1樓：長沙新華電腦學院
主要是師傅領進門，可以看看這邊，網際網路it學校
怎樣進行大資料的入門級學習？
2樓：長沙新華電腦學院
那出來自學就是報班噠，比如這邊，網際網路it學校，可以對比下
怎樣進行大資料的入門級學習
3樓：恩博解保
先了解自己想往那些方面去發展，然後再跟是市場目前所需要的市場崗位選擇，看自己適合那個崗位，是大資料開發，還是大資料視覺化，或者其他的。
目前針對0基礎這塊的大資料培訓，市場口碑最好的還是光環大資料和飛馬訓練營，兩個都還不錯，市場口碑非常好！學員就業率也不錯
4樓：匿名使用者
目前可以先學習hadoop，如果學資料探勘和機器演算法，推薦先看資料探勘導論，統計分析原理。
如何進行大資料的入門級學習
5樓：匿名使用者
大資料（big data），是指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。
有人把資料比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在「大」，而在於「有用」。
價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是成為贏得競爭的關鍵。
大資料的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型;
3) 面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值
如何入門大資料
6樓：尚學堂j**a學院
首先好入門的自然是大資料開發，對於linux的作業系統和程式語言的部分沒什麼過多說明的，不要覺得有些東西沒用就跳過，有些時候程式設計思想和解決問題的方法同樣很重要，課本上有的一定要紮實。對於和大資料相關的元件，看上去十分的繁雜，很多小夥伴可能都是鑽研於每個元件的用法、運算元、函式、api，這當然沒有錯，但是同時一定不要忘記埋在其中的主線，那就是：完整的資料分析流程。
在學習的過程中一定要了解各元件的特點、區別和應用的資料場景。
離線計算
在離線計算場景下，使用的都是歷史資料，也就是不會再發生改變的資料。在資料來源確定以後，這些資料不會再增加、也不會再更新，比較適合對實時性要求不高的場景。大多數情況下是週期性的計算某一個指標或執行一個job，運算耗時基本上可以控制在分鐘級。
資料來源：資料檔案、資料庫中的資料等
資料採集：sqoop、hdfs資料上傳、hive資料匯入等
資料儲存：hdfs
資料分析：mapreduce、hive ql
計算結果：hive結果表（hivejdbc查詢）、匯出至關係型資料庫
實時計算
實時計算所面對的資料是不斷的流入的，要能夠使用合適的元件處理實時流入的資料。有些時候單位時間內的資料流入會比較多，消費的比較慢。有些時候單位時間內的資料流入會比較少，消費的會比較快。
所以在採集資料時一方面要保證資料不丟失，同時還需要有中介軟體來管理好資料。在進行實時計算時可以使用微批次的方式也可以使用其他方式，同時要處理好計算結果合併的問題，實時展示最新的結果。
資料來源：日誌檔案增量監聽等
資料採集：flume
中介軟體：kafka
資料分析：spark-streaming，flink等
計算結果：hbase
以上只是簡單的列舉了一些實現不同場景資料流程的元件整合方案，詣在告訴大家一定要善於發現和總結不同元件的特點，把合適的元件放在合適的位置，這也是面試官經常喜歡問的場景題目。其實每個元件的使用方法和呼叫api並沒有很複雜，重點還是在於流程化、一體化、把元件之間連線起來，不斷的滲透和強化資料分析和處理的思路，能夠把一個需求直接翻譯成資料分析方案，這才是學習的重點。
怎樣學習大資料？ 20
7樓：尚矽谷
大資料相對來說適合有基礎的人學習，沒有基礎不建議學大資料學大資料一定要有方向，你可以按照大資料路線圖的順序學習，選擇大資料培訓機構的時候重點關注機構的口碑情況，好的大資料培訓機構口碑都是比較不錯的，除了口碑再瞭解一下機構的課程體系、就業資訊、費用花銷等等方面，多對比幾家機構，希望你早日學有所成。
大資料路線圖
8樓：
總體思維
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往取樣一直是主要資料獲取手段，這是人類在無法獲得總體資料資訊條件下的無奈選擇。在大資料時代，人們可以獲得與分析更多的資料，甚至是與之相關的所有資料，而不再依賴於取樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節資訊。
正如舍恩伯格總結道：「我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。
如今，技術環境已經有了很大的改善。在大資料時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析資料的主要方式。
」也就是說，在大資料時代，隨著資料收集、儲存、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究物件有關的所有資料，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。
容錯思維
在小資料時代，由於收集的樣本資訊量比較少，所以必須確保記錄下來的資料儘量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大資料時代，得益於大資料技術的突破，大量的非結構化、異構化的資料能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從資料中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。
舍恩伯格指出，「執迷於精確性是資訊缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的資料是結構化且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化資料都無法利用，只有接受不精確性，我們才能開啟一扇從未涉足的世界的窗戶」。
也就是說，在大資料時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時資料時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在巨集觀層面擁有更好的知識和洞察力。
相關思維
在小資料世界中，人們往往執著於現象背後的因果關係，試圖通過有限樣本資料來剖析其中的內在機理。小資料的另一個缺陷就是有限的樣本資料無法反映出事物之間的普遍性的相關關係。而在大資料時代，人們可以通過大資料技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關係，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和**未來，而建立在相關關係分析基礎上的**正是大資料的核心議題。
通過關注線性的相關關係，以及複雜的非線性相關關係，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯絡，還可以掌握以前無法理解的複雜技術和社會動態，相關關係甚至可以超越因果關係，成為我們瞭解這個世界的更好視角。舍恩伯格指出，大資料的出現讓人們放棄了對因果關係的渴求，轉而關注相關關係，人們只需知道「是什麼」，而不用知道「為什麼」。
我們不必非得知道事物或現象背後的複雜深層原因，而只需要通過大資料分析獲知「是什麼」就意義非凡，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點、資訊和知識。也就是說，在大資料時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大資料帶來的深刻洞見。
智慧思維
不斷提高機器的自動化、智慧化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「機器人」研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到資訊社會以來，人類社會的自動化、智慧化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智慧水平仍不盡如人意。
但是，大資料時代的到來，可以為提升機器智慧帶來契機，因為大資料將有效推進機器思維方式由自然思維轉向智慧思維，這才是大資料思維轉變的關鍵所在、核心內容。
眾所周知，人腦之所以具有智慧、智慧，就在於它能夠對周遭的資料資訊進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大資料時代，隨著物聯網、雲端計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大資料系統也能夠自動地搜尋所有相關的資料資訊，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析資料、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智慧思維能力和**未來的能力。
「智慧、智慧」是大資料時代的顯著特徵，大資料時代的思維方式也要求從自然思維轉向智慧思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智慧化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。
怎樣進行大資料的入門級學習
9樓：千鋒教育
推薦你看一些入門書籍吧
《深入淺出資料分析》這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了r是大加分。難易程度：非常易。
《啤酒與尿布》通過案例來說事情，而且是最經典的例子。難易程度：非常易。
《資料之美》一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有**，對理解資料分析的應用領域和做法非常有幫助。難易程度：易。
《數學之美》這本書非常棒啦，入門讀起來很不錯！
大資料入門書籍有哪些，適合入門大資料的書籍有哪些？
社交 電商 雲，o2o，大資料。每個階段都有熱點詞。這會兒最熱的應該就是 大資料 了。不過，有點濫，有點俗，似乎也有點泡沫化了。不用擔心，一般來講，講得最厲害的時候，時候還早呢 等到無聲無息了，那真是隨風潛入夜了。但是，說真的，處於這個風雲激盪創業年代的人們，如果能夠靜下心仔細瞭解點有關大資料的概念...
大資料的發展趨勢是怎樣的,大資料技術的發展趨勢有哪些
近幾年bai我國雲端計算行業的市du場規模和滲透率均zhi在持續增dao長,使得我 國公專有云市場進入了一個新的發展屬階段。除此之外,在5g商用以及ai等技術發展的推動下,我國公有云市場規模始終保持高速增長趨勢,根據中國資訊通訊研究院的資料統計,2018年,中國公有云市場規模達到437.4億元,較2...
有什麼比較好入門的大資料分析方法
1 excel是基礎中基礎，學好真心沒商量啦2 spss是資料分析好手，裡面有聚類，各種迴歸 時間序列，統計，卡方檢驗等等，易操作，屬於中級。3，r語言是目前資料分析師主流工具，功能強大，貌似裡面的資料視覺化可謂酷炫吊炸天。屬於中高階。4 python是一種程式語言，用於資料分析挖掘,網路爬蟲等。強...