大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。零基础怎么系统学习大数据?首先我们先了解一下什么是大数据。"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据工程师需要学习哪些知识?一、从入门到进阶，大致罗列了8大学习阶段：很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系第一阶段 Java语言基础Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类第二阶段 HTML、CSS与JavaScriptPC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用第三阶段 JavaWeb和数据库数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕第四阶段 Linux&Hadoopt体系Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架第五阶段 实战(一线公司真实项目)数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用第六阶段 Spark生态体系Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算第七阶段 Storm生态体系storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解第八阶段 大数据分析 —AI(人工智能)Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理;二、大数据究竟大到什么地步?堪比小编的胃 以及内心满满的叛逆勇气"大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。4个V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括总结出了大数据的4大优势和特点，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。这也是大数据与以往的海量数据相比最主要的区别：1、 数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。2、 数据类型繁多，涉及网络日志、视频、图片、地理位置等信息。
|
|
收藏
淘帖
踩
