想学电脑软件大数据

1. 学大数据需要什么基础

学大数据需要具备的基础是数学基础、统计学基础和计算机基础。
大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。大数据属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科：生物、医 学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

2. 大数据专业都需要学习哪些软件啊

大数据需要学习的软件有：SQL数据库、PythonorR软件、Excel软件、SPSS软件。等这样的一些必要的软件。

3. 大数据需要学什么

数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据归纳有五大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

4. 北大青鸟设计培训：学大数据需要学习哪些软件

大家都心中清楚，大数据的学习是具备一定的难度的，想要成为合格的大数据工程师是需要花费一些心思的。
不少人留言问笔者说，想知道2020学大数据需要学习哪些软件?既然大家都有这方面的好奇，那么北大青鸟四川计算机学院http://www.kmbdqn.cn/就详细讲讲，2020学大数据需要学习哪些软件，这个话题，解答大家的疑问好了。
1：大数据需要用到的软件实在太多，不能一一进行详细说明，需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。
其实，学习大数据何止要学习软件这么简单，一名合格的大数据工程师，需要精通的技能还是不少的，具体有一下这些内容。
2：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化;熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。
3：除开以上技能之外，大数据工程师还需要精通常用机器学习和数据挖掘算法，包括GBDT、SVM、线性回归、LR以及CNN等算法;熟悉Hadoop、Spark等分布式机器学习框架，熟悉Pig/Hive等大数据处理平台;通一门或多门开发语言(Python和R等)，熟练掌握常用数据结构和算法等等。

5. 想要学习大数据，应该怎么入门

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

6. 大数据工程师需要学哪些软件

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的! 2.Linux命令

7. 新手怎么学大数据开发

随着大数据越来越火爆，零基础想学大数据的朋友是一个接一个，很多零基础朋友就担心：零基础学大数据难不难?对于刚开始接触大数据的朋友，大数据该学习什么呢?大数据该怎么学习呢?昆明电脑培训http://www.kmbdqn.cn/建议大数据的学习真的自己看看视频、看看书就可以学好的吗?大数据要学多久呢?

零基础学大数据难不难?

1.其实得因人而异，比如一个对数据分析很感兴趣的朋友，能够用更高的技能进行数据分析，那么大数据的学习对于他来说是富有吸引力的，他会觉得大数据的学习越学越有趣，相反刚开始学大数据，并不是本心出于对大数据的喜爱，而是觉得大数据发展前景好，但是自己觉得大数据学习枯燥无味。

2.大数据本身的学习难度就在那，而对于以上两种情形来说，你问他们大数据难不难学，他们给你的答案肯定也不一样。大数据难不难学，首先跟个人的兴趣爱好还是相关的，所以学大数据的朋友一定要保持对大数据的兴趣，这样你的学习才会更加的愉快，你才会有足够的动力学大数据。

3.其次，零基础学大数据难不难，跟你的学习方式有关。自学大数据和大数据培训，哪个学习起来比较容易呢?很明显，大数据培训比较容易，有问题可以找老师，自学大数据只能欲哭无泪。不论是哪种学习方式，零基础刚开始学大数据都会比较累，但是随着学习的深入，会越来越好。

8. 大数据怎么学习

第一阶段：大数据技术入门

1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。

2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。

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

第二阶段：海量数据高级分析语言

Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。

第三阶段：海量数据存储分布式存储

1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。

2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。

第四阶段：海量数据分析分布式计算

1HadoopMapRece分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。

2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。

3Spare分布式计算：Spare是类MapRece的通用并行框架。

第五阶段：考试

1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。

2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。

上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。