CDA数据分析师原创作品
首先我们要知道什么是大数据? 顾名思义,大数据就是巨量数据,海量数据,也可以说是数量大,结构复杂,类型复杂的数据的集合。而从这些数据中获取有价值的信息的的能力,就是大数据技术。
大数据需要什么基础?学习大数据需要以下几个方面的基础: 1、 编程语言基础 2、 Linux系统的基本操作 3、 数据库 4、 Hadoop架构基础 5、 机器学习 一、编程语言基础 新手学大数据,首先要具备的是编程语言基础,如Java、C++等,要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础,编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位,掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多,甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。 二、Linux系统的基本操作 Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分,大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建,搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。 三、数据库 只要跟数据打交道就离不开数据库,SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能,当然,学习大数据SQL也是必经之路。 四、Hadoop架构设计 要学大数据,首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,再建立spark开发环境,完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。 Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统;MapReduce分布式计算模型;Yarn分布式资源管理器;Zookeeper分布式协调服务;Habse分布式数据库;Hive分布式数据仓库;Sqoop大数据迁移系统;Spark的基本应用等,是大数据生态圈的组件和作用。 五、机器学习 要使得大数据相关内容得到应用,则必然会涉及大量机器学习及算法的内容,发挥出大数据的优势,让你的办公效率更快,更强。这也是大数据最大的优势所在,使得计算机性能得到最大的利用。
学习大数据分析需要从以下几个模块入手: ¢ 大数据平台基础知识 ¢ 数据库知识应用 ¢ 大数据仓库知识应用 ¢ 数学及统计学基础 ¢ Python机器学习 ¢ 大数据平台分析Spark工具 ¢ 大数据综合案例 时光匆匆,我们生活得也很匆忙,如何匆忙中取胜,如何匆忙中取静,一切都要看个人的造化。好比掘地挖井取水,很多人都半途而废,甚至还差几十厘米就挖通了水源,但坚持和忍耐实在太考验人,也太折磨人,但也区分出了优胜劣汰的结局,毕竟不是人人都可以成为“吃得苦中苦,方为人上人”的胜利者。不过选择却在我们手上,我们选择做“苦中苦之后的人上人”,还是“三天打渔两天晒网的无功而返者”,都要我们自己一步一步去拨开迷雾。当你在刻苦努力时,你想到的是一群在KTV通宵狂欢的买醉哥们,还是年纪轻轻早已行走在佛罗伦萨小镇度假的大学同窗,好好掂量,好好鞭策,相信你会做出更明智的选择! |
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