大数据要学什么？
大数据更重要尤其是数据开发和分析，多么难学啊！而且还有丰厚的奖励！大数据学习主要包括：
①JavaSE核心技术；
②Hadoop平台技术，HBase开发hive，
Spark相关技术；Scala基础编程；
④掌握Python的基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单分析；管理系统本身等
可以查看对比一下南京科工场、北大青鸟、中博软件学院等大数据学校。
我祝愿你在所学的事情上取得成功，并希望你能做到。
《大数据导论》知识点14——数据挖掘
数据挖掘与数据库中的知识发现一样，是从大量数据中提取有用信息的过程。数据挖掘步骤包括：数据清理、数据集成、数据转换、数据挖掘、模式评估和知识表示。
数据清洗的目的是对收集到的数据进行预处理，去除无效、不相关的数据。
数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起。
数据转换：将数据转换为易于提取和分析以便存储的格式。
数据挖掘使用算法和工具来提取潜在的知识和规则。
模式评估，是根据评估标准对符合条件的知识进行检查。
表征知识，并通过可视化展示挖掘结果。
数据挖掘系统由数据库、数据仓库、知识库、数据提取引擎、模式评估和用户界面组成。
数据库系统包括支持数据安全性、一致性和完整性的数据库管理系统。
数据挖掘对象包括关系数据库、数据仓库、面向对象数据库和复杂数据类型。
技术的价值体现在企业应用中，如北京春雨、数据堂、TalkingData、曙光等。
商业价值体现在数据体现的消费习惯、用户细分、精心营销等方面。
行业价值包括金融服务行业的欺诈检测和反洗钱、政府机构的执法和反恐、制造业的供应链优化和缺陷分析等。
社会价值影响城市规划、交通管理、公共安全、环境保护、农业、医疗卫生、食品安全、终身教育、金融保障、公用事业、电力等领域。
大数据分析应该掌握哪些基础知识？
大数据分析师应学习以下知识：统计概率的理论基础、软件操作结合分析模型的实际应用、数据挖掘或数据分析的方向选择、数据分析的业务应用。1、统计概率论基础最重要的是千里的平台是从地球底部开始的，最重要的是下面的几层。
统计思维，统计方法，这里首先是市场调研数据的获取和组织，然后是最简单的描述性分析，接下来是常用的推论分析、方差分析、高级相关、回归等多元统计分析，只有这些原则才能动起来继续下一步吗？2、软件操作结合实际应用的分析模型，主流的数据分析软件包括（从易到难）：Excel、SPSS、Stata、R、SAS等。
首先是学习如何操作这些软件，然后一步步使用软件对数据进行处理和分析，从数据清洗开始，最后输出结果，对数据进行检查和解释。
3.数据挖掘或数据分析方向选择。
其实数据分析也包括数据挖掘，不过后面会分为分析方向和挖掘方向。
两者的区别还包括模型算法，例如：关联规则、神经网络、决策树、遗传算法、可视化技术等。
4.数据分析业务应用的这个阶段也是最难学的一步。
行业不同，业务不同，不同业务采用的分析方法也不同，所以洞察业务的能力非常重要。
延伸信息分析工作1、搜索引擎优化策略分析师（SEOAnalyst）是一个新兴的信息技术职业，主要从事搜索引擎动态、网站建设、网络营销渠道拓展、网站内部优化、流量数据分析与规划等工作。
外部链接负责执行策划、竞价推广。
2、要求SEO分析师精通商业搜索引擎相关知识和市场操作。
通过编程、HTML、CSS、JavaScript、MicrosoftASP.NET、Perl、PHP、Python等创建网站，并尝试各种注重用户体验并为公司带来利润但可能会失败的项目。
大数据学习路线指南（最全知识点总结）
大数据是利用分布式计算、高并发处理、集群、实时计算等一系列处理大量数据的处理方法，是目前IT领域广泛应用的技术的集成。学习大数据和Java编程技能是基础。
这是因为Java的跨平台性很强，适合编写多种应用程序。
Linux命令对于大数据开发非常重要，因为开发通常是使用Linux环境进行的。
Hadoop是大数据开发的重要框架，重点掌握核心HDFS和MapReduce，以及Hadoop集群、YARN等技术。
Hive提供了适合数据仓库统计分析的SQL查询能力。
在学习过程中，您将掌握安装、应用和高级任务。
Avro和Protobuf是适合在不同语言之间存储和通信数据的数据序列化系统。
由于ZooKeeper提供了分布式一致性服务，因此熟悉常用命令以及如何实现其功能非常重要。
HBase是一种分布式、面向列的数据库，适合存储非结构化数据。
在学习过程中，您需要熟悉基础知识、应用程序、架构和高级用法。
Phoenix是一个基于HBase的SQL引擎，提供了多种功能，所以在学习的时候一定要熟悉它的原理和使用方法。
Redis是一个键值存储系统，提供多种客户端，适合与关系数据库一起使用。
您必须掌握安装、配置及相关使用方法。
Flume用于日志数据的收集、聚合和传输。
在学习过程中，您需要了解如何安装、配置和使用它。
SSM框架集成了Spring、SpringMVC和MyBatis，用于简单的Web项目开发。
在学习过程中，您将需要掌握这三个框架及其SSM集成。
Kafka是一个高吞吐量的分布式消息系统，用于统一线上和线下消息处理。
您必须了解架构原理、组件功能以及如何使用它们。
Scala是一种多范式编程语言。
Spark框架是用Scala设计的。
要学习Spark框架，您需要熟悉Scala的基础知识。
Spark是一种快速且多功能的大数据处理引擎。
必须熟悉SparkJob、RDD、资源分配、内存管理、广播变量、SQL、流式处理和ML等相关知识。
Azkaban是一个批处理工作流任务调度程序，用于在工作流中运行任务。
学习时，要注意构图和语法规则。
Python是一种面向对象的编程语言，具有丰富的库，适用于数据收集、分析和可视化。
学习时，需要了解Python的基础知识及其在大数据领域的应用。
