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大数据分析需要学习什么?
1、基础科学的能力
统计学,数学,逻辑学是数据分析的基础,是数据分析师的内功,内功不扎实,学再多都是徒劳。
掌握统计学,我们才能知道每一种数据分析的模型,什么样的输入,什么样的输出,有什么样的作用,开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。
如果我们要做数据挖掘师,数据能力是我们吃饭的饭碗。如果你没有数学能力,用现成的模型也好,模块也好,也能做,但一定会影响你的技术提升,当然更影响你的职位晋升。
数据分析工具:SQL、SPSS、SAS、R、EXCEL等等吧,都必须掌握并且会应用,毕竟企业需要的不是学者而是应用型人才。
3、掌握编程语言的能力
不会Python、不会R,说你懂数据分析谁都不信。
4、逻辑思维的能力
逻辑思维对于数据分析来说特别重要,不单单是数理逻辑这块,还要有逻辑学的知识。反映商业数据里,大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线,有逻辑的推进,结果才会另人信服。
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***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,综合技术实战应用等
1、需要有应用数学、统计学、数量经济学专业本科或者工学硕士层次水平的知数学知识背景。
2、至少熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的一门道。
3、至少能够用Acess等进行数据库开发;
4、至少掌握一内门数学软件:matalab,mathmatics进行新模型的构建。
5、至少掌握一门编程语言;
6,当然还要其他应用领域方面的知识,比如市容场营销、经济统计学等,因为这是数据分析的主要应用领域。
这里是从事大数据开发需要学习的知识
1.大数据基础阶段:Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis; 2.大数据存储阶段:hbase、hive、sqoop; 3.大数据架构设计阶段:Flume分布式、Zookeeper、Kafka; 4.大数据实时计算阶段:Mahout、Spark、storm; 5.大数据数据***集阶段:Python、Scala; 6.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。
大数据需要的语言
J***a、Scala、Python和Shell
分布式计算
分布式计算研究的是如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多服务器进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。
分布式存储
是将数据分散存储在多***立的设备上。***用的是可扩展的系统结构,利用多台存储服务器分担存储负荷,利用位置服务器定位存储信息,它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率,还易于扩展。
分布式调度与管理
分布式的集群管理需要有个组件去分配调度资源给各个节点,这个东西叫yarn; 需要有个组件来解决在分布式环境下"锁"的问题,这个东西叫zookeeper; 需要有个组件来记录任务的依赖关系并定时调度任务,这个东西叫azkaban。
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