大數(shù)據(jù)商業(yè)交易(大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)內(nèi)容有哪些)
1.大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)內(nèi)容有哪些
基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)不是一朝一夕的事情，想要學(xué)好大數(shù)據(jù)可以看口扣丁學(xué)堂的視頻，希望對你有幫助。
2.大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)
大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)知識，科普類的，自己去買本書就行了，大數(shù)據(jù)時代這樣的書很多介紹的大數(shù)據(jù)的。
另外大數(shù)據(jù)的技術(shù)，如數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)存取，基礎(chǔ)架構(gòu)，數(shù)據(jù)處理，統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)挖掘，模型預(yù)測，結(jié)果呈現(xiàn)。當(dāng)然一些大數(shù)據(jù)的一些基礎(chǔ)知識，比如java和hadoop等等，這個基本得自學(xué)。
大學(xué)里面最接近這些的也就是計算機(jī)類專業(yè)。云計算的話，需要學(xué)習(xí)的知識應(yīng)該包括但不限于：1、網(wǎng)絡(luò)通信知識，包括互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)建設(shè)相關(guān)的所有知識；2、虛擬化知識，應(yīng)該了解硬件運行原理以及虛擬化實現(xiàn)技術(shù)；3、數(shù)據(jù)庫技術(shù)；4、網(wǎng)絡(luò)存儲技術(shù)；5、網(wǎng)絡(luò)信息安全技術(shù)，最起碼得明白什么是iso 17799;6、電子商務(wù)；7、容災(zāi)及備份技術(shù)；8、JAVA編程技術(shù)；9、分布式軟件系統(tǒng)架構(gòu)。
3.大數(shù)據(jù)主要是學(xué)啥
基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。 大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。 大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。 大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)（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(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度）、Veracity（真實性）。
4.大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一般都學(xué)什么內(nèi)容
基礎(chǔ)階段：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn:hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)存儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。
大數(shù)據(jù)（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(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。 在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值密度）、Veracity（真實性）。
大數(shù)據(jù)的5個“V”，或者說特點有五層面：
第一，數(shù)據(jù)體量巨大
從TB級別，躍升到PB級別。
第二，數(shù)據(jù)類型繁多
前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。
第三，價值密度低
以視頻為例，連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。
第四，處理速度快
1秒定律。最后這一點也是和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有著本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。
物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數(shù)據(jù)來源或者承載的方式。
5.學(xué)大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)呢
大講臺大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解答：
簡而言之，從大數(shù)據(jù)中提取大價值的挖掘技術(shù)。專業(yè)的說，就是根據(jù)特定目標(biāo)，從數(shù)據(jù)收集與存儲，數(shù)據(jù)篩選，算法分析與預(yù)測，數(shù)據(jù)分析結(jié)果展示，以輔助作出最正確的抉擇，其數(shù)據(jù)級別通常在PB以上，復(fù)雜程度前所未有。
關(guān)鍵作用是什么？
挖掘出各個行業(yè)的關(guān)鍵路徑，幫助決策，提升社會（或企業(yè)）運作效率。
最初是在怎樣的場景下提出？
在基礎(chǔ)學(xué)科經(jīng)歷信息快速發(fā)展之后，就誕生了“大數(shù)據(jù)”的說法。但其實是隨著數(shù)據(jù)指數(shù)級的增長，尤其是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化和傳感器移動化之后，從大數(shù)據(jù)中挖掘出某個事件現(xiàn)在和未來的趨勢才真正意義上被大眾所接觸。
大數(shù)據(jù)技術(shù)包含的內(nèi)容概述？
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)收集架構(gòu)，數(shù)據(jù)分布式存儲集群，數(shù)據(jù)清洗篩選架構(gòu)，數(shù)據(jù)并行分析模擬架構(gòu)，高級統(tǒng)計預(yù)測算法，數(shù)據(jù)可視化工具。
大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)習(xí)路線指南：
大數(shù)據(jù)技術(shù)的具體內(nèi)容？
分布式存儲計算架構(gòu)（強(qiáng)烈推薦：Hadoop）
分布式程序設(shè)計（包含：ApachePig或者Hive）
分布式文件系統(tǒng)（比如：GoogleGFS）
多種存儲模型，主要包含文檔，圖，鍵值，時間序列這幾種存儲模型（比如：BigTable,Apollo,DynamoDB等）
數(shù)據(jù)收集架構(gòu)（比如：Kinesis,Kafla）
集成開發(fā)環(huán)境（比如：R-Studio）
程序開發(fā)輔助工具（比如：大量的第三方開發(fā)輔助工具）
調(diào)度協(xié)調(diào)架構(gòu)工具（比如：ApacheAurora）
機(jī)器學(xué)習(xí)（常用的有ApacheMahout或H2O）
托管管理（比如：）
安全管理（常用的有Gateway）
大數(shù)據(jù)系統(tǒng)部署（可以看下ApacheAmbari）
搜索引擎架構(gòu)（學(xué)習(xí)或者企業(yè)都建議使用Lucene搜索引擎）
多種數(shù)據(jù)庫的演變（MySQL/Memcached）
商業(yè)智能（大力推薦：Jaspersoft）
數(shù)據(jù)可視化（這個工具就很多了，可以根據(jù)實際需要來選擇）
大數(shù)據(jù)處理算法（10大經(jīng)典算法）
大數(shù)據(jù)中常用的分析技術(shù)？
A/B測試、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、數(shù)據(jù)聚類、
數(shù)據(jù)融合和集成、遺傳算法、自然語言處理、
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)分析、優(yōu)化、模式識別、
預(yù)測模型、回歸、情緒分析、信號處理、
空間分析、統(tǒng)計、模擬、時間序列分析
6.大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達(dá)到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。
（在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法[2]）大數(shù)據(jù)的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。說起大數(shù)據(jù)，就要說到商業(yè)智能：商業(yè)智能（Business Intelligence，簡稱：BI），又稱商業(yè)智慧或商務(wù)智能，指用現(xiàn)代數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)、線上分析處理技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)展現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析以實現(xiàn)商業(yè)價值。
商業(yè)智能作為一個工具，是用來處理企業(yè)中現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換成知識、分析和結(jié)論，輔助業(yè)務(wù)或者決策者做出正確且明智的決定。是幫助企業(yè)更好地利用數(shù)據(jù)提高決策質(zhì)量的技術(shù)，包含了從數(shù)據(jù)倉庫到分析型系統(tǒng)等。
商務(wù)智能的產(chǎn)生發(fā)展 商業(yè)智能的概念經(jīng)由Howard Dresner(1989年)的通俗化而被人們廣泛了解。當(dāng)時將商業(yè)智能定義為一類由數(shù)據(jù)倉庫（或數(shù)據(jù)集市）、查詢報表、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)等部分組成的、以幫助企業(yè)決策為目的技術(shù)及其應(yīng)用。
商務(wù)智能是20世紀(jì)90年代末首先在國外企業(yè)界出現(xiàn)的一個術(shù)語，其代表為提高企業(yè)運營性能而采用的一系列方法、技術(shù)和軟件。它把先進(jìn)的信息技術(shù)應(yīng)用到整個企業(yè)，不僅為企業(yè)提供信息獲取能力，而且通過對信息的開發(fā)，將其轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)的競爭優(yōu)勢，也有人稱之為混沌世界中的智能。
因此，越來越多的企業(yè)提出他們對BI的需求，把BI作為一種幫助企業(yè)達(dá)到經(jīng)營目標(biāo)的一種有效手段。 目前，商業(yè)智能通常被理解為將企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策的工具。
這里所談的數(shù)據(jù)包括來自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商資料及來自企業(yè)所處行業(yè)和競爭對手的數(shù)據(jù)，以及來自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營決策既可以是作業(yè)層的，也可以是管理層和策略層的決策。
為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識，需要利用數(shù)據(jù)倉庫、線上分析處理（OLAP）工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能不是什么新技術(shù)，它只是ETL、數(shù)據(jù)倉庫、OLAP、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等技術(shù)的綜合運用。
把商業(yè)智能看成是一種解決方案應(yīng)該比較恰當(dāng)。商業(yè)智能的關(guān)鍵是從許多來自不同的企業(yè)運作系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)并進(jìn)行清理，以保證數(shù)據(jù)的正確性，然后經(jīng)過抽?。‥xtraction）、轉(zhuǎn)換（Transformation）和裝載（Load），即ETL過程，合并到一個企業(yè)級的數(shù)據(jù)倉庫里，從而得到企業(yè)數(shù)據(jù)的一個全局視圖，在此基礎(chǔ)上利用合適的查詢和分析工具、數(shù)據(jù)挖掘工具、OLAP工具等對其進(jìn)行分析和處理（這時信息變?yōu)檩o助決策的知識），最后將知識呈現(xiàn)給管理者，為管理者的決策過程提供支持。
企業(yè)導(dǎo)入BI的優(yōu)點1.隨機(jī)查詢動態(tài)報表 2.掌握指標(biāo)管理 3.隨時線上分析處理 4.視覺化之企業(yè)儀表版 5.協(xié)助預(yù)測規(guī)劃 導(dǎo)入BI的目的1.促進(jìn)企業(yè)決策流程（Facilitate the Business Decision-Making Process）:BIS增進(jìn)企業(yè)的資訊整合與資訊分析的能力，匯總公司內(nèi)、外部的資料，整合成有效的決策資訊，讓企業(yè)經(jīng)理人大幅增進(jìn)決策效率與改善決策品質(zhì)。 2.降低整體營運成本（Power the Bottom Line）:BIS改善企業(yè)的資訊取得能力，大幅降低IT人員撰寫程式、Poweruser制作報表的時間與人力成本，而彈性的模組設(shè)計介面，完全不需撰寫程式的特色也讓日后的維護(hù)成本大幅降低。
3.協(xié)同組織目標(biāo)與行動（Achieve a Fully Coordinated Organization）:BIS加強(qiáng)企業(yè)的資訊傳播能力，消除資訊需求者與IT人員之間的認(rèn)知差距，并可讓更多人獲得更有意義的資訊。全面改善企業(yè)之體質(zhì)，使組織內(nèi)的每個人目標(biāo)一致、齊心協(xié)力。
商業(yè)智能領(lǐng)域的技術(shù)應(yīng)用 商業(yè)智能的技術(shù)體系主要有數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse,DW）、聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）以及數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining,DM）三部分組成。 數(shù)據(jù)倉庫是商業(yè)智能的基礎(chǔ)，許多基本報表可以由此生成，但它更大的用處是作為進(jìn)一步分析的數(shù)據(jù)源。
所謂數(shù)據(jù)倉庫（DW）就是面向主題的、集成的、穩(wěn)定的、不同時間的數(shù)據(jù)集合，用以支持經(jīng)營管理中的決策制定過程。多維分析和數(shù)據(jù)挖掘是最常聽到的例子，數(shù)據(jù)倉庫能供給它們所需要的、整齊一致的數(shù)據(jù)。
在線分析處理（OLAP）技術(shù)則幫助分析人員、管理人員從多種角度把從原始數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)化出來、能夠真正為用戶所理解的、并真實反映數(shù)據(jù)維特性的信息，進(jìn)行快速、一致、交互地訪問，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)。 數(shù)據(jù)挖掘（DM）是一種決策支持過程，它主要基于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)等技術(shù)，高度自動化地分析企業(yè)原有的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，預(yù)測客戶的行為，幫助企業(yè)的決策者調(diào)整市場策略，減少風(fēng)險，做出正確的決策。
商業(yè)智能的應(yīng)用范圍 1.采購管理 2.財務(wù)管理 3.人力資源管理 4.客戶服務(wù) 5.配銷管理 6.生產(chǎn)管理 7.銷售管理 8.行銷管理 商業(yè)智能實施步驟 商。
7.大數(shù)據(jù)都需要掌握什么在哪里學(xué)
大數(shù)據(jù)課程：
基礎(chǔ)階段：Linux、百Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：度hadoop:Hadoop 概念、版本、歷史，HDFS工作原理，YARN介紹及組件介紹。
大數(shù)據(jù)專儲階段：hbase、hive、sqoop。
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大數(shù)據(jù)實時計算階段：Mahout、Spark、storm。
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段：Python、Scala。
大數(shù)據(jù)商業(yè)回實戰(zhàn)階段：實操企業(yè)大數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)場答景，分析需求、解決方案實施，綜合技術(shù)實戰(zhàn)應(yīng)用。
