1、第一:计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容,包括操作系统、编程语言和计算机网络,其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统,编程语言可以选择Java或者Python。
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2、数据处理:数据的处理需要掌握有效率的工具,例如:Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的;其次是Oracle和SQL sever。这是企业大数据分析不可缺少的技能;还有Hadoop之类的分布式数据库,也应该掌握。
3、掌握至少一种数据库开发技术:Oracle、Teradata、DBMysql等,灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理。 熟悉Linux系统常规shell处理命令,灵活运用shell做的文本处理和系统操作。
4、学习大数据首先要学习Java基础 Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。
5、入行大数据需要掌握的技能:数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
自然语言处理与文本挖掘:学习处理和分析大规模文本数据的技术,包括文本预处理、情感分析、文本分类、信息提取等。数据安全与隐私:学习保护大数据的安全和隐私的方法和技术,包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等内容。
大数据培训应包含的课程有:JavaSE、MySQL、JavaEE、linux、hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink、机器学习等。
在大数据培训班主要培训内容有:课程内容教学。不同的培训机构,根据课程内容的不同,当然时间也会有所差异,学习内容大概为Java语言基础、HTML、CSS、JavaWeb和数据库、Linux基础、Hadoop生态体系、Spark生态体系等课程内容。
一般工作包括数据清洗,执行分析和数据可视化。学习Python、数据库、网络爬虫、数据分析与处理等。感兴趣的话点击此处,免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息,推荐咨询【达内教育】。
如需大数据培训推荐选择【达内教育】。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。
数据挖掘算法:大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法。预测性分析:从大数据中挖掘出特点,通过科学的建立模型,从而预测未来的数据。语义引擎:需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。
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。
数据安全与隐私:学习保护大数据的安全和隐私的方法和技术,包括数据加密、访问控制、隐私保护算法等内容。
分布式计算框架和SparkStrom生态体系课程 有一定的基础之后,需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。
离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、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等课程。
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