大数据分析的基础是什么

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• 学大数据需要具备什么基础？
• 大数据需要哪些基础
• 大数据分析应该掌握哪些基础知识呢？

学大数据需要具备什么基础？学习大数据所需的基础知识是数学基础、统计基础和计算机基础。
大数据是指数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，无法使用传统数据库进行传输、管理和处理，需要新的处理模型才能拥有更大的决策能力。 、海量、高增长率和多样化的信息资产，具有发现和流程优化的洞察力。 大数据是一门交叉学科：统计学、数学和计算机科学是三大支撑学科；生物学、医学、环境科学、经济学、社会学和管理学等都是应用型和高等学科。

大数据需要哪些基础

大数据必备的基础包括：数学、统计学、计算机技术、商业知识和行业知识。

数学和统计学是大数据的基础。 在进行大数据分析时，数学帮助我们理解和解决复杂的数据模型，而统计学则提供了提取有用信息并从数据中进行预测的工具。 例如，线性代数、概率论、回归分析等数学概念广泛应用于大数据处理中。

计算机技术也是大数据的重要基础。 大数据技术处理的数据量巨大，因此必须对编程、数据结构、数据库管理、云计算等技术有一定的理解和使用能力。 编程技能，特别是能够使用编程语言进行数据处理和算法开发，是大数据工程师必备的技能。

专业知识与行业知识同样重要。 大数据的应用是跨行业的，不同的行业对大数据有不同的要求和应用方式。 因此，了解不同行业的业务背景和知识，可以更准确地应用大数据解决实际问题。 例如，在医疗、金融、零售等行业，大数据的应用有独特的场景和需求。

要有效地处理大数据，上述基础知识和能力必不可少。 只有打好基础，才能更好地面对大数据带来的挑战和机遇。

大数据分析应该掌握哪些基础知识呢？前言，学习大数据，首先需要换电脑：
确保你的电脑有4核8GB内存，64位操作系统，尽量用SSD作为系统盘，否则会让你失去信心。 硬盘越大越好。
1.语言要求
开始使用Java时需要Javase。
Scala是学习Spark的基础用法。
后期深入需求：
javaNIO、netty、多线程、ClassLoader、底层和jvm调优等、rpc。
2.操作系统要求
在Linux中使用基本的shell脚本。
Crontab是最常用的。
一款用于分析瓶颈并可视化CPU、内存、网络、磁盘等状态的工具。
scp、ssh、hosts的配置和使用。
使用telnet、ping等网络排查命令
3SQL的基本使用
SQL有basic、Hive、Sparksql等。 必须使用，并且。 大多数公司仍然以数据仓库为中心，SQL是必不可少的。
SQL统计、排序、连接、分组等，然后是SQL语句调优、表设计等。
4.对大数据有基本的了解
必须精通Zookeeper、hadoop、hbase、hive、sqoop、flume、kafka、spark、storm等框架以及搭建。 的基本环境。 能够执行操作、维护和瓶颈分析。
5.Mapre duce及相关框架hive、sqoop
深入理解mapre duce的基本思想。 特别是shuffle、join、文件输入格式、卡片数量、reducer数量、设置等。
6.hive和hbase等仓库
Hive和hbase基本上是大数据仓库的标准设置。 要重复使用，请了解调整和故障排除。
hbase已阅读浪剑hbase系列文章。 蜂巢将在稍后更新。
7.使用消息队列
基本概念、使用方法以及kafka瓶颈分析。 阅读郎剑kafka系列文章。
8.实时处理系统
storm和sparkStreaming
9.Sparkcore和sparksql
Spark用于离线分析，两个重要的功能。
10.最终政策决策
a)、运营和维护。 （精通系统整体及故障排除，能编写运维脚本。 ）
b)、数据分析。 （算法的掌握）
c)、平台开发。 （源代码的掌握）
自学还是培训？
没有基础知识的学员应在培训前观看视频，避免盲目培训，跟不上老师的节奏，浪费时间、精力和金钱。
如果您有基础知识，请尝试学习一些基本的视频技能，然后与小组中的大佬交流。 最重要的是，人们愿意找到成功的方法。 与大人的朋友。