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大数据思维指导学习,大数据思维课程
cysgjj时间2024-06-13 02:18:01分类学习指导浏览35
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据思维指导学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍大数据思维指导学习的解答，让我们一起看看吧。
大数据分析需要学习什么？
大数据需要的语言
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。
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。
2、使用分析工具的能力
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。
忍不住要发言了，不要一直以一个打工者的心态去问问题，不要去问学什么，而要问自己你要干什么。大概从12年，大数据在中国有了爆发式增长，这就像坐马车的时代出现了汽车一样，你如果问汽车来了，我需要学习什么，答案很简单-“一本驾照”。所以正确的逻辑应该是，什么是大数据，大数据带来了什么，它能给我带来哪些改变，为了适应这种改变，我应该学习什么，所以学习是最后的一个问题，只有前面这些问题考虑清楚了，你的学习才有方向，才有意义，才有动力，到那时候你便知道自己要学什么。
要入门大数据的话，可关注我有个类似这问题的答案供参考，“做数据分析需要学什么”，除了业务知识，我首要建议你学好统计学，这个是大数据的“源”，总之不要把太多的时间花费在工具层面，这些都是有教程的，是用来提效的。如何与自己要做的事情结合，把业务问题转化为统计或者数学问题去解决，这个是需要花更多时间去思考的，也是你未来的竞争力所在。
任何一门新知识的学习，如同这个图像，螺旋式上升，前进过程有升有降。此图来自于Python可视化库pyecharts。
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
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。
想从事大数据工作需要学习什么，工作好找吗？
你好我是小小办公室的叶子 很高兴回答这个问题 大数据很好找工作的 不过要去大城市，互联网企业比较多，[_a***_]也高 看你的问题你应该是基本零基础1、学科知识：从数据分析涉及到的专业知识点上看，主要是这些：
（1）统计学：参数检验、非参检验、回归分析等
（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，这里就不多说了
（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。
……好好学习，虽然累，但是要坚持！
2、软件相关：从事数据分析方面的工作必备的工具是什么
（1）数据分析报告类：Microsoft Office软件等，如果连excel表格基本的处理操作都不会，连PPT报告都不会做，那我只好说离数据分析的岗位还差的很远。现在的数据呈现不再单单只是表格的形式，而是更多需要以可视化图表去展示你的数据结果，因此数据可视化软件就不能少，BDP个人版、ECharts等这些必备的，就看你自己怎么选了。
（2）专业数据分析软件：Office并不是全部，要从在数据分析方面做的比较好，你必须会用（至少要了解）一些比较常用的专业数据分析软件工具，比如SPSS、SAS、Matlab等等，这些软件可以很好地帮助我们完成专业性的算法或模型分析，还有高级的python、R等。
想从事大数据工作，实质上来说，文科出身或者理科出身不是这个问题的关键点，关键点是逻辑思维和数理基础方面，大数据相关的工作岗位，尤其是开发相关的岗位，这方面的基础比较好的话，入门和上手会更快。
如果担心自己基础不太好的话，可以从偏业务向的数据分析师入手，Excel+SQL+Python是核心三大技能，从入门来说，零基础的学习难度也没有很多人想象得那么高。
工具的运用上，Excel是基础的工具，用来完成小规模不复杂的数据分析任务；SQL是用来取数的，尤其是涉及到企业内部数据库，需要去拉数据；Python则是应对数据清洗、预处理、复杂的数据分析、数据挖掘、数据建模、数据可视化等任务。
转行找工作的话，初级岗可以从数据运营、数据分析助理、数据分析专员等岗位入行，如果之前有相关行业的工作前景，那么最好是结合行业背景来转，这样入行更容易一下。
你好，作为一名IT从业人员，希望我的回答能对你有所帮助。
学习大数据需要有J***a的基础。先可以学习Hadoop和Spark，然后还有兴趣的话，可以再学习深度学习和机器学习。
一些基本的技能
01.J***a高级(虚拟机、并发)
02.Linux 基本操作
03.Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn ）
04.HBase数据库
05.Hive数据处理
06.Kafka
07.Storm
大数据是怎么知道我在想什么的？
其实不是知道你想要什么，而是知道那一群人想要什么。数据这个东西有他背后的原理，一般有限定条件。简单的说，大数据是一种高概率。你去搜淘宝错误推荐的案例也非常多。
讲一个政治笑话:
当初赫鲁晓夫为了打击周总理，讽刺的说我和你不一样，我是农民阶级出身，你是地主阶级。总理很机智的回复，我们还是有一样的地方，就是都背叛了自己的阶级。
阶级的性质永远是那样的，但是阶级内部的个人会出现叛徒，问题是你不知道哪个是叛徒。
大数据也是这样，比如经过统计，买了A的人大概率会买B，所以会在A商品页面推荐B，这里面肯定有人不一定需要B，问题是不知道那个人是谁，你觉得大数据很懂你无非就是你不是不需要的那一个人。
广告 互联网 这些本质上也是这样，没有百分百的转化，也很少有零转化，只能尽量提高转化率，这就是普遍的大数据。
其实还可以换个角度思考一个社会问题，就是诈骗。
比如一个很拙劣的***，一个人被骗的概率是1%，那么面向100个人在数学上可以认定一定会有一个人被骗。
生活中很多事都可以用大数据的思维来看，比如找工作，你的成功率和面试的数量决定找到工作。还有销售，成功率和拜访的客户数。
后面发挥了一下，写这么多，是希望知道一个原理你能运用到自己的生活中。如果觉得有一点用，希望给我点赞👍
大家都清楚，大数据肯定是无法直接读取我们的思想的，但是大数据打出的口号却是比你更了解你自己，这个是基于什么呢？一个是因为大数据的数据收集手段，另一个是因为大数据的数据分析手段。今天我们简单的来说一下这个。
数据收集手段
大数据的数据收集手段很多，但是一般都是经过用户同意的，用户感觉这个是不会曝光自己的隐私的，但是你想不到的是，大数据可以从这些看似没有价值的数据当中分析出许多的东西，我们先举个例子吧。
我们下载一个新闻资讯app，正常来说他们会请求一些权限，包括了位置信息、设备信息（设备通话状态和识别码）、储存权限还有一些人不会开放的通讯录信息。从位置信息可以直观的判断出你在哪个城市当中，从你的设备信息则可以判断出你用的是什么手机型号，通讯录信息可以读出你的关系网。然后我们打开APP注册，这个注册也就暴露了你的手机号信息了。此外我们会完善一些个人信息，这个个人信息根据你自己的情况，可能会暴露的有性别、生日、行业和地区等等。
注册完后我们就开始浏览新闻了，我们看到一条明星八卦的信息点进去了，看了几分钟，大数据初步判断你是喜欢***新闻的，我们再看看其他的，比如看到一个爱护眼睛的新闻，我们又看了，大数据判断你可能在眼睛方面有需求。同时通过推送一些相同或者互补的新闻，来完成他的判断。在根据你不断的浏览来修正对你的判断。你可能点了个喜欢，收藏了一下，转发了一下，又或者刚点进去看了两秒就退出了。大数据都可以依据此来判断你的喜好。
所以你或许看过一些近视类型的文章或者搜索过近视眼睛等等的信息，让大数据判断出你近视了。
数据分析手段
如果仅仅是根据我们所暴露的一些信息的话，大数据还很难做到说比你更了解你自己。所以更重要的是大数据的数据分析手段，其算法模型。比较常用的数据分析手段包括了分类、回归、聚类、相似匹配、频繁项集、链接预算、因果分析等等的手段。我们简单的说一下就好了。
例如我们根据上面暴露的信息，系统会给我们打标签分类，例如喜欢***信息、性别女的、使用华为手机的、从事IT行业的用户。同时呢，系统会把打上同样标签的用户的喜好进行匹配。比如非常多打上了喜欢烹饪和摄影标签的用户都喜欢美食，那我也测试一下你是不是也喜欢美食，尝试给你推送一些美食的信息，如果你有去看的话也就给你补充标签了。通过这些算法，逐步就建立出你的用户画像了。
所以不一定是你暴露自己近视了或者想要治疗近视。而是你同类标签的用户都有这样的行为，系统就给你尝试推送了。
到此，以上就是小编对于大数据思维指导学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据思维指导学习的3点解答对大家有用。
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