Ⅰ 學大數據需要Java的基礎嗎
從當前大數據職業來看，總的分為兩大類：
01
一是大數據應用類，二是大數據系統類。
從未來的職業成長路徑來看，大數據系統類發展前景好，技術含量高。
大數據系統類主要偏向於系統研發，比如Hadoop系統、雲計算，就屬於系統類技術。這就要求熟悉Hadoop大數據平台的核心框架和組件，能夠運用Java、Python等編程語言基於大數據平台來寫代碼開發應用，實現產品功能，支撐業務應用。
初學者學大數據必學Java
Java是目前使用最為廣泛的編程語言，它具有的眾多特性，特別適合作為大數據應用的開發語言。
Java不僅吸收了C++語言的各種優點，還摒棄了C++里難以理解的多繼承、指針等概念，因此Java語言具有功能強大和簡單易用兩個特徵。
Java語言作為靜態面向對象編程語言的代表，極好地實現了面向對象理論，允許程序員以優雅的思維方式進行復雜的編程。
Java的跨平台應用能力，比C、C++更易用，更容易上手。同時還具有簡單性、面向對象、分布式、健壯性、安全性、平台獨立與可移植性、多線程、動態性等特點。
最重要的是，Hadoop以及其他大數據處理技術很多都是用Java，例如Apache的基於Java的HBase和Accumulo以及 ElasticSearchas，因此學習Hadoop的一個首要條件，就是掌握Java語言編程。
也就是說，學大數據必須要有Java基礎。
大數據的學習必須具備一些編輯技能。這種語言可以是多方面的，至於選擇何種語言取決於你的職業規劃和未來的工作需求。但是大家可以放心，過來人經驗之談是只要你有能力學會了一門編程語言，其他編程語言也是不在話下。
以上回答希望對你有所幫助
Ⅱ 學大數據需要具備什麼基礎
大數據前景是很不錯的，像大數據這樣的專業還是一線城市比較好，師資力量跟得上、就業的薪資也是可觀的，學習大數據可以按照路線圖的順序，
學大數據關鍵是找到靠譜的大數據培訓機構，你可以深度了解機構的口碑情況，問問周圍知道這家機構的人，除了口碑再了解機構的以下幾方面：
1.師資力量雄厚
要想有1+1>2的實際效果，很關鍵的一點是師資隊伍，你接下來無論是找個工作還是工作中出任哪些的人物角色，都越來越愛你本身的技術專業大數據技術性，也許的技術專業大數據技術性則絕大多數來自你的技術專業大數據教師，一個好的大數據培訓機構必須具備雄厚的師資力量。
2. 就業保障完善
實現1+1>2效果的關鍵在於能夠為你提供良好的發展平台，即能夠為你提供良好的就業保障，讓學員能夠學到實在實在的知識，並向大數據學員提供一對一的就業指導，確保學員找到自己的心理工作。
3. 學費性價比高
一個好的大數據培訓機構肯定能給你帶來1+1>2的效果，如果你在一個由專業的大數據教師領導並由大數據培訓機構自己提供的平台上工作，你將獲得比以往更多的投資。
希望你早日學有所成。
Ⅲ 學大數據需要具備什麼基礎
第一、計算機基礎知識。計算機基礎知識涉及到三大塊內容，包括操作系統、編程語言和計算機網路，其中操作系統要重點學習一下Linux操作系統，編程語言可以選擇Java或者Python。
如果要從事大數據開發，應該重點關注一下Java語言，而如果要從事大數據分析，可以重點關注一下Python語言。計算機網路知識對於大數據從業者來說也比較重要，要了解基本的網路通信過程，涉及到網路通信層次結構和安全的相關內容。
第二、資料庫知識。資料庫知識是學習大數據相關技術的重要基礎，大數據的技術體系有兩大基礎，一部分是分布式存儲，另一部分是分布式計算，所以存儲對於大數據技術體系有重要的意義。
初學者可以從Sql語言開始學起，掌握關系型資料庫知識對於學習大數據存儲依然有比較重要的意義。另外，在大數據時代，關系型資料庫依然有大量的應用場景。
第三、數學和統計學知識。從學科的角度來看，大數據涉及到三大學科基礎，分別是數學、統計學和計算機，所以數學和統計學知識對於大數據從業者還是比較重要的。
從大數據崗位的要求來看，大數據分析崗位（演算法）對於數學和統計學知識的要求程度比較高，大數據開發和大數據運維則稍微差一些，所以對於數學基礎比較薄弱的初學者來說，可以考慮向大數據開發和大數據運維方向發展。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
（1）對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷；
（2）做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型；
（3）面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。
Ⅳ 大數據學習一般都學什麼
您好，大數據學習一般分為6個階段
第一階段
JavaSE基礎核心
第二階段
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架
大數據是最近幾年新興的專業，發展的前景是非常好的，選擇大數據是沒有錯的！
Ⅳ 學大數據需要什麼基礎知識和能力
1.計算機基本理論知識
了解計算機的基本原理，計算機的發展歷史等計算機的基本常識和理論。
示例說明
總結:以上條件並不是一定要達到很高的標准，只要基本都熟悉，都有印象，能夠簡單運用即可。
Ⅵ 學大數據需要什麼基礎呢
大講台大數據培訓為你解答：
簡而言之，從大數據中提取大價值的挖掘技術。專業的說，就是根據特定目標，從數據收集與存儲，數據篩選，演算法分析與預測，數據分析結果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數據級別通常在PB以上，復雜程度前所未有。
關鍵作用是什麼？
挖掘出各個行業的關鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎學科經歷信息快速發展之後，就誕生了「大數據」的說法。但其實是隨著數據指數級的增長，尤其是互聯網商業化和感測器移動化之後，從大數據中挖掘出某個事件現在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數據技術包含的內容概述？
非結構化數據收集架構，數據分布式存儲集群，數據清洗篩選架構，數據並行分析模擬架構，高級統計預測演算法，數據可視化工具。
大數據技術學習路線指南：
大數據技術的具體內容？
分布式存儲計算架構（強烈推薦：Hadoop）
分布式程序設計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable，Apollo，DynamoDB等）
數據收集架構（比如：Kinesis，Kafla）
集成開發環境（比如：R-Studio）
程序開發輔助工具（比如：大量的第三方開發輔助工具）
調度協調架構工具（比如：ApacheAurora）
機器學習（常用的有ApacheMahout或H2O）
託管管理（比如：ApacheHadoopBenchmarking）
安全管理（常用的有Gateway）
大數據系統部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構（學習或者企業都建議使用Lucene搜索引擎）
多種資料庫的演變（MySQL/Memcached）
商業智能（大力推薦：Jaspersoft）
數據可視化（這個工具就很多了，可以根據實際需要來選擇）
大數據處理演算法（10大經典演算法）
大數據中常用的分析技術？
A/B測試、關聯規則挖掘、數據聚類、
數據融合和集成、遺傳演算法、自然語言處理、
神經網路、神經分析、優化、模式識別、
預測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統計、模擬、時間序列分析
Ⅶ 學習大數據需要哪些基本知識
1、思維模式轉變的催化劑是大量新技術的誕生，它們能夠處理大數據分析所帶來的3個V的挑戰。紮根於開源社區，Hadoop已經是目前大數據平台中應用率最高的技術，特別是針對諸如文本、社交媒體訂閱以及視頻等非結構化數據。
2、除分布式文件系統之外，伴隨Hadoop一同出現的還有進行大數據集處理MapRece架構。根據權威報告顯示，許多企業都開始使用或者評估Hadoop技術來作為其大數據平台的標准。
3、我們生活的時代，相對穩定的資料庫市場中還在出現一些新的技術，而且在未來幾年，它們會發揮作用。事實上，NoSQL資料庫在一個廣義上派系基礎上，其本身就包含了幾種技術。
4、總體而言，他們關注關系型資料庫引擎的限制，如索引、流媒體和高訪問量的網站服務。在這些領域，相較關系型資料庫引擎，NoSQL的效率明顯更高。
5、在Gartner公司評選的2012年十大戰略技術中，內存分析在個人消費電子設備以及其他嵌入式設備中的應用將會得到快速的發展。隨著越來越多的價格低廉的內存用到數據中心中，如何利用這一優勢對軟體進行最大限度的優化成為關鍵的問題。
6、內存分析以其實時、高性能的特性，成為大數據分析時代下的「新寵兒」。如何讓大數據轉化為最佳的洞察力，也許內存分析就是答案。大數據背景下，用戶以及IT提供商應該將其視為長遠發展的技術趨勢。
Ⅷ 學大數據需要什麼基礎
說到大數據，肯定少不了分析軟體，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。小編通過各大企業對大數據相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
對於學習大數據，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學習數學與應用數學、統計學、計算機科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學習好多的編程語言，數據分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是一個人不可或缺的。