大数据专业主要学什么？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-15 11:37 标签： 大数据专业需要学物理吗

　　生态环境大数据是一门通过大数据采集、管理、价值挖掘分析，实现对海量环境资源的汇聚、交互共享，并对环境管理中看似相互之间毫无关联、碎片化、反映问题某个方面表面现象的信息进行关联分析，从中发现趋势、找准问题、把握规律，说清污染物排放状况的学科，那么生态环境大数据技术主要学什么内容呢?

　　1、生态环境大数据技术主要学什么

　　第一：计算机基础知识

　　计算机基础知识对于学习大数据技术是非常重要的，其中操作系统、编程语言和数据库这三方面知识是一定要学习的。

　　编程语言可以从Python开始学起，而且如果未来要从事专业的大数据开发，也可以从Java开始学起。计算机基础知识的学习具有一定的难度，学习过程中要重视实验的作用。

　　第二：数学和统计学基础知识

　　大数据技术体系的核心目的是“数据价值化”，数据价值化的过程一定离不开数据分析，所以作为数据分析基础的数学和统计学知识就比较重要了。

　　数学和统计学基础对于大数据从业者未来的成长空间有比较重要的影响，所以一定要重视这两个方面知识的学习。

　　第三：大数据平台基础

　　大数据开发和大数据分析都离不开大数据平台的支撑，大数据平台涉及到分布式存储和分布式计算等基础性功能，掌握大数据平台也会对于技术体系形成较深的认知程度。对于初学者来说，可以从Hadoop和Spark开始学起。

　　2、生态环境大数据专业定义

　　环境信息技术主要研究环境地理信息系统、空间信息技术、数字地图制图、地图设计等方面基本知识和技能，进行地图设计、环境信息系统数据分析与管理、环境信息系统设计与开发等。例如：地图信息数据搜集、地图控件的开发及制作电子地图，地形、水文、污染数据等环境信息的监测与数据处理，环境工程的规划与设计等。

　　3、大数据专业主要学什么课程

　　大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

　　大数据专业还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

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       大数据分析自带神秘色彩，因为它是交叉学科，融入了统计学、数学、高等代数、信息学科等，所以一些人并不了解到底在大数据分析中统计学、数学扮演着怎样的角色，信息学科为什么必不可少。鉴于有如此疑惑的人不少，今天就跟大家详细介绍一下，让大家知道到底大数据分析专业都学的什么。

       第一，基础课程，主要包括数学分析、普通物理数学、信息学科、数据科学、导论程序设计、实践课程等等，学习这些课程的目的是为了为大数据分析提供基础，因为只有知道统计学、数学你才能在得到大量数据的时候知道得从哪几个不同角度出发去切入、试着分析、分层建模。
 第二，离散数学、概率和统计、数据计算、计算机系统基础、非结构化大数据分析等等，之所以需要学习这些课程，主要是因为大多数超过10tb的数据集都是凌乱的、数据是不规整的，所以你要了解到底非结构化数据应该从哪几个角度出发去分析，之所以需要学概率和统计，主要是因为在分析前你可先以概率学为依托测算一下大概率是怎样切入会比较好、先走大概率的切入方法，再走小概率的测算方法，如此一来就能大大缩短分析耗费的时间，更快得到实际结论。
        第三，需要学习数据科学、数据科学、实践抽样、统计、回归分析、随机过程等，不过这些课程的重要性相对以上模块来说略显不重要，所以一般在高校内会被归为选修课，就是学了更好、不学也不大影响整个分析的过程。
 以上是在高校内大数据分析专业的课程安排，有些人错过了上大学的时间、年龄又想要朝大数据分析方向发展，这时他们会报班学习，在培训机构内的教学方法就不一样了，他们会以实践为依托，不学概论、不学基础知识，只学从业技巧，比如会跟大家说关大数据分析的从业流程是业务熟悉、数据获得、数据清洗、数据分层建模、反向测算、得到可视化结论，同时还会将在每个阶段需要用到的系统软件，比如说java语言、linux、hadoop、spark、storm等诸多软件逐一融入进去，做手把手教学，确保每个人在毕业时就具备了在大数据分析岗上从业1~2年人士所积累的经验值。
       通过分析大家也都明白了，如果是在高校内学大数据分析专业，所学课程内容比较多，毕竟安排了4年课程，如果报班学大数据分析不需要4年，培训机构讲师将精华知识点浓缩为三个月，三个月线下培训课程结束后就能具备大数据从业必备技巧。

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大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!

对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。

Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，因此，需要重点掌握，除此之外，还需要掌握Hadoop集群、Hadoop集群管理、YARN以及Hadoop高级管理等相关技术与操作!

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。

Avro与Protobuf均是数据序列化系统，可以提供丰富的数据结构类型，十分适合做数据存储，还可进行不同语言之间相互通信的数据交换格式，学习大数据，需掌握其具体用法。

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。

HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。

phoenix是用Java编写的基于JDBC API操作HBase的开源SQL引擎，其具有动态列、散列加载、查询服务器、追踪、事务、用户自定义函数、二级索引、命名空间映射、数据收集、行时间戳列、分页查询、跳跃查询、视图以及多租户的特性，大数据开发需掌握其原理和使用方法。

Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。

Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现!

Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识!

Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark

Azkaban是一个批量工作流任务调度器，可用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程，可以利用Azkaban来完成大数据的任务调度，大数据开发需掌握Azkaban的相关配置及语法规则。

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。

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