大数据需要学什么课程

2024-05-05 21:17

1. 大数据需要学什么课程

大数据专业开设的课程有很多,例如高等数学、数理统计、概率论;Python编程、JAVA编程、Web开发、Linux操作系统;面向对象程序设计、数据挖掘、机器学习数据库技术、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。                    扩展资料                         不同的院校对课程安排略有不同,这些课程旨在培养学生对系统管理和数据挖掘的方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
    大数据专业未来就业方向
    1、大数据工程师
    大数据工程师包涵了很多,比如大数据开发,测试,运维,挖据等等。
    2、Hadoop开发工程师
    参与优化改进数据平台基础服务,参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化,日处理量超过PB级别的数据处理平台改进,多维实时查询分析系统的构建优化。
    3、大数据研发工程师
    构建分布式大数据服务平台,参与和构建包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询,大数据系统运维等系统;服务各种业务需求,服务日益增长的`业务和数据量。
    4、大数据分析师
    利用数据挖掘等工具对多种数据源进行诊断分析,建设征信分析模型并优化;负责项目的需求调研、通过对运行数据进行分析挖掘背后隐含的规律及对未来的预测。

大数据需要学什么课程

2. 大数据学习课程有哪些

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。

Java :只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java 技术,学java SE 就相当于有学习大数据。基础
Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
好·说完基础了,再说说还需要学习哪些大数据技术,可以按我写的顺序学下去。
Hadoop:这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词,所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。
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MapReduce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MapReduce、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MapReduce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。

3. 大数据课程都学什么啊?

比较好奇这门专业

大数据课程都学什么啊?

4. 大数据课程都学什么啊?

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。
大数据分析的几个方面:
1、可视化分析:可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。
3、预测性分析:从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,从而预测未来的数据。
4、语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
5、数据质量和数据管理:能够保证分析结果的真实性

5. 大数据培训内容,大数据要学哪些课程

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6. 大数据的课程都有哪些?

想要学好大数据,首先就需要学Java,Java是大数据的基础。
南京课工场大数据学院的北美大数据课程中的会学以下内容,你可以做个参考:
Java基础入门、Java面向对象、Java高级API、MySQL、Java Web、SSM、Linux编程、ELK
人们每天的生产生活、工作都在产出数据,这些大批量数据并非简单重复的数据,大数据技术实际上就是通过对数据进行存储、清洗、分析,最后实现数据增值,这些数据会随之产生价值,大数据的主要作用在于能够快速处理大批量数据并且实施精准化处理。
去哪学会好一些?
国内现在能够培训大数据的机构还是比较少的,大数据属于从国外引进的新兴技术,在我国的发展时间还不长,因此发展前景和就业前景都非常不错。一般情况下,采用小班式教学,班级配备班主任的培训班教学质量、班级氛围都会好一些,你可以预约一下试听课,实地考察一下。
南 京 课 工 场 大 数 据 学 院预祝大家都能学业有成!

7. 大数据需要学习哪些内容?

您好,大数据学习内容包括6个阶段:
第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架

您可以按照顺序学习,希望您早日学有所成。

大数据需要学习哪些内容?

8. 大数据需要学习哪些内容?

当前大数据应用尚处于初级阶段,根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为发展重点。各大互联网公司都在囤积大数据处理人才,从业人员的薪资待遇也很不错。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能:
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop:分布式计算和存储的框架,需要有java语言基础。
⑤spring cloud:一系列框架的有序集合,他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python:一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。