原创 大數據開發需要學習什麼?大數據平臺是什麼?

大數據開發專業需要學習的內容包括三大部分,分別是大數據基礎知識、大數據平臺知識、大數據場景知識。大數據基礎知識: 有三個主要部分,分別是數學、統計學和計算機等學科。大數據基礎知識往往決定了開發人員未來的成長高度,所以要重視基礎知識的學習。

原创 大數據學習路線圖 讓你精準掌握大數據技術學習

大數據指不用隨機分析法這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理的方法。互聯網時代每個企業每天都要產生龐大的數據,對數據進行儲存,對有效的數據進行挖掘分析並應用需要依賴於大數據開發,大數據開發課程採用真實商業數據源並融合雲計算+機器學習,讓學員有

原创 爲何零基礎也可學習大數據技術?

隨着大數據在國內的發展,大數據相關人才出現了供不應求的狀況,大數據分析師更是被媒體稱爲“未來發展前景良好的職業之一”。大數據分析師的薪酬比同等級職位高20%。而如何成爲大數據時代的弄潮兒,掌握當下緊缺的軟件技能是關鍵,那麼,零基礎該怎樣學習

原创 如何進入大數據領域,學習路線是什麼?

小白如何學習大數據技術?大數據怎麼入門?大數據的應用前景等等問題,已成爲熱門大數據領域熱門問題,今天小編就來爲大傢俱體解答一下關於大數據學習的相關問題。 隨着大數據行業的快速發展,也隨之出現了一些問題,比如大數據人才的缺失就是目前急需解決的

原创 初識大數據

什麼是大數據?大數據有什麼特點?大數據與傳統的數據有什麼關係?大數據和我們有什麼關係?雖然很多書籍上直接說明了大數據的概念和特點,但是根據個人的體會,如果我們先了解數據的概念和特點,那麼我們將會更加容易理解大數據。 關於數據的幾個問題 什麼

原创 大數據分析學習必須用到的工具,一定要收藏

簡單來說,我們可以把大數據分析工具簡單分成兩個維度: 第一維度:數據存儲層——數據報表層——數據分析層——數據展現層 第二維度:用戶級——部門級——企業級——BI級 1、數據存儲層 數據存儲涉及到數據庫的概念和數據庫語言,這方面不一定要深鑽

原创 4個步驟帶你搞定大數據,Linux到大數據學習路線資料(絕對必看)

Linux學習路線圖 運維學習需要分爲四個階段: ①linux初級入門 ②linux中級進階 ③linux高級提升 ④資深方向細化。 第一階段:初級入門 Linux基礎知識、基本命令(起源、組成、常用命令如cp、ls、file、mkdir等

原创 零基礎如何快速學好大數據?

大數據技術及應用已經成爲互聯網+時代發展的最大的趨。這也使得很多人紛紛選擇學習大數據,在時代發展的潮流中獲得屬於自己的一份天地。大數據技術體系龐大,包括的知識較多,系統的學習大數據可以讓你全面掌握大數據技能。 一、在開始學習大數據前應該掌握

原创 10個最熱門的大數據技術

大數據已經融入到各行各業,哪些大數據技術是最受歡迎?哪些大數據技術潛力巨大?請聽大講臺老師對10個最熱門的大數據技術的介紹。 (一)預測分析 預測分析是一種統計或數據挖掘解決方案,包含可在結構化和非結構化數據中使用以確定未來結果的算法和技術

原创 大數據和Hadoop什麼關係?爲什麼大數據要學習Hadoop?

大數據是一系列技術的統稱,經過多年的發展,大數據已經形成了從數據採集、整理、傳輸、存儲、安全、分析、呈現和應用等一系列環節,這些環節涉及到諸多大數據工作崗位,這些工作崗位與物聯網、雲計算也都有密切的聯繫。 Hadoop是一個由Apache基

原创 大數據開發是幹什麼的?

大數據作爲時下火熱的IT行業的詞彙,隨之而來的數據開發、數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成爲行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨着大數據時代的來臨,大數據開發也應運而生。 大數據開發其實分兩種,第一類是編寫

原创 什麼是大數據?大數據學習路線和就業方向

大數據又稱巨量資料,就是數據量大、來源廣、種類繁多(日誌、視頻、音頻),大到PB級別,現階段的框架就是爲了解決PB級別的數據。 專業的來講:大數據(big data,mega data),或稱巨量資料,指的是需要新處理模式才能具有更強的決策

原创 大數據是什麼?大數據的趨勢?

大數據(big data),指無法在一定時間範圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫

原创 零基礎如何轉行大數據?系統學習路線在此

都知道大數據薪資高,前景好。而大數據又需要Java基礎。對於稍微懂些Java的童鞋來說,到底如何轉行大數據呢?今天小編給你一個大數據工程師具體的學習路線圖。【ps:無java基礎也可以學習大數據】 分享轉行經驗路線 對於Java程序員,大數

原创 大數據的本質是什麼,它的價值可以體現在哪些方面

根本的原因,互聯網***了我們的生活,從線上延伸到線下,人車物都被數據化了,這才使數據的大規模商用成爲可能,再包裝一個名號大數據。 技術層面無非是把一臺機器做不了的事分給很多機器做,並不是主要的進步。主要的推動力是智能手機,我們的每一次聊天