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        零基礎轉行大數據需要什么基礎?

        • 發布:Java培訓
        • 來源:大數據培訓
        • 時間:2019-07-24 17:16

        大數據需要什么基礎?學習大數據需要以下幾個方面的基礎:

        1、 編程語言基礎

        2、 Linux系統的基本操作

        3、 數據庫

        4、 Hadoop架構基礎

        5、 機器學習

        一、編程語言基礎

        新手學大數據,首先要具備的是編程語言基礎,如Java、C++等,要初步掌握面向對象、抽象類、接口、繼承、多態和數據流及對象流等基礎,編程語言在大數據中占據了不可逾越的地位,掌握一門編程語言再學習大數據會輕松很多,甚至編程語言要比大數據學習的時間更長。

        二、Linux系統的基本操作

        Linux系統的基本操作是大數據不可分割的一部分,大數據的組件都是在這個系統中跑的。重點是要學習一下Linux環境的搭建,搭建平臺有Ubuntu、Centos。內容包括系統配置、系統安裝、SSH、軟件安裝等。

        三、數據庫

        只要跟數據打交道就離不開數據庫,SQL語言是每個數據分析師必不可少的一項硬技能,當然,學習大數據SQL也是必經之路。

        四、Hadoop架構設計

        要學大數據,首先要了解的是如何在單臺Windows系統上通過虛擬機搭建多臺Linux虛擬機,從而構建Hadoop集群,再建立spark開發環境,完成大數據環境的配置搭建。也是學習大數據的第一步。

        Hadoop生態體系HDFS分布式文件系統;MapReduce分布式計算模型;Yarn分布式資源管理器;Zookeeper分布式協調服務;Habse分布式數據庫;Hive分布式數據倉庫;Sqoop大數據遷移系統;Spark的基本應用等,是大數據生態圈的組件和作用。

        五、機器學習

        要使得大數據相關內容得到應用,則必然會涉及大量機器學習及算法的內容,發揮出大數據的優勢,讓你的辦公效率更快,更強。這也是大數據最大的優勢所在,使得計算機性能得到最大的利用。

        學習大數據分析需要從以下幾個模塊入手:

        大數據平臺基礎知識

        數據庫知識應用

        大數據倉庫知識應用

        數學及統計學基礎

        Python機器學習

        大數據平臺分析Spark工具

        大數據綜合案例

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