大數(shù)據(jù)作為2019年比較熱門的技術(shù)，受到越來越多的關注，那么對于一個想進入大數(shù)據(jù)的朋友來說，最想知道的是：大數(shù)據(jù)學什么？今天科多大數(shù)據(jù)就和你們一起來分享一篇關于大數(shù)據(jù)學習內(nèi)容體系介紹的文章。（資料在尾部）

大數(shù)據(jù)技術(shù)體系太龐雜了，基礎技術(shù)覆蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、分布式存儲、NOSQL數(shù)據(jù)庫、多模式計算（批處理、在線處理、實時流處理、內(nèi)存處理）、多模態(tài)計算（圖像、文本、視頻、音頻）、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、深度學習、并行計算、可視化等各種技術(shù)范疇和不同的層面。另外大數(shù)據(jù)應用領域廣泛，各領域采用技術(shù)的差異性還是比較大的。短時間很難掌握多個領域的大數(shù)據(jù)理論和技術(shù)，建議從應用切入、以點帶面，先從一個實際的應用領域需求，搞定一個一個技術(shù)點，有一定功底之后，再舉一反三橫向擴展，這樣學習效果就會好很多。大數(shù)據(jù)技術(shù)初探

從前幾年到現(xiàn)在所謂的大數(shù)據(jù)時代，移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能、機器人、大數(shù)據(jù)等前沿信息技術(shù)領域，逐個火了一遍，什么是大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)的技術(shù)范疇包括那些，估計很多人都是根據(jù)自己所熟悉的領域在盲人摸象。

下文從DT（Data technology，數(shù)據(jù)技術(shù)）技術(shù)泛型角度來系統(tǒng)地介紹什么是大數(shù)據(jù)，包括那些核心技術(shù)，各領域之間的關系等等：

首先我們說機器學習，機器學習（machine learning），是計算機科學和統(tǒng)計學的交叉學科，核心目標是通過函數(shù)映射、數(shù)據(jù)訓練、最優(yōu)化求解、模型評估等一系列算法實現(xiàn)，讓計算機擁有對數(shù)據(jù)進行自動分類和預測的功能；機器學習領域包括很多智能處理算法，分類、聚類、回歸、相關分析等每類下面都有很多算法進行支撐，如SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡，Logistic回歸，決策樹、EM、HMM、貝葉斯網(wǎng)絡、隨機森林、LDA等，無論是網(wǎng)絡排名的十大算法還是二十大算法，都只能說是冰山一角；總之計算機要智能化，機器學習是核心的核心，深度學習、數(shù)據(jù)挖掘、商業(yè)智能、人工智能，大數(shù)據(jù)等概念的核心技術(shù)就是機器學習，機器學習用于圖像處理和識別就是機器視覺，機器學習用于模擬人類語言就是自然語言處理，機器視覺和自然語言處理也是支撐人工智能的核心技術(shù)，機器學習用于通用的數(shù)據(jù)分析就是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘也是商業(yè)智能的核心技術(shù)。

深度學習（deep learning），機器學習里面現(xiàn)在比較火的一個子領域，深度學習是已經(jīng)被研究過幾十年的神經(jīng)網(wǎng)絡算法的變種，由于在大數(shù)據(jù)條件下圖像，語音識別等領域的分類和識別上取得了非常好的效果，有望成為人工智能取得突破的核心技術(shù)，所以各大研究機構(gòu)和IT巨頭們都投入了大量的人力物力做相關的研究和開發(fā)工作。

數(shù)據(jù)挖掘（data mining），是一個很寬泛的概念，類似于采礦，要從大量石頭里面挖出很少的寶石，從海量數(shù)據(jù)里面挖掘有價值有規(guī)律的信息同理。數(shù)據(jù)挖掘核心技術(shù)來自于機器學習領域，如深度學習是機器學習一種比較火的算法，當然也可以用于數(shù)據(jù)挖掘。還有傳統(tǒng)的商業(yè)智能（BI）領域也包括數(shù)據(jù)挖掘，OLAP多維數(shù)據(jù)分析可以做挖掘分析，甚至Excel基本的統(tǒng)計分析也可以做挖掘。關鍵是你的技術(shù)能否真正挖掘出有用的信息，然后這些信息可以提升指導你的決策，如果是那就算入了數(shù)據(jù)挖掘的門。

人工智能（artifical intelligence），也是一個很大的概念，終極目標是機器智能化擬人化，機器能完成和人一樣的工作，人腦僅憑幾十瓦的功率，能夠處理種種復雜的問題，怎樣看都是很神奇的事情。雖然機器的計算能力比人類強很多，但人類的理解能力，感性的推斷，記憶和幻想，心理學等方面的功能，機器是難以比肩的，所以機器要擬人化很難單從技術(shù)角度把人工智能講清楚。人工智能與機器學習的關系，兩者的相當一部分技術(shù)、算法都是重合的，深度學習在計算機視覺和qipai走步等領域取得了巨大的成功，比如谷歌自動識別一只貓，最近谷歌的AlpaGo還擊敗了人類頂級的專業(yè)圍棋手等。但深度學習在現(xiàn)階段還不能實現(xiàn)類腦計算，最多達到仿生層面，情感，記憶，認知，經(jīng)驗等人類獨有能力機器在短期難以達到。

最后我們才說大數(shù)據(jù)（big data），大數(shù)據(jù)本質(zhì)是一種方法論，一句話概括，就是通過分析和挖掘全量海量的非抽樣數(shù)據(jù)進行輔助決策。上述技術(shù)原來是在小規(guī)模數(shù)據(jù)上進行計算處理，大數(shù)據(jù)時代呢，只是數(shù)據(jù)變大了，核心技術(shù)還是離不開機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等，另外還需考慮海量數(shù)據(jù)的分布式存儲管理和機器學習算法并行處理等核心技術(shù)?？傊髷?shù)據(jù)這個概念就是個大框，什么都能往里裝，大數(shù)據(jù)源的采集如果用傳感器的話離不開物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)源的采集用智能手機的話離不開移動互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)存儲要高擴展就離不開云計算，大數(shù)據(jù)計算分析采用傳統(tǒng)的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)會比較慢，需要做并行計算和分布式計算擴展，大數(shù)據(jù)要互動展示離不開可視化，大數(shù)據(jù)的基礎分析要不要跟傳統(tǒng)商業(yè)智能結(jié)合，金融大數(shù)據(jù)分析、交通大數(shù)據(jù)分析、醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析、電信大數(shù)據(jù)分析、電商大數(shù)據(jù)分析、社交大數(shù)據(jù)分析，文本大數(shù)據(jù)、圖像大數(shù)據(jù)、視頻大數(shù)據(jù)…諸如此類等等范圍太廣…，總之大數(shù)據(jù)這個框太大，其終極目標是利用上述一系列核心技術(shù)實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)條件下的人類深度洞察和決策智能化！這不僅是信息技術(shù)的終極目標，也是人類社會發(fā)展管理智能化的核心技術(shù)驅(qū)動力。

數(shù)據(jù)分析師的能力體系

如下圖：

數(shù)學知識

數(shù)學知識是數(shù)據(jù)分析師的基礎知識。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解一些描述統(tǒng)計相關的基礎內(nèi)容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統(tǒng)計模型算法則是加分。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，統(tǒng)計模型相關知識是必備能力，線性代數(shù)（主要是矩陣計算相關知識）最好也有一定的了解。

而對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，除了統(tǒng)計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數(shù)學的要求是高的。

分析工具

對于初級數(shù)據(jù)分析師，玩轉(zhuǎn)Excel是必須的，數(shù)據(jù)透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統(tǒng)計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。

編程語言

對于初級數(shù)據(jù)分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本就OK了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來獲取和處理數(shù)據(jù)都是事半功倍。當然其他編程語言也是可以的。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一門，Shell得會用……總之編程語言絕對是數(shù)據(jù)挖掘工程師的最核心能力了。

業(yè)務理解

業(yè)務理解說是數(shù)據(jù)分析師所有工作的基礎也不為過，數(shù)據(jù)的獲取方案、指標的選取、乃至最終結(jié)論的洞察，都依賴于數(shù)據(jù)分析師對業(yè)務本身的理解。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，主要工作是提取數(shù)據(jù)和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結(jié)論，擁有對業(yè)務的基本了解就可以。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要對業(yè)務有較為深入的了解，能夠基于數(shù)據(jù)，提煉出有效觀點，對實際業(yè)務能有所幫助。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，對業(yè)務有基本了解就可以，重點還是需要放在發(fā)揮自己的技術(shù)能力上。

邏輯思維

這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么樣的手段，達到什么樣的目標。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，邏輯思維主要體現(xiàn)在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯(lián)關系，清楚每一個指標變化的前因后果，會給業(yè)務帶來的影響。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，邏輯思維除了體現(xiàn)在和業(yè)務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是高的。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化說起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個PPT里邊放上數(shù)據(jù)圖表也可以算是數(shù)據(jù)可視化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。

對于初級數(shù)據(jù)分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數(shù)據(jù)，就達到目標了。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要探尋更好的數(shù)據(jù)可視化方法，使用更有效的數(shù)據(jù)可視化工具，根據(jù)實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，了解一些數(shù)據(jù)可視化工具是有必要的，也要根據(jù)需求做一些復雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。

協(xié)調(diào)溝通

對于初級數(shù)據(jù)分析師，了解業(yè)務、尋找數(shù)據(jù)、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。

對于高級數(shù)據(jù)分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產(chǎn)品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協(xié)調(diào)能力。

對于數(shù)據(jù)挖掘工程師，和人溝通技術(shù)方面內(nèi)容偏多，業(yè)務方面相對少一些，對溝通協(xié)調(diào)的要求也相對低一些。

快速學習

無論做數(shù)據(jù)分析的哪個方向，初級還是高級，都需要有快速學習的能力，學業(yè)務邏輯、學行業(yè)知識、學技術(shù)工具、學分析框架……數(shù)據(jù)分析領域中有學不完的內(nèi)容，需要大家有一顆時刻不忘學習的心。

數(shù)據(jù)分析師的工具體系

一圖說明問題

可以從圖上看到，Python在數(shù)據(jù)分析中的泛用性相當之高，流程中的各個階段都可以使用Python。所以作為數(shù)據(jù)分析師的你如果需要學習一門編程語言，那么強力推薦Python～

Hadoop家族產(chǎn)品技術(shù)介紹:

Apache Hadoop: 是Apache開源組織的一個分布式計算開源框架，提供了一個分布式文件系統(tǒng)子項目(HDFS)和支持MapReduce分布式計算的軟件架構(gòu)。

Apache Hive: 是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，通過類SQL語句快速實現(xiàn)簡單的MapReduce統(tǒng)計，不必開發(fā)專門的MapReduce應用，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。

Apache Pig: 是一個基于Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)分析工具，它提供的SQL-LIKE語言叫Pig Latin，該語言的編譯器會把類SQL的數(shù)據(jù)分析請求轉(zhuǎn)換為一系列經(jīng)過優(yōu)化處理的MapReduce運算。

Apache HBase: 是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，利用HBase技術(shù)可在廉價PC Server上搭建起大規(guī)模結(jié)構(gòu)化存儲集群。

Apache Sqoop: 是一個用來將Hadoop和關系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)相互轉(zhuǎn)移的工具，可以將一個關系型數(shù)據(jù)庫（MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數(shù)據(jù)導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數(shù)據(jù)導進到關系型數(shù)據(jù)庫中。

Apache Zookeeper: 是一個為分布式應用所設計的分布的、開源的協(xié)調(diào)服務，它主要是用來解決分布式應用中經(jīng)常遇到的一些數(shù)據(jù)管理問題，簡化分布式應用協(xié)調(diào)及其管理的難度，提供高性能的分布式服務

Apache Mahout:是基于Hadoop的機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的一個分布式框架。Mahout用MapReduce實現(xiàn)了部分數(shù)據(jù)挖掘算法，解決了并行挖掘的問題。

Apache Cassandra:是一套開源分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它最初由Facebook開發(fā)，用于儲存簡單格式數(shù)據(jù)，集Google BigTable的數(shù)據(jù)模型與Amazon Dynamo的完全分布式的架構(gòu)于一身

Apache Avro: 是一個數(shù)據(jù)序列化系統(tǒng)，設計用于支持數(shù)據(jù)密集型，大批量數(shù)據(jù)交換的應用。Avro是新的數(shù)據(jù)序列化格式與傳輸工具，將逐步取代Hadoop原有的IPC機制

Apache Ambari: 是一種基于Web的工具，支持Hadoop集群的供應、管理和監(jiān)控。

Apache Chukwa: 是一個開源的用于監(jiān)控大型分布式系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)，它可以將各種各樣類型的數(shù)據(jù)收集成適合 Hadoop 處理的文件保存在 HDFS 中供 Hadoop 進行各種 MapReduce 操作。

Apache Hama: 是一個基于HDFS的BSP（Bulk Synchronous Parallel)并行計算框架, Hama可用于包括圖、矩陣和網(wǎng)絡算法在內(nèi)的大規(guī)模、大數(shù)據(jù)計算。

Apache Flume: 是一個分布的、可靠的、高可用的海量日志聚合的系統(tǒng)，可用于日志數(shù)據(jù)收集，日志數(shù)據(jù)處理，日志數(shù)據(jù)傳輸。

Apache Giraph: 是一個可伸縮的分布式迭代圖處理系統(tǒng)， 基于Hadoop平臺，靈感來自 BSP (bulk synchronous parallel) 和 Google 的 Pregel。

Apache Oozie: 是一個工作流引擎服務器, 用于管理和協(xié)調(diào)運行在Hadoop平臺上（HDFS、Pig和MapReduce）的任務。

Apache Crunch: 是基于Google的FlumeJava庫編寫的Java庫，用于創(chuàng)建MapReduce程序。與Hive，Pig類似，Crunch提供了用于實現(xiàn)如連接數(shù)據(jù)、執(zhí)行聚合和排序記錄等常見任務的模式庫

Apache Whirr: 是一套運行于云服務的類庫（包括Hadoop），可提供高度的互補性。Whirr學支持Amazon EC2和Rackspace的服務。

Apache Bigtop: 是一個對Hadoop及其周邊生態(tài)進行打包，分發(fā)和測試的工具。

Apache HCatalog: 是基于Hadoop的數(shù)據(jù)表和存儲管理，實現(xiàn)中央的元數(shù)據(jù)和模式管理，跨越Hadoop和RDBMS，利用Pig和Hive提供關系視圖。

Cloudera Hue: 是一個基于WEB的監(jiān)控和管理系統(tǒng)，實現(xiàn)對HDFS，MapReduce/YARN, HBase, Hive, Pig的web化操作和管理。

當前名稱：大數(shù)據(jù)要學習什么知識？大數(shù)據(jù)學習的內(nèi)容有哪些？
瀏覽路徑：http://www.rwnh.cn/news21/98571.html

成都網(wǎng)站建設公司_創(chuàng)新互聯(lián)，為您提供營銷型網(wǎng)站建設、建站公司、定制網(wǎng)站、企業(yè)建站、移動網(wǎng)站建設、動態(tài)網(wǎng)站

廣告

聲明：本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主，如果涉及侵權(quán)請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網(wǎng)站立場，如需處理請聯(lián)系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載，或轉(zhuǎn)載時需注明來源： 創(chuàng)新互聯(lián)