1樓：雲南新華電腦學校
大資料技術專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物猛虧、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。還需要學習資料採集、分析、處理軟體，學習數學建模軟體及計算機程式設計語枝中神言等，知識結構是二專多能複合的跨界人才（有專業知識、有資料思維）。
大資料專業的學生主要學習培譁統計學、數學、社會學、經濟金融、計算機等課程。
2樓：琉璃
學習大資料需要掌握的知識，初期瞭解概念，後期就要學習資料技術，主要包括：大資料的概念、影響、應用，以及處理租洞架構hadoop等，還要學習hadoop的特性、hadoop生態系統、hadoop的安裝與使用。資料的核心技術就是和緩獲取資料價值，獲取資料前提是，先要喚型模有資料，這就牽涉資料探勘了。
3樓：江西新華小賴
是可以基礎可以學。
4樓：璟媚仔
資料價值密度相對較低，或者說是浪裡淘沙卻又彌足珍貴。隨著網際網絡以及物聯網的廣泛應用做運胡，資訊感知無處不在，資訊海量，但價值密度較低，如何結合業務邏輯並通過強大的機器純攔演算法悄做來挖掘資料價值，是大資料時代最需要解決的問題。
大資料分析的基礎是什麼?
5樓：環球青藤
1、視覺化分析
大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明瞭。
2、資料探勘演算法
大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外乙個方面也是因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料，如果乙個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。
3、**性分析能力
大資料分析最終要的應用領域之一就是**性分析，從大資料中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的資料，從而**未來的資料。
4、語義引擎
大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，可從使用者的搜尋關鍵詞、標籤關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷使用者需求，從而實現更好的使用者體驗和廣告匹配。
5、資料質量和資料管理
大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。 大資料分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。
大資料的基礎是什麼
6樓：匿名使用者
大資料的基礎是儲存和計算。大資料的特點就是資料量的規模較大，因此首要問題就是儲存問題。然後核心問題就是大資料量的計算問題。這兩個部分組成了大資料的根基。
大資料分析需要什麼基礎
7樓：科創
1、程式語言基礎。
學大資料，首先要具備的是程式語言基礎，掌握一門程式語言再學習大資料會輕鬆很多，甚至程式語言要比大資料學習的時間更長。
2、linux系統的基本操作。
linux系統的基本操作是大資料不可分割的一部分，大資料的元件都是在這個系統中跑的。
3、資料庫。
只要跟資料打交道就離不開資料庫，sql語言是每個資料分析師必不可少的一項硬技能。
4、hadoop架構基礎。
完成大資料環境的配置搭建，也是學習大資料的第一步。
5、機器學習。
學大資料需要什麼基礎
8樓：康憶南
說到大資料，肯定少不了分析軟體，這應該是大資料工作的根基，但市面上很多各種分析軟體，如果不是過來人，真的很難找到適合自己或符合企業要求的。通過各大企業對大資料相關行業的崗位要求，總結了以下幾點：
1）sql資料庫的基本操作，會基本的資料管理。
2）會用excel/sql做基本的資料分析和展示。
3）會用指令碼語言進行資料分析，python or r
4）有獲取外部資料的能力，如爬蟲。
5）會基本的資料視覺化技能，能撰寫資料包告。
6）熟悉常用的資料探勘演算法：迴歸分析、決策樹、隨機森林、支援向量機等。
對於學習大資料，總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習資料分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒紮實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習**、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習資料分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於資料分析主流軟體有(從上手度從易到難)：excel，spss，stata，r，python，sas等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從資料的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀資料。
當然，學習數學與應用數學、統計學、電腦科學與技術等理工科專業的人確實比文科生有著客觀的優勢，但能力大於專業，興趣才會決定你走得有多遠。畢竟資料分析不像程式設計那樣，需要你天天敲**，要學習好多的程式語言，資料分析更注重的是你的實操和業務能力。如今的軟體學習都是非常簡單便捷的，我們真正需要提公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，而不是單純憑藉理工科背景就可以啃得下來的。相反這些能力更加傾向於文科生，畢竟好奇心、創造力也是乙個人不可或缺的。
如何進行大資料分析及處理，大資料分析的分析步驟
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農業大資料 農業大資料是融合了農業地域性 季節性 多樣性 週期性等自身特徵後產生的 廣泛 型別多樣 結構複雜 具有潛在價值，並難以應用通常方法處理和分析的資料集合。它保留了大資料自身具有的規模巨大 volume 型別多樣 variety 價值密度低 value 處理速度快 velocity 精確度高...
零基礎可以培訓大資料分析師嗎？會不會很難
西線大資料培訓 隨著大資料的大熱，或者在大資料的影響下，很多企業開始真正重視資料，真正期望從資料中挖掘價值。甚至很多企業已經把資料作為取得競爭優勢的戰略。而資料真正價值的實現，不管計算效率，儲存等發展的多快。一定需要 分析師 可以說是資料分析師既是建造 資料大廈 的總體設計師，也是建造 資料大廈 的...