1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
大資料學習一般都學什麼
2樓：匿名使用者
基礎階段：linux、docker、kvm、mysql基礎、oracle基礎、mongodb、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：hadoop 概念、版本、歷史，hdfs工作原理，yarn介紹及元件介紹。
大資料儲存階段：hbase、hive、sqoop。
大資料架構設計階段：flume分布式、zookeeper、kafka。
大資料實時計算階段：mahout、spark、storm。
大資料資料採集階段：python、scala。
大資料商業實戰階段：實操企業大資料處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
大資料(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力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。 在維克托·邁爾-捨恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大資料時代》中大資料指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而採用所有資料進行分析處理。大資料的5v特點:
volume(大量)、velocity(高速)、variety(多樣)、value(價值密度)、veracity（真實性）。
大資料的5個「v」，或者說特點有五層面：
第一，資料體量巨大
從tb級別，躍公升到pb級別。
第二，資料型別繁多
第三，價值密度低
第四，處理速度快
1秒定律。最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。業界將其歸納為4個「v」——volume，variety，value，velocity。
物聯網、雲計算、移動網際網路、車聯網、手機、平板電腦、pc以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是資料**或者承載的方式。
3樓：尚學堂大資料學院
具體學習內容，如圖：
第二階段
第五階段
4樓：更換更換後槓
大資料技術的學習內容很多，包括:
基礎階段:linux、docker、kvm、mysql基礎、oracle基礎、mongodb、redis。
hadoopmapreducehdfsyarn:hadoop:hadoop概念、版本、歷史、hdfs工作原理、yarn介紹和元件介紹。
大資料儲存階段:hbase、hive、sqoop。
大資料結構設計階段:flume分布式、zookeeper、kafka。
大資料實時計算階段:mahout、spark、storm。
大資料資料收集階段:python，scala。
大資料商業實戰階段:實踐企業大資料處理業務場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
5樓：貴州新華電腦學院
大資料課程：
基礎階段：linux、docker、kvm、mysql基礎、百oracle基礎、mongodb、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：hadoop 概念、版本、歷史，hdfs工作原理，yarn介紹及元件介紹。
大數度據存專儲階段：hbase、hive、sqoop。
大資料架構設計階段：flume分布式、zookeeper、kafka。
大資料實時計算階段：mahout、spark、storm。
大資料資料採集階段：python、scala。
大資料商業實戰階段：實操企業大資料處理業務場景，分析需屬求、解決方案實施，綜合技術實戰應用。
怎樣學習大資料？ 20
6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，除了口碑再了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
7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。
正如捨恩伯格總結道：「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盡量結構化、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，這一方面提公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。
捨恩伯格指出，「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。小資料的另乙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，成為我們了解這個世界的更好視角。捨恩伯格指出，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。
智慧型思維
不斷提高機器的自動化、智慧型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，「機械人」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、智慧型化水平已得到明顯提公升，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，智慧型水平仍不盡如人意。
但是，大資料時代的到來，可以為提公升機器智慧型帶來契機，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型思維，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型、智慧型，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型思維能力和**未來的能力。
「智慧型、智慧型」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型思維，不斷提公升機器或系統的社會計算能力和智慧型化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧型」。
學習大資料需要什麼基礎？
8樓：貴州新華電腦學院
興趣是最好的bai老師，會支撐你在學習中獲得樂du趣與動力。建議從自身情況來選zhi擇學dao習專業技能，考慮社會發展趨勢，迎合時代發展，未來的襲發展才會越來越廣闊。
如今網際網路行業飛躍發展，網際網路技術日新月異，就當前就業形勢來說 it行業是適合目前社會趨勢的，社會也需要大量的 it技術型人才，各行各業也需要，所以就業廣泛。
9樓：四川新華
每一次回答完都覺得自己講得太片面了，總是沒有乙個合適的契機去好好總結這些內容，直到開始寫這篇東西。大資料是近五年興起的行業，發展迅速，很多技術經過這些年的迭代也變得比較成熟了，同時新的東西也不斷湧現，想要保持自己競爭力的唯一辦法就是不斷學習。
大資料學習需要哪些課程？
10樓：加公尺谷大資料科技
大資料技術目前來
主要分為兩個方向源：大數bai據開發
和資料分析與du挖掘大資料開發：ja-va、大資料基zhi礎、hdfs分布式檔案dao系統、mapreduce分布式計算模型、 yarn分布式資源管理器、zookeeper分布式協調服務、hbase分布式資料庫、hive分布式資料倉儲、 flumeng分布式資料採集系統、sqoop大資料遷移系統、scala大資料**語言、 kafka分布式匯流排系統、spark體系...
資料分析與挖掘：python基礎、關係型資料庫mysql、文件資料庫mongodb、記憶體資料庫redis、網路爬蟲、資料分析、資料處理、資料分析處理高階...
如何進行資料庫備份和恢復 ，如何進行資料庫備份和恢復 mysql
mysql備份和還原,都是利用mysqldump mysql和source命令來完成的。1.win32下mysql的備份與還原 1.1 備份 開始選單 執行 cmd 利用 cd program files mysql mysql server 5.0 bin 命令進入bin資料夾 利用 mysqld...
大資料的學習方面前景如何，資料科學與大資料技術專業的前景如何？
現在很多東西很多行業都是需要大資料的，有了大資料很多的 就準確多了，但是學習 大資料只是乙個方面，還要看有什麼綜合的素質，這樣才能對找工作有幫助的。一 大資料不好學，但可以學 1 大資料好不好學，答案是不好學，如果好學的話就不會有上百萬的人才缺口了 2 大資料學習是有門檻的，但並不像很多人說的那樣需...
大資料是如何幫助企業的，企業如何在大資料時代中更好的立足？
隨著當代網際網路的迅速崛起，尤其是移動網際網路的興盛發展，資料量已經呈現 式的指數增長。未來的企業價值所在，其實就是資料。只有用好了資料，才能更好的服務消費者，讓自己企業內部員工工作更有效率。大體上來說，大資料能夠給企業帶來的價值主要包括以下幾個方面 1 資料管理 無論是什麼型別的企業，只要在運營，...
你如何看待現在的大資料時代，怎樣看待大資料時代的到來呢？
現今資料越來越多，資料應用越來越發達，人們對資料的需求不斷推陳出新的時代，人們希望也正在踐行的通過資料讓大家的生活更便利更美好，同時也在為這個目標貢獻自身的各項資料，二者相輔相成，不斷進步的時代。大資料產業的下游是之那些借助了大資料的基礎平台和分析工具來分析應用的各種機構，同時也包括大資料分析服務商...
如何進行cad和之間的轉換，如何進行CAD和word之間的轉換
一 cad圖形或 複製到word。1 更改cad系統變數wmfbkgnd值為off，使cad背景為透明，如果想讓複製的圖形是黑白的，可以在圖層管理器裡面把圖層顏色改為白色 7號 2 選擇需要複製的圖形，用 複製 工具進行複製 3 切換到word或excel，啟用需要貼上的區域，然後選擇 編輯 貼上 ...