大數據需要什么基礎和專(zhuān)業(yè)知識(大數據課程需要什么基礎)
1.大數據課程需要什么基礎
學(xué)科知識：從數據分析涉及到的專(zhuān)業(yè)知識點(diǎn)上看，主要是這些：
(1)統計學(xué)：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等
(2)數學(xué)：線(xiàn)性代數、微積分等
(3)社會(huì )學(xué)：主要是一些社會(huì )學(xué)量化統計的知識，如問(wèn)卷調查與統計分析；還有就是一些社會(huì )學(xué)的知識，這些對于從事?tīng)I銷(xiāo)類(lèi)的數據分析人員比較有幫助
(4)經(jīng)濟金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數據分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說(shuō)了
(5)計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎么處理出來(lái)的，要了解數據庫的結構和基本原理，同時(shí)如果條件充足的話(huà)，你還能有足夠的能力從數據庫里提取你需要的數據，這種提取數據分析原材料的能力是每個(gè)數據從業(yè)者必備的。
2.學(xué)大數據需要什么基礎
說(shuō)到大數據，肯定少不了分析軟件，這應該是大數據工作的根基，但市面上很多各種分析軟件，如果不是過(guò)來(lái)人，真的很難找到適合自己或符合企業(yè)要求的。
小編通過(guò)各大企業(yè)對大數據相關(guān)行業(yè)的崗位要求，總結了以下幾點(diǎn)：（1）SQL數據庫的基本操作，會(huì )基本的數據管理（2）會(huì )用Excel/SQL做基本的數據分析和展示（3）會(huì )用腳本語(yǔ)言進(jìn)行數據分析，Python or R(4)有獲取外部數據的能力，如爬蟲(chóng)（5）會(huì )基本的數據可視化技能，能撰寫(xiě)數據報告（6）熟悉常用的數據挖掘算法：回歸分析、決策樹(shù)、隨機森林、支持向量機等對于學(xué)習大數據，總體來(lái)說(shuō)，先學(xué)基礎，再學(xué)理論，最后是工具。基本上，每一門(mén)語(yǔ)言的學(xué)習都是要按照這個(gè)順序來(lái)的。
1、學(xué)習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒(méi)扎實(shí)，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業(yè)的相關(guān)理論知識。比如金融類(lèi)的，要學(xué)習證券、銀行、財務(wù)等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學(xué)習數據分析工具，軟件結合案列的實(shí)際應用，關(guān)于數據分析主流軟件有（從上手度從易到難）：Excel,SPSS,stata,R,Python,SAS等。4、學(xué)會(huì )怎樣操作這些軟件，然后是利用軟件從數據的清洗開(kāi)始一步步進(jìn)行處理，分析，最后輸出結果，檢驗及解讀數據。
當然，學(xué)習數學(xué)與應用數學(xué)、統計學(xué)、計算機科學(xué)與技術(shù)等理工科專(zhuān)業(yè)的人確實(shí)比文科生有著(zhù)客觀(guān)的優(yōu)勢，但能力大于專(zhuān)業(yè)，興趣才會(huì )決定你走得有多遠。畢竟數據分析不像編程那樣，需要你天天敲代碼，要學(xué)習好多的編程語(yǔ)言，數據分析更注重的是你的實(shí)操和業(yè)務(wù)能力。
如今的軟件學(xué)習都是非常簡(jiǎn)單便捷的，我們真正需要提升的是自己的邏輯思維能力，以及敏銳的洞察能力，還得有良好的溝通表述能力。這些都是和自身的努力有關(guān)，而不是單純憑借理工科背景就可以啃得下來(lái)的。
相反這些能力更加傾向于文科生，畢竟好奇心、創(chuàng )造力也是一個(gè)人不可或缺的。
3.學(xué)習大數據需要什么基礎
學(xué)習大數據要有一定的編程基礎，這是大數據大部分崗位都需要的。
目前從事大數據方向的程序員比較普遍使用的語(yǔ)言有四種，分別是Python、Java、Scala和R，這四種語(yǔ)言都有一定的應用場(chǎng)景，不同崗位的程序員使用的語(yǔ)言也稍有不同。Python目前主要是應用在數據分析、數據挖掘和算法實(shí)現上，可以說(shuō)大數據領(lǐng)域Python的應用是比較普遍的。
Java目前在大數據領(lǐng)域的應用還是跟平臺有直接關(guān)系，通常在需要高性能的數據處理部分采用Java開(kāi)發(fā)。Scala和R主要是基于場(chǎng)景的應用多一些，Scala構建在Java基礎之上，代碼結構要比Java簡(jiǎn)潔一些，同時(shí)Scala是Spark的實(shí)現語(yǔ)言，在與Spark相關(guān)的開(kāi)發(fā)中使用Scala是比較方面的選擇。
R語(yǔ)言本身的特點(diǎn)就是統計分析，語(yǔ)法簡(jiǎn)單且功能強大，是做大數據統計分析的一把利器。
4.大數據課程需要什么基礎
學(xué)科知識：從數據分析涉及到的專(zhuān)業(yè)知識點(diǎn)上看，主要是這些：（1）統計學(xué)：參數檢驗、非參檢驗、回歸分析等（2）數學(xué)：線(xiàn)性代數、微積分等（3）社會(huì )學(xué)：主要是一些社會(huì )學(xué)量化統計的知識，如問(wèn)卷調查與統計分析；還有就是一些社會(huì )學(xué)的知識，這些對于從事?tīng)I銷(xiāo)類(lèi)的數據分析人員比較有幫助（4）經(jīng)濟金融：如果是從事這個(gè)行業(yè)的數據分析人員，經(jīng)濟金融知識是必須的，這里就不多說(shuō)了（5）計算機：從事數據分析工作的人必須了解你使用的數據是怎么處理出來(lái)的，要了解數據庫的結構和基本原理，同時(shí)如果條件充足的話(huà)，你還能有足夠的能力從數據庫里提取你需要的數據，這種提取數據分析原材料的能力是每個(gè)數據從業(yè)者必備的。
5.大數據專(zhuān)業(yè)主要學(xué)什么課程
大數據技術(shù)專(zhuān)業(yè)屬于交叉學(xué)科：以統計學(xué)、數學(xué)、計算機為三大支撐性學(xué)科；生物、醫學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會(huì )學(xué)、管理學(xué)為應用拓展性學(xué)科。
此外還需學(xué)習數據采集、分析、處理軟件，學(xué)習數學(xué)建模軟件及計算機編程語(yǔ)言等，知識結構是二專(zhuān)多能復合的跨界人才（有專(zhuān)業(yè)知識、有數據思維）。
以中國人民大學(xué)為例：
基礎課程：數學(xué)分析、高等代數、普通物理數學(xué)與信息科學(xué)概論、數據結構、數據科學(xué)導論、程序設計導論、程序設計實(shí)踐。
必修課：離散數學(xué)、概率與統計、算法分析與設計、數據計算智能、數據庫系統概論、計算機系統基礎、并行體系結構與編程、非結構化大數據分析。
選修課：數據科學(xué)算法導論、數據科學(xué)專(zhuān)題、數據科學(xué)實(shí)踐、互聯(lián)網(wǎng)實(shí)用開(kāi)發(fā)技術(shù)、抽樣技術(shù)、統計學(xué)習、回歸分析、隨機過(guò)程。
擴展資料：
大數據崗位:
1、大數據系統架構師
大數據平臺搭建、系統設計、基礎設施。
技能：計算機體系結構、網(wǎng)絡(luò )架構、編程范式、文件系統、分布并行處理等。
2、大數據系統分析師
面向實(shí)際行業(yè)領(lǐng)域，利用大數據技術(shù)進(jìn)行數據安全生命周期管理、分析和應用。
技能：人工智能、機器學(xué)習、數理統計、矩陣計算、優(yōu)化方法。
3、hadoop開(kāi)發(fā)工程師。
解決大數據存儲問(wèn)題。
4、數據分析師
不同行業(yè)中，專(zhuān)門(mén)從事行業(yè)數據搜集、整理、分析，并依據數據做出行業(yè)研究、評估和預測的專(zhuān)業(yè)人員。在工作中通過(guò)運用工具，提取、分析、呈現數據，實(shí)現數據的商業(yè)意義。
5、數據挖掘工程師
做數據挖掘要從海量數據中發(fā)現規律，這就需要一定的數學(xué)知識，最基本的比如線(xiàn)性代數、高等代數、凸優(yōu)化、概率論等。經(jīng)常會(huì )用到的語(yǔ)言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時(shí)用MapReduce寫(xiě)程序，再用Hadoop或者Hyp來(lái)處理數據，如果用Python的話(huà)會(huì )和Spark相結合。
參考資料來(lái)源：中國人民大學(xué)信息學(xué)院-數據科學(xué)與大數據技術(shù)
參考資料來(lái)源：百度百科-大數據采集與管理專(zhuān)業(yè)
6.學(xué)大數據需要什么基礎嘛
大數據技術(shù)，已經(jīng)遠遠超越了信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及到的技術(shù)領(lǐng)域，包括云數據庫、分布式計算、數據采集、數據分析等。
大數據系統，數據庫的構架很龐大，很復雜，采用一種稱(chēng)為NoSQL的系統思想，NoSQL全稱(chēng)為Not only SQL，意思是不只是SQL，而不是不需要SQL，各種類(lèi)型的數據庫都要兼容，包括關(guān)系型數據庫，網(wǎng)狀數據庫，實(shí)時(shí)數據庫等都是NoSQL的一部分，都是大數據的數據源，以此數據庫系統為構架，進(jìn)行數據收集，分析，得出科學(xué)的數據分析結果。數據的收集包括商業(yè)信息（商品行情等），自然環(huán)境（人口密度、污染情況、防澇防寒重點(diǎn)區域等），工業(yè)系統（供熱、供水、燃氣等）數據，等等，數據量和類(lèi)型都異常龐大，最后是數據分析，這就需要建立一個(gè)科學(xué)合理的數據分析模型。
理論是認知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線(xiàn)。我會(huì )從大數據的特征定義理解行業(yè)對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來(lái)去洞悉大數據的發(fā)展趨勢；從大數據隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數據之間的長(cháng)久博弈。
技術(shù)，技術(shù)是大數據價(jià)值體現的手段和前進(jìn)的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術(shù)、存儲技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個(gè)過(guò)程。
實(shí)踐，實(shí)踐是大數據的最終價(jià)值體現。我將分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數據，政府的大數據，企業(yè)的大數據和個(gè)人的大數據四個(gè)方面來(lái)描繪大數據已經(jīng)展現的美好景象及即將實(shí)現的上面是介紹的大數據，云計算是通過(guò)云服務(wù)器進(jìn)行統計運算，和其他各種運算，需要的是服務(wù)器打造，和使用與什么計算希望能幫到你！！！謝謝。
