身處21世紀(jì)的今天，數(shù)據(jù)分析行業(yè)急劇發(fā)展，越來越多的企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到大數(shù)據(jù)分析的重要性和發(fā)展?jié)摿?，同時(shí)越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)公司開始轉(zhuǎn)型升級(jí)，開始引入并發(fā)展專屬自己的大數(shù)據(jù)分析部門及崗位。由此也滋生了越來越多的人想進(jìn)入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域——或許你是即將畢業(yè)的大學(xué)生，基于自己的文科背景擔(dān)憂自己能否零基礎(chǔ)入門大數(shù)據(jù)行業(yè)，畢竟隔行如隔山，到時(shí)學(xué)不進(jìn)去又誤了自己找工作的時(shí)間，也是左右皆空?。换蛟S你剛畢業(yè)一兩年，當(dāng)初渾渾噩噩畢了業(yè)隨便找了個(gè)工作，現(xiàn)在終于覺得要好好規(guī)劃人生了，正迷茫于到底要不要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)入人才濟(jì)濟(jì)的大市場(chǎng)崗位，好為自己的未來職業(yè)生涯奠定基礎(chǔ)；或許你早已流轉(zhuǎn)職場(chǎng)多年，大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)平臺(tái)扣qun： 74零零加【4一3八yi】感覺身處瓶頸期的自己已無晉升或提升空間，正為要不要轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析行業(yè)而搖擺不定……其實(shí)， 一切的擔(dān)心都是人之常情，一切的擔(dān)心不過都是過眼云煙，“車到山前必有路”，我們只需問清楚自己的內(nèi)心，自己到底想要什么。反正時(shí)光匆匆，與其躊躇不前倒不如給自己一個(gè)痛快，要知道，這是個(gè)人人必爭(zhēng)的時(shí)代，這是個(gè)努力努力再努力的時(shí)代！
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如果有對(duì)學(xué)大數(shù)據(jù)方面有什么疑惑問題的，或者有什么想說的想聊的大家可以一起交流學(xué)習(xí)一起進(jìn)步呀。
也希望大家對(duì)學(xué)大數(shù)據(jù)能夠持之以恒
大數(shù)據(jù)愛好群
顧名思義，大數(shù)據(jù)就是巨量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)，也可以說是數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)的集合。而從這些數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息的的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。
大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要以下幾個(gè)方面的基礎(chǔ)：
1、 編程語言基礎(chǔ)
2、 Linux系統(tǒng)的基本操作
3、 數(shù)據(jù)庫
4、 Hadoop架構(gòu)基礎(chǔ)
5、 機(jī)器學(xué)習(xí)
一、編程語言基礎(chǔ)
新手學(xué)大數(shù)據(jù)，首先要具備的是編程語言基礎(chǔ)，如Java、C++等，要初步掌握面向?qū)ο?、抽象類、接口、繼承、多態(tài)和數(shù)據(jù)流及對(duì)象流等基礎(chǔ)，編程語言在大數(shù)據(jù)中占據(jù)了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)會(huì)輕松很多，甚至編程語言要比大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的時(shí)間更長(zhǎng)。
二、Linux系統(tǒng)的基本操作
Linux系統(tǒng)的基本操作是大數(shù)據(jù)不可分割的一部分，大數(shù)據(jù)的組件都是在這個(gè)系統(tǒng)中跑的。重點(diǎn)是要學(xué)習(xí)一下Linux環(huán)境的搭建，搭建平臺(tái)有Ubuntu、Centos。內(nèi)容包括系統(tǒng)配置、系統(tǒng)安裝、SSH、軟件安裝等。
三、數(shù)據(jù)庫
只要跟數(shù)據(jù)打交道就離不開數(shù)據(jù)庫，SQL語言是每個(gè)數(shù)據(jù)分析師必不可少的一項(xiàng)硬技能，當(dāng)然，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)SQL也是必經(jīng)之路。
四、Hadoop架構(gòu)設(shè)計(jì)
要學(xué)大數(shù)據(jù)，首先要了解的是如何在單臺(tái)Windows系統(tǒng)上通過虛擬機(jī)搭建多臺(tái)Linux虛擬機(jī)，從而構(gòu)建Hadoop集群，再建立spark開發(fā)環(huán)境，完成大數(shù)據(jù)環(huán)境的配置搭建。也是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的第一步。
Hadoop生態(tài)體系HDFS分布式文件系統(tǒng)；MapReduce分布式計(jì)算模型；Yarn分布式資源管理器；Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)；Habse分布式數(shù)據(jù)庫；Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫；Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)；Spark的基本應(yīng)用等，是大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的組件和作用。
五、機(jī)器學(xué)習(xí)
要使得大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容得到應(yīng)用，則必然會(huì)涉及大量機(jī)器學(xué)習(xí)及算法的內(nèi)容，發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)，讓你的辦公效率更快，更強(qiáng)。這也是大數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢(shì)所在，使得計(jì)算機(jī)性能得到最大的利用。
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析需要從以下幾個(gè)模塊入手：
￠ 大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)知識(shí)
￠ 數(shù)據(jù)庫知識(shí)應(yīng)用
￠ 大數(shù)據(jù)倉庫知識(shí)應(yīng)用
￠ 數(shù)學(xué)及統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)
￠ Python機(jī)器學(xué)習(xí)
￠ 大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析Spark工具
￠ 大數(shù)據(jù)綜合案例
時(shí)光匆匆，我們生活得也很匆忙，如何匆忙中取勝，如何匆忙中取靜，一切都要看個(gè)人的造化。好比掘地挖井取水，很多人都半途而廢，甚至還差幾十厘米就挖通了水源，但堅(jiān)持和忍耐實(shí)在太考驗(yàn)人，也太折磨人，但也區(qū)分出了優(yōu)勝劣汰的結(jié)局，畢竟不是人人都可以成為“吃得苦中苦，方為人上人”的勝利者。不過選擇卻在我們手上，我們選擇做“苦中苦之后的人上人”，還是“三天打漁兩天曬網(wǎng)的無功而返者”，都要我們自己一步一步去撥開迷霧。當(dāng)你在刻苦努力時(shí)，你想到的是一群在KTV通宵狂歡的買醉哥們，還是年紀(jì)輕輕早已行走在佛羅倫薩小鎮(zhèn)度假的大學(xué)同窗，好好掂量，好好鞭策，相信你會(huì)做出更明智的選擇！
