大数据学的是什么

大数据学习内容

• 基础学科知识
  • 统计学、数学和计算机是大数据的三大支撑性学科，这为理解数据处理、算法分析等奠定基础。
• 编程语言
  • Java：它是大数据最基础的编程语言，一是因为大数据涉及海量数据计算、查询和存储，后台开发易涉及大数据量存取场景；二是Java功能强大且很多大数据组件由Java开发，深入学习大数据必须先掌握Java。
  • Python：是数据挖掘、机器学习等方面常用的编程语言，例如在数据挖掘工程师的工作中经常会用到Python从海量数据中发现规律。
  • Scala：在Spark大数据处理等场景中会用到Scala编程语言。
• 数据处理相关工具与框架
  • Hadoop：几乎成为大数据的代名词，是大部分企业的大数据标准，其中分布式文件系统HDFS容错性高，适合部署在廉价机器上并提供高吞吐量的数据访问，适用于大数据集使用。
  • SQL语言：需要熟练使用，用于数据查询、操作等任务。
  • Hive：用于数据仓库的构建，方便对存储在Hadoop中的数据进行查询和分析等操作。
  • Spark：包含Spark大数据处理、Spark - Streaming大数据处理、Spark - Mlib机器学习、Spark - GraphX图计算等内容，可用于构建推荐系统等实际项目。
• 数据挖掘与分析能力
  • 要对数据敏感，具备良好的逻辑分析能力，能够熟练运用如SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等数据分析软件中的至少一门进行数据搜集、整理、分析，做出行业研究、评估和预测等工作。