大數(shù)據(jù)研究生學什么軟件大數(shù)據(jù)技術需要學什么課程

面朝陽光2022-12-20 18:01:292781

大數(shù)據(jù)都是學什么軟件？大數(shù)據(jù)分析學習什么內(nèi)容，好學嗎？大數(shù)據(jù)都需要學什么軟件？大數(shù)據(jù)專業(yè)都需要學習哪些軟件啊，大數(shù)據(jù)專業(yè)需要用到什么軟件??？

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大數(shù)據(jù)專業(yè)筆記
大數(shù)據(jù)要學哪些課程
大數(shù)據(jù)技術需要學什么課程
大數(shù)據(jù)技術與應用專業(yè)要學習什么
大數(shù)據(jù)應用專業(yè)學習課程

大數(shù)據(jù)專業(yè)筆記

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。

大數(shù)據(jù)

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數(shù)據(jù)不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數(shù)據(jù)基礎。

Linux：因為大數(shù)據(jù)相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡環(huán)境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數(shù)據(jù)集群。還能讓你對以后新出的大數(shù)據(jù)技術學習起來更快。

Hadoop：這是現(xiàn)在流行的大數(shù)據(jù)處理平臺幾乎已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存儲數(shù)據(jù)的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapReduce是對數(shù)據(jù)進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數(shù)據(jù)只要給它時間它就能把數(shù)據(jù)跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數(shù)據(jù)的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協(xié)作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數(shù)據(jù)的處理了，接下來學習學習小數(shù)據(jù)的處理工具mysql數(shù)據(jù)庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數(shù)據(jù)導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數(shù)據(jù)表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產(chǎn)環(huán)境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數(shù)據(jù)變的很簡單，不會再費勁的編寫MapReduce程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapReduce、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執(zhí)行正確，出錯了給你發(fā)報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態(tài)體系中的NOSQL數(shù)據(jù)庫，他的數(shù)據(jù)是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數(shù)據(jù)的排重，它與MYSQL相比能存儲的數(shù)據(jù)量大很多。所以他常被用于大數(shù)據(jù)處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數(shù)據(jù)多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協(xié)作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數(shù)據(jù)(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數(shù)據(jù)的，你可以跟他講我把數(shù)據(jù)放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優(yōu)化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數(shù)據(jù)的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapReduce處理數(shù)據(jù)速度上的缺點，它的特點是把數(shù)據(jù)裝載到內(nèi)存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

大數(shù)據(jù)要學哪些課程

對于大數(shù)據(jù)的學習，沒有想象中的那么簡單。

首先在學習真正的大數(shù)據(jù)技術之前，你要熟練掌握一門編程語言，比如java等，在學習大數(shù)據(jù)期間你還會接觸到其他的編程語言，比如說Scala、Python等編程語言，不過這些語言都是相通的，你掌握了一門編程語言其他的就很好學習了。

大數(shù)據(jù)的學習需要掌握以下技術：Hadoop、spark、storm等核心技術，如果去培訓機構學習的話，一定要注意的是學習周期的分布，有的并不是真正的大數(shù)據(jù)課程，真正的大數(shù)據(jù)課程是用20-30%的部分講解編程語言，剩下的就都是對大數(shù)據(jù)技術的學習，所以在學習之前還是要了解一些關于大數(shù)據(jù)的技術知識的。

大數(shù)據(jù)技術需要學什么課程

學習大數(shù)據(jù)一般分為以下幾個階段：

第一階段：大數(shù)據(jù)基礎

Java基礎——Java語法基礎。掌握JAVA的開發(fā)環(huán)境搭建以及基礎知識等.能夠熟練使用邏輯語法進行代碼編寫

數(shù)據(jù)結構——數(shù)組、鏈表、棧、隊列、排序、二分查找、散列表、哈希表、二叉樹，紅黑樹、遞歸樹，堆和棧。繼續(xù)提升大家的計算機素養(yǎng)，掌握算法初步。

MySQL基礎——mysql安裝、基本SQL語句、SQL優(yōu)化。掌握數(shù)據(jù)庫的基本應用。

Javaweb——tomacat、servlet、JSP 、MVC。掌握web開發(fā)的相關內(nèi)容，理解數(shù)據(jù)來源

高級java——面向對象、網(wǎng)絡編程、反射、多線程。理解分布式程序運行原理，為以后閱讀大數(shù)據(jù)框架打下基礎。

linux基礎——虛擬機安裝、常用linux命令、shell腳本。學會使用linux操作系統(tǒng)，為部署大數(shù)據(jù)集群做準備。

第二階段：大數(shù)據(jù)框架

Hadoop——分布式存儲、分布式計算、公共通用接口。掌握部署大數(shù)據(jù)集群，熟練編寫map-reduce程序。

Zookeeper——Zookeeper協(xié)調機制、選舉機制。搭建高可用集群。

Hive——數(shù)據(jù)倉庫搭建、數(shù)據(jù)導入和分析。初步掌握數(shù)據(jù)倉庫的概念，為后續(xù)企業(yè)級數(shù)倉做準備。

Hbase——Hbase集群搭建、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫工作原理、列式存儲、高吞吐量應用開發(fā)。掌握大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫Hbase的應用，科學的行鍵設計，熱點數(shù)據(jù)處理。

Kafka——理解消息隊列、Kafka集群部署、高并發(fā)高可用數(shù)據(jù)采集框架搭建。掌握高可以高并發(fā)數(shù)據(jù)隊列系統(tǒng)設計、能處理峰值問題。

Scala——Scala語法基礎、常用算子、異步通信。掌握優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理語言Scala

Spark——Spark集群搭建、離線數(shù)據(jù)處理、實時數(shù)據(jù)處理、機器學習、圖計算。掌握一棧式解決方案Spark，它是大數(shù)據(jù)的核心模塊。

常用輔助框架——Sqoop、Flume、Presto、impala、Phoenix、oozie、ElasticSearch、kylin、MongoDB、Redi、Druid。掌握常用工具和與大數(shù)據(jù)緊密相關的框架，提高工作效率，拓展框架功能。

第三階段：機器學習

python基礎——python基礎語法、面向對象、Numpy。掌握python基礎語法和機器學習相關的基礎框架。

數(shù)學基礎——線性代數(shù)、微積分、概率、凸優(yōu)化。本部分內(nèi)容理解即可，對優(yōu)化模型很重要。

常用算法——回歸、KNN、決策樹、聚類、集成學習、SVM、多分類、貝葉斯、EM、隱馬模型、深度學習。掌握常用計算器學習算法的原理，能夠根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型，訓練泛化能力強的模型。

第四階段：項目實操

云和數(shù)據(jù)有大數(shù)據(jù)專業(yè)，可以詳細了解一下，看看這個專業(yè)的職業(yè)發(fā)展。

大數(shù)據(jù)技術與應用專業(yè)要學習什么

大數(shù)據(jù)處理分析能力在21世紀至關重要。使用正確的大數(shù)據(jù)工具是企業(yè)提高自身優(yōu)勢、戰(zhàn)勝競爭對手的必要條件。下面讓我們來了解一下最常用的30種大數(shù)據(jù)工具，緊跟大數(shù)據(jù)發(fā)展腳步。

第一部分、數(shù)據(jù)提取工具

Octoparse是一種簡單直觀的網(wǎng)絡爬蟲，可以從網(wǎng)站上直接提取數(shù)據(jù)，不需要編寫代碼。無論你是初學者、大數(shù)據(jù)專家、還是企業(yè)管理層，都能通過其企業(yè)級的服務滿足需求。為了方便操作，Octoparse還添加了涵蓋30多個網(wǎng)站的“任務模板 (Task Templates)”，操作簡單易上手。用戶無需任務配置即可提取數(shù)據(jù)。隨著你對Octoparse的操作更加熟悉，你還可以使用其“向導模式 (Wizard Mode)”來構建爬蟲。除此之外，大數(shù)據(jù)專家們可以使用“高級模式 (Advanced Mode)”在數(shù)分鐘內(nèi)提取企業(yè)批量數(shù)據(jù)。你還可以設置“自動云提取 (Scheduled Cloud Extraction)”，以便實時獲取動態(tài)數(shù)據(jù)，保持跟蹤記錄。

Content Graber

Content Graber是比較進階的網(wǎng)絡爬網(wǎng)軟件，具有可用于開發(fā)、測試和生產(chǎn)服務器的編程操作環(huán)境。用戶可以使用C#或VB.NET調試或編寫腳本來構建爬蟲。Content Graber還允許你在爬蟲的基礎上添加第三方擴展軟件。憑借全面的功能，Content Grabber對于具有基本技術知識的用戶來說功能極其強大。

Import.io是基于網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)提取工具。Import.io于2016年首次啟動，現(xiàn)已將其業(yè)務模式從B2C轉變?yōu)锽2B。2019年，Import.io并購了Connotate，成為了一個網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集成平臺 (Web Data Integration Platform)。憑借廣泛的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)服務，Import.io成為了商業(yè)分析的絕佳選擇。

Parsehub是基于網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)爬蟲。它可以使用AJax，JavaScript等等從網(wǎng)站上提取動態(tài)的的數(shù)據(jù)。Parsehub提供為期一周的免費試用，供用戶體驗其功能。

Mozenda是網(wǎng)絡數(shù)據(jù)抓取軟件，提供企業(yè)級數(shù)據(jù)抓取服務。它既可以從云端也可以從內(nèi)部軟件中提取可伸縮的數(shù)據(jù)。

第二部分、開源數(shù)據(jù)工具

01Knime

KNIME是一個分析平臺，可以幫助你分析企業(yè)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)潛在的趨勢價值，在市場中發(fā)揮更大潛能。KNIME提供Eclipse平臺以及其他用于數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的外部擴展。KNIME為數(shù)據(jù)分析師提供了2,000多個模塊。

02OpenRefine（過去的Google Refine）是處理雜亂數(shù)據(jù)的強有力工具，可用于清理、轉換、鏈接數(shù)據(jù)集。借助其分組功能，用戶可以輕松地對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化。

03R-Programming

R大家都不陌生，是用于統(tǒng)計計算和繪制圖形的免費軟件編程語言和軟件環(huán)境。R語言在數(shù)據(jù)挖掘中很流行，常用于開發(fā)統(tǒng)計軟件和數(shù)據(jù)分析。近年來，由于其使用方便、功能強大，得到了很大普及。

04RapidMiner

與KNIME相似，RapidMiner通過可視化程序進行操作，能夠進行分析、建模等等操作。它通過開源平臺、機器學習和模型部署來提高數(shù)據(jù)分析效率。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)科學平臺可加快從數(shù)據(jù)準備到實施的數(shù)據(jù)分析流程，極大地提高了效率。

第三部分、數(shù)據(jù)可視化工具

Datawrapper

Microsoft PowerBI既提供本地服務又提供云服務。它最初是作為Excel附加組件引入的，后來因其強大的功能而廣受歡迎。截至目前，它已被視為數(shù)據(jù)分析領域的領頭羊，并且可以提供數(shù)據(jù)可視化和商業(yè)智能功能，使用戶能夠以較低的成本輕松創(chuàng)建美觀的報告或BI儀表板。

Solver

Solver專用于企業(yè)績效管理 (CPM) 數(shù)據(jù)可視化。其BI360軟件既可用于云端又可用于本地部署，該軟件側重于財務報告、預算、儀表板和數(shù)據(jù)倉庫的四個關鍵分析領域。

Qlik

Qlik是一種自助式數(shù)據(jù)分析和可視化工具?？梢暬膬x表板可幫助公司有效地“理解”其業(yè)務績效。

Tableau Public

Tableau是一種交互式數(shù)據(jù)可視化工具。與大多數(shù)需要腳本的可視化工具不同，Tableau可幫助新手克服最初的困難并動手實踐。拖放功能使數(shù)據(jù)分析變得簡單。除此之外，Tableau還提供了入門工具包和豐富的培訓資源來幫助用戶創(chuàng)建報告。

Google Fusion Tables

Fusion Table是Google提供的數(shù)據(jù)管理平臺。你可以使用它來收集，可視化和共享數(shù)據(jù)。Fusion Table與電子表格類似，但功能更強大、更專業(yè)。你可以通過添加CSV，KML和電子表格中的數(shù)據(jù)集與同事進行協(xié)作。你還可以發(fā)布數(shù)據(jù)作品并將其嵌入到其他網(wǎng)絡媒體資源中。

Infogram

Infogram提供了超過35種交互式圖表和500多種地圖，幫助你進行數(shù)據(jù)可視化。多種多樣的圖表（包括柱形圖，條形圖，餅形圖和文字云等等）一定會使你的聽眾印象深刻。

第四部分、情感分析工具

HubSpot’s ServiceHub

HubSpot具有客戶反饋工具，可以收集客戶反饋和評論，然后使用自然語言處理 (NLP) 分析數(shù)據(jù)以確定積極意圖或消極意圖，最終通過儀表板上的圖形和圖表將結果可視化。你還可以將HubSpot’s ServiceHub連接到CRM系統(tǒng)，將調查結果與特定聯(lián)系人聯(lián)系起來。這樣，你可以識別不滿意的客戶，改善服務，以增加客戶保留率。

Semantria

Semantria是一款從各種社交媒體收集帖子、推文和評論的工具。Semantria使用自然語言處理來解析文本并分析客戶的態(tài)度。通過Semantria，公司可以了解客戶對于產(chǎn)品或服務的感受，并提出更好的方案來改善產(chǎn)品或服務。

Trackur

Trackur的社交媒體監(jiān)控工具可跟蹤提到某一用戶的不同來源。它會瀏覽大量網(wǎng)頁，包括視頻、博客、論壇和圖像，以搜索相關消息。用戶可以利用這一功能維護公司聲譽，或是了解客戶對品牌和產(chǎn)品的評價。

SAS Sentiment Analysis

SAS Sentiment Analysis是一款功能全面的軟件。網(wǎng)頁文本分析中最具挑戰(zhàn)性的部分是拼寫錯誤。SAS可以輕松校對并進行聚類分析。通過基于規(guī)則的自然語言處理，SAS可以有效地對消息進行分級和分類。

Hootsuit Insight

Hootsuit Insight可以分析評論、帖子、論壇、新聞站點以及超過50種語言的上千萬種其他來源。除此之外，它還可以按性別和位置對數(shù)據(jù)進行分類，使用戶可以制定針對特定群體的戰(zhàn)略營銷計劃。你還可以訪問實時數(shù)據(jù)并檢查在線對話。

第五部分、數(shù)據(jù)庫

Oracle

毫無疑問，Oracle是開源數(shù)據(jù)庫中的佼佼者，功能豐富，支持不同平臺的集成，是企業(yè)的最佳選擇。并且，Oracle可以在AWS中輕松設置，是關系型數(shù)據(jù)庫的可靠選擇。除此之外，Oracle集成信用卡等私人數(shù)據(jù)的高安全性是其他軟件難以匹敵的。

PostgreSQL

PostgreSQL超越了Oracle、MySQL和Microsoft SQL Server，成為第四大最受歡迎的數(shù)據(jù)庫。憑借其堅如磐石的穩(wěn)定性，它可以處理大量數(shù)據(jù)。

Airtable

Airtable是基于云端的數(shù)據(jù)庫軟件，善于捕獲和顯示數(shù)據(jù)表中的信息。Airtable提供一系列入門模板，例如：潛在客戶管理、錯誤跟蹤和申請人跟蹤等，使用戶可以輕松進行操作。

MariaDB

MariaDB是一個免費的開源數(shù)據(jù)庫，用于數(shù)據(jù)存儲、插入、修改和檢索。此外，Maria提供強大的社區(qū)支持，用戶可以在這里分享信息和知識。

Improvado

Improvado是一種供營銷人員使用自動化儀表板和報告將所有數(shù)據(jù)實時地顯示在一個地方的工具。作為營銷和分析領導者，如果你希望在一個地方查看所有營銷平臺收集的數(shù)據(jù)，那么Inprovado對你再合適不過了。你可以選擇在Improvado儀表板中查看數(shù)據(jù)，也可以將其通過管道傳輸?shù)侥氵x擇的數(shù)據(jù)倉庫或可視化工具中，例如Tableau、Looker、Excel等。品牌，代理商和大學往往都喜歡使用Improvado，以大大節(jié)省人工報告時間和營銷花費。