語法，LinuxCrontab定時任務使用，對Lniux基礎知識，進行階段性實戰訓練，這個過程需要動手操作，將理論付諸實踐。

3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介紹CM的安裝，CDH的安裝，配置，等等。

第二階段：海量數據高級分析語言

Scala是一門多範式的編程語言，類似於java，設計的初衷是實現可伸縮的語言，並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性，介紹其優略勢，基礎語句，語法和用法， 介紹Scala的函數，函數按名稱調用，使用命名參數函數，函數使用可變參數，遞歸函數，默認參數值，高階函數，嵌套函數，匿名函數，部分應用函數，柯里函數，閉包，需要進行動手的操作。

第三階段：海量數據存儲分布式存儲

1HadoopHDFS分布式存儲：HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統，是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，HDFS能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用，介紹其的入門基礎知識，深入剖析。

2HBase分布式存儲：HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性，高性能，面向列，可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群，介紹其入門的基礎知識，以及設計原則，需實際操作才能熟練。

第四階段：海量數據分析分布式計算

1HadoopMapRece分布式計算：是一種編程模型，用於打過莫數據集的並行運算。

2Hiva數據挖掘：對其進行概要性簡介，數據定義，創建，修改，刪除等操作。

3Spare分布式計算：Spare是類MapRece的通用並行框架。

第五階段：考試

1技術前瞻：對全球最新的大數據技術進行簡介。

2考前輔導：自主選擇報考工信部考試，對通過者發放工信部大數據技能認證書。

上面的內容包含了大數據學習的所有的課程，所以，如果有想學大數據的可以從這方面下手，慢慢的了解大數據。