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学习大数据有哪些技巧？
数据,基础,技术学习大数据有哪些技巧？
发布时间：2020-12-06加入收藏来源：互联网点击：
回答于 2019-09-11 08:43:50
在回答你的问题之前，我们来认识什么叫大数据？
1、定义：大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、5V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）
3、技术支持：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
详细介绍见百度百科！
那么我们该如何系统的学习大数据呢，或者大数据学习什么呢？
大数据从职位分为四大模块业务数据分析师、建模分析师、大数据分析师、数据分析专家，下面详细介绍具体内容：
第一阶段、业务数据分析师
1、Excel必备常用工具使用与高级技巧
2、MySQL数据库和Oracle
3、SPSS Modeler数据挖掘
4、项目实战：数据分析入门、实战需求分析、竞品分析、产品规划与设计
5、Tableau商业智能与可视化应用实战
6、Echarts从入门到上手实战
第二阶段、建模分析师
1、实用型大数据挖掘算法
2、SPSS Modeler数据挖掘实战
3、Python2基础和Python3基础编程
4、3Python开发新手扫盲及Python网络爬虫技术
5、机器学习
6、大型电商项目数据挖掘分析
7、R语言数据挖掘与分析
第三阶段、大数据分析师
1、Java语言基础(从java基础到高级）
2、必备数据结构预算法
3、Linux系统必须会，从基本环境、基础命令、系统管理道Shell编程
4、基于Hadoop技术实现金融分析平台
第四阶段、数据分析专家
1、项目管理与实战
2、软件开发到设计到编码
3、系统架构设计原理、核心技术
4、Spark入门到精通
5、zookeeper技术
6、项目实战
希望对你有帮助！
回答于 2019-09-11 08:43:50
1. 如果以前没有任何编程经验，那么首先就是要学会一门编程语言。可以从最简单的python入门，相对入门简单一些。
2. 学习大数据相关的理论知识，在基本了解了大数据的技术栈后，需要动手去实践，可以从环境部署开始，或许开始可能会遇到很多问题，解决的多了，会越来越顺手。
3. 结合一些常见的业务场景，应用这些技术。比如，日志采集用flume，可以安装一个nginx 用来产生日志，部署flume监听日志文件夹，收集后发送到Kafka hdfs等目的地。比如写入hdfs的日志，可以写个spark代码去读取，处理，在这个过程用spark的一些算子 特性也会逐渐了解。再比如，还可以写一个简单的storm程序，去消费kafka的日志，简单的处理后写入hdfs，这样也基本了解了storm的编程规范。
4. 如果有工作、实习机会还是需要在实际工作中锻炼进步更快，工作中会压力更大动力更足。
回答于 2019-09-11 08:43:50
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
回答于 2019-09-11 08:43:50
大数据一直是热门话题，也是热门技术，同样未来也会非常有价值。
要学习大数据首先你要明确为什么学习大数据，是基于自己的兴趣？还是为了以后的工作？还是为了目前的工作需要？
要学习大数据首先要学习大数据的基础知识，什么是大数据，什么样的数据才能称为大数据，大数据对于企业、个人的重要性是什么？接着可以学习大数据的各种采集工具，功能等，最后是需要学习大数据分析、筛选等工具，有了大数据肯定是需要分析筛选等操作才可以看的出来大数据的重要性。
学习途径可以是报各种培训班，先学基础知识，同时可以在图书馆学习相关的书籍。
回答于 2019-09-11 08:43:50
请问你要学大数据应用呢还是技术？是学大数据理论呢还是实践
回答于 2019-09-11 08:43:50
先学会用，然后在实际中用。用的多了自然就精通了。
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