大数据学什么课程，大数据要学哪些课程

1，大数据要学哪些课程

java数据结构、关系型数据库、linux系统操作hadoop离线分析、Storm实时计算、spark内存计算大数据的价值体现在以下几个方面：1.对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销2.做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型3.面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

大数据要学哪些课程

2，大数据主要学习什么

大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、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。旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法，成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、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。

如今传统企业纷纷向互联网转型，企业对大数据软件人才的需求巨大，并以每年20%左右的速度增长！工程师、程序员，可不是男生的专属！如果你对大数据或者软件开发感兴趣，女生也可以在这个行业任意遨。从新华毕业的IT女工程师数不胜数！而且她们都找到了让人羡慕的工作，成为了商务白领！如今市场对软件开发人才都是求贤若渴，就看美眉们是否能把握机会了！

大数据主要学习什么

3，大数据都需要学什么

（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等。（2）数学：线性代数、微积分等。（3）社会学：主要是一些社会学量化统计的知识，如问卷调查与统计分析；还有就是一些社会学的知识，这些对于从事营销类的数据分析人员比较有帮助。（4）经济金融：如果是从事这个行业的数据分析人员，经济金融知识是必须的。（5）计算机：从事数据分析工作的人必须了解你使用的数据是怎么处理出来的，要了解数据库的结构和基本原理，同时如果条件充足的话，你还能有足够的能力从数据库里提取你需要的数据（比如使用SQL进行查询），这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必备的。此外，如果要想走的更远，还要能掌握一些编程能力，从而借住一些专业的数据分析工具，帮助你完成工作。扩展材料：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。大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

大数据都需要学什么

4，大数据都需要学什么

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(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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)这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：第一，数据体量巨大从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

第一阶段：大数据技术入门1、大数据入门：介绍大数据技术培训课程，概要介绍。2、Linux大数据必备：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。3、CM&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1、HadoopHDFS分布式存储2、HBase分布式存储第四阶段：海量数据分析分布式计算1、HadoopMapReduce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。2、Hiva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。3、Spare分布式计算：Spare是类MapReduce的通用并行框架。

学大数据的课程有8个阶段：

除了基本的Java知识还有Linux、Hadoop、storm生态系统等，反正有好多，就想IT行业开发的大组合。

这个不同城市不同地方不同学校学的课程都不一样，具体可以去学校了解一下。

5，大数据专业主要学什么

1、Java基础JAVA开发简介基本语法、运算符流程控制语句数组函数面向对象常用类库异常 io系统集合泛型线程网络编程阶段测试2、JavaWebhtml+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试3、JavaEE高级+Linux课程+分布式计算JavaWebJspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战4、离线数据分析平台Hadoop初识Hadoop以及Hadoop生态系统、;Hadoop分布式文件系统HDFS、Hadoop的设计目标;分布式计算框架MapReduce;MapReduce应用程序的开发;数据仓库Hive的安装和使用、分桶作用、创建点击流数据数据仓库、点击流数据分析(HiveSql)5、实时数据分析平台Stormpython介绍、安装、基本操作、基本语法、数据结构、内建函数、异常、模块;Storm介绍、Storm应用场景及行业案例、Storm特点、Storm编程模型部署;Storm集群搭建、配置集群、通信机制;消息队列Kafka、使用Flume收集数据到Kafka、Mahout的离线计算数据、Kafka基础与常用API6、Scala语言与SparkScala;SparkStreaming、 SparkGraphX、Spark内核解析、Spark优化解析;Spark-Mllib机器学习、回归算法、决策树、推荐系统、分类算法等;升级Hive执行引擎为Spark、使用Spark Sql完成点击流日志业务需求、打通Spark数据收集、存储、计算、展示流程。

首先是基础阶段。这一阶段包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。接下来是大数据专业学习的第二阶段：大数据理论及核心技术。第二阶段也被分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景。第三阶段叫做数据分析挖掘及海量数据高级处理技术。基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA；进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。以上便是大数据的主要学习内容。相信在掌握了以上大数据专业知识后，中公优就业的学员们一定能够在将来的工作中得心应手，完成自己的职业理想。

大数据技术专业属于交叉学科：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。此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。以中国人民大学为例：基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

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