大数据培训_学大数据需要什么语言基础？

发布时间： 2019-09-08 14:00:44

　　大数据培训_学大数据需要什么语言基础？

　　说起大数据，估计大家都觉得只听过概念，但是具体是什么东西，怎么定义，没有一个标准的东西，所以建议还是从字面上来理解大数据，在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特点：
　　1、大量
　　大数据的特征首先就体现为“大”，从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络、移动网络、各种智能工具等，都成为数据的来源。淘宝网近4亿的会员每天产生的商品交易数据约20TB。迫切需要智能的算法、强大的数据处理平台和新的数据处理技术，来统计、分析、预测和实时处理如此大规模的数据。
　　2、高速
　　就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。并且这些数据是需要及时处理的，因为花费大量资本去存储作用较小的历史数据是非常不划算的。基于这种情况，大数据对处理速度有非常严格的要求，服务器中大量的资源都用于处理和计算数据，很多平台都需要做到实时分析。数据无时无刻不在产生，谁的速度更快，谁就有优势。
　　3、多样
　　如果只有单一的数据，那么这些数据就没有了价值。广泛的数据来源，决定了大数据形式的多样性。任何形式的数据都可以产生作用，目前应用广泛的就是推荐系统，如淘宝，网易云音乐、今日头条等，这些平台都会通过对用户的日志数据进行分析，从而进一步推荐用户喜欢的东西。日志数据是结构化明显的数据，还有一些数据结构化不明显，例如图片、音频、视频等，这些数据因果关系弱，就需要人工对其进行标注。
　　4、价值
　　这也是大数据的核心特征。现实世界所产生的数据中，有价值的数据所占比例很小。你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候，那么它自然就有了商业价值，比如通过分析这些数据，我们就知道这些人的爱好，进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据，根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。大数据运用之广泛，如运用于农业、金融、医疗等各个领域，从而最终达到改善社会治理、提高生产效率、推进科学研究的效果。
　　数据已经成为过去几年中大部分行业的游戏规则，行业领袖，学者和其他知名的利益相关者都同意这一点，随着大数据继续渗透到我们的日常生活中，围绕大数据的炒作正在转向实际使用中的真正价值。
　　首先，学大数据是需要有java，python和R语言的基础。
　　1) Java学习到什么样的程度才可以学大数据呢？
　　java需要学会java SE即可。java web，java ee对于大数据用不到。学会了java se就可以看懂hadoop框架。
　　2) python是最容易学习的，难易程度：python java Scala 。
　　python不是比java更直观好理解么，因为会了Python 还是要学习java的，你学会了java，再来学习python会很简单的，一周的时间就可以学会python。
　　3) R语言也可以学习，但是不推荐，因为java用的人最多，大数据的第一个框架Hadoop，底层全是Java写的。就算学会了R还是看不懂hadoop。
　　java在大数据中的作用是构成大数据的语言，大数据的第一个框架Hadoop以及其他大数据技术框架，底层语言全是Java写的，所以推荐首选学习java
　　再给你们举例说明下它们的分工和作用，java注重业务，大数据注重数据，前端是脸(页面显示)，java是胳膊(业务)，大数据是直男大脑，人工智能，深度学习是有情商的大脑。
　　大数据职业发展方向
　　学会了大数据，不需要从java做起，可以直接做大数据开发工程师。等积累了几年的经验，就可以做算法工程师了。看看学会了大数据可以从事哪些岗位：
　　大数据开发工程师
　　数据分析师
　　hadoop开发工程师
　　spark开发工程师
　　数据仓库开发工程师
　　数据清洗工程师(ETL)
　　大数据架构师
　　算法工程
　　大数据优势
　　大数据受国家大力支持大量的资源都投资在这方面，大数据中心在贵州落坐，人工智能和云计算都基于大数据，需要大批大数据人才。
　　1）、大数据人才薪资待遇
　　一般的一线城市大数据相关岗位平均月薪在12-15K 北京平均17K，大数据算法工程师，年薪在30万—50万左右。
　　2）学大数据有学历/专业要求吗
　　高中也找到工作，但是大专以上学历更好，虽然是本科学历，但大学四年中也没有学习到实际的操作技能，学习到的东西在工作中用不到，只是在理解某些东西容易些。