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大數(shù)據(jù)需要掌握哪些技能

1、第一：計算機基礎(chǔ)知識。計算機基礎(chǔ)知識涉及到三大塊內(nèi)容，包括操作系統(tǒng)、編程語言和計算機網(wǎng)絡(luò)，其中操作系統(tǒng)要重點學(xué)習(xí)一下Linux操作系統(tǒng)，編程語言可以選擇Java或者Python。

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2、數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)的處理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基礎(chǔ)、常用函數(shù)和公式、數(shù)據(jù)透視表、VBA程序開發(fā)等式必備的；其次是Oracle和SQL sever。這是企業(yè)大數(shù)據(jù)分析不可缺少的技能；還有Hadoop之類的分布式數(shù)據(jù)庫，也應(yīng)該掌握。

3、掌握至少一種數(shù)據(jù)庫開發(fā)技術(shù)：Oracle、Teradata、DBMysql等，靈活運用SQL實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)ETL加工處理。 熟悉Linux系統(tǒng)常規(guī)shell處理命令，靈活運用shell做的文本處理和系統(tǒng)操作。

4、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)首先要學(xué)習(xí)Java基礎(chǔ) Java是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)需要的編程語言基礎(chǔ)，因為大數(shù)據(jù)的開發(fā)基于常用的高級語言。

5、入行大數(shù)據(jù)需要掌握的技能：數(shù)據(jù)采集：ETL工具負責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)課程都包含哪些內(nèi)容

自然語言處理與文本挖掘：學(xué)習(xí)處理和分析大規(guī)模文本數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括文本預(yù)處理、情感分析、文本分類、信息提取等。數(shù)據(jù)安全與隱私：學(xué)習(xí)保護大數(shù)據(jù)的安全和隱私的方法和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、隱私保護算法等內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)應(yīng)包含的課程有：JavaSE、MySQL、JavaEE、linux、hadoop、hive、hbase、oozie、flume、python、redis、kafka、scala、spark、ELK、flink、機器學(xué)習(xí)等。

在大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班主要培訓(xùn)內(nèi)容有：課程內(nèi)容教學(xué)。不同的培訓(xùn)機構(gòu)，根據(jù)課程內(nèi)容的不同，當然時間也會有所差異，學(xué)習(xí)內(nèi)容大概為Java語言基礎(chǔ)、HTML、CSS、JavaWeb和數(shù)據(jù)庫、Linux基礎(chǔ)、Hadoop生態(tài)體系、Spark生態(tài)體系等課程內(nèi)容。

一般工作包括數(shù)據(jù)清洗，執(zhí)行分析和數(shù)據(jù)可視化。學(xué)習(xí)Python、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與處理等。感興趣的話點擊此處，免費學(xué)習(xí)一下想了解更多有關(guān)大數(shù)據(jù)的相關(guān)信息，推薦咨詢【達內(nèi)教育】。

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數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法。預(yù)測性分析：從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點，通過科學(xué)的建立模型，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。語義引擎：需要設(shè)計到有足夠的人工智能以足以從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。

以道大數(shù)據(jù)課程體系都講什么

基礎(chǔ)課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、程序設(shè)計實踐。

數(shù)據(jù)安全與隱私：學(xué)習(xí)保護大數(shù)據(jù)的安全和隱私的方法和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)加密、訪問控制、隱私保護算法等內(nèi)容。

分布式計算框架和SparkStrom生態(tài)體系課程 有一定的基礎(chǔ)之后，需要學(xué)習(xí)Spark大數(shù)據(jù)處理技術(shù)、Mlib機器學(xué)習(xí)、GraphX圖計算以及Strom技術(shù)架構(gòu)基礎(chǔ)和原理等知識。

離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析等課程。

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