目前大数据领域常见的岗位有大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据展示、大数据运维、大数据教育等。除了大数据运维岗位,其他岗位都比较适合女生,其中大数据分析、大数据演示、大数据教育往往更受女生欢迎。第二:大数据平台。

大数据主要学习哪些内容?

大数据主要学习哪些内容

先上一张大数据技术学习的必备技能图:入门学习需要掌握的基本技能:1、Java2、Linux命令3、HDFS4、MapReduce5、 Hadoop6、Hive7、ZooKeeper8、HBase9、Redis10、Flume11、SSM12、Kafka13、Scala14、Spark15、MongoDB16、Python与数据分析等等。

我们所说的大数据培训学习,一般是指大数据开发。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据培训0基础学习的课程,具体描述可见guan网:第一阶段:Java设计与编程思想第二阶段: Web前端开发第三阶段: JavaEE进阶第四阶段: 大数据基础第五阶段: HDFS分布式文件系统第六阶段:MapReduce分布式计算模型第七阶段: Yarn分布式资源管理器第八阶段: Zookeeper分布式协调服务第九阶段: Hbase分布式数据库第十阶段: Hive分布式数据仓库第十一阶段: FlumeNG分布式数据采集系统第十二阶段: Sqoop大数据迁移系统第十三阶段: Scala大数据黄金语言第十四阶段: kafka分布式总线系统第十五阶段: SparkCore大数据计算基石第十六阶段: SparkSQL数据挖掘利器第十七阶段: SparkStreaming流失计算平台第十八阶段: SparkMllib机器学习平台第十九阶段:SparkGraphx图计算平台第二十阶段: 大数据项目实战。

女,报志愿选择有关大数据专业如何?有什么好的专业?

大数据主要学习哪些内容

谢谢邀请!大数据是我的主要研究方向之一,目前也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。首先,女生学习大数据专业是不错的选择,未来的就业空间也比较大,随着大数据技术开始逐渐落地应用,不仅科技行业有大量的从业岗位,广大的传统行业也会释放出大量的就业岗位。目前大数据领域比较常见的岗位包括大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据呈现、大数据运维、大数据教育等,除了大数据运维岗位之外,其他岗位都是比较适合女生从事的,其中大数据分析、大数据呈现和大数据教育往往更受女生欢迎。

大数据专业的知识结构分为三部分,分别是数学、统计学和计算机,是一个典型的交叉学科,所以选择大数据专业通常要有一个扎实的数学基础,要对数字有一定的敏感度,另外还需要具备较强的动手实践能力。由此可见,大数据专业需要学习的知识量还是比较大的,需要学生具有较强的学习能力。其实,大部分计算机相关专业的学习过程都是比较辛苦的,在选择之前,一定要有充分的思想准备。

虽然大数据技术目前已经趋于成熟,人才需求也会逐渐从创新型人才向应用型和技能型人才过渡,但是对于条件允许的学生来说,最好读一下研究生,因为随着产业互联网的落地应用,整个传统行业依然有大量的行业壁垒需要攻克。另外,读研也会有更广阔的发展空间,在薪资待遇方面也会具有一定的优势。对于大数据专业的本科生来说,未来读研也可以向人工智能方向发展,未来人工智能领域的发展前景也比较广阔。

大三要分方向了,其中有大数据方向,不知道大数据好不好学,主要学什么?

大数据主要学习哪些内容

作为一名IT行业的从业者,同时也是一名计算机专业的研究生导师,我来回答一下这个问题。首先,选择大数据方向是没有问题的,但是学习大数据是具有一定难度的。当前正处在大数据时代,大数据未来将得到广泛的落地应用,所以从未来发展的前景来看,大数据方向是不错的选择。学习大数据需要具备三方面的基础知识,分别是数学、统计学和计算机,另外还包括一众辅助学科,比如社会学、经济学等等。

所以大数据涉及到的内容还是比较多的,而且也具有一定的难度。对于计算机专业的学生来说,学习大数据方向通常需要学习以下几个方面的内容:第一:编程语言。大数据领域的编程语言比较常见的有Java、Python、Scala、R等,其中Python和R语言在数据分析领域应用比较多,Java语言在大数据应用开发和大数据平台开发领域应用比较多,Scala则主要应用于Spark平台。

第二:大数据平台。目前比较常见的大数据平台是Hadoop和Spark,不少商用大数据平台通常也是基于Hadoop构建的,而且Hadoop平台对于计算机硬件的要求比较低,比较适合初学者和大学生群体。另外,大数据平台的组件比较多,需要一个系统的学习过程才能逐渐掌握。第三:大数据分析。数据分析是大数据专业要重点学习的内容,目前大数据分析有两种主要方式,一种是统计学分析方式,另一种是机器学习分析方式。

以机器学习为例。首先,你需要掌握一些常用的算法,包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。然后用编程语言实现算法,再对算法进行训练和验证。整个过程还是比较艰难的。目前,场景分析是大数据的常见应用。我从事互联网行业多年,现在也在读计算机专业的研究生。我的主要研究方向集中在大数据和人工智能领域。我会陆续写一些关于互联网技术的文章。有兴趣的朋友可以关注我,相信我会有所收获。


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