1樓：微湖情
1、原始資料要經過一連串收集、提娶清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料； 2、我們想看看資料「長什麼樣」，有什麼特點和規律； 3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者**，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的
怎樣進行大資料的入門級學習？
2樓：長沙新華電腦學院
那出來自學就是報班噠，比如這邊，網際網路it學校，可以對比下
怎樣進行大資料的入門級學習
3樓：匿名使用者
1、原始資料要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料；
2、我們想看看資料「長什麼樣」，有什麼特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者**，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的且不易發現的資訊，都要對資料建模，得到output。
如何進行大資料的入門級學習
4樓：匿名使用者
大資料（big data），是指無法在可承受的時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合。
有人把資料比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大資料並不在「大」，而在於「有用」。
價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模資料是成為贏得競爭的關鍵。
大資料的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大資料進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大資料做服務轉型;
3) 面臨網際網路壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大資料的價值
大資料初學者應該怎麼學？
如何開始學習大資料？
5樓：貴州新華電腦學院
hadoop是目前大資料的事實標準，hadoop生態圈還有很多的元件，每個元件都有其特定的應用場景，不必每個元件都要學習，可以挑選自己感興趣的元件進行學習，或者等實際用到的時候再學習也可以。常見的元件介紹如下：
hbase：分散式的列式儲存資料庫，適用於儲存非結構化的資料
spark：專為大規模資料處理而設計的快速通用的計算引擎，它是hadoop生態圈中的一個元件，不會取代hadoop，在某些場合下可以替代mapreduce執行分散式的運算。
sqoop：主要用於在hadoop(hive)與傳統的資料庫(oracle、mysql、postgresql...)間進行資料的傳遞，可以將關係型資料庫中的資料匯入到hdfs中，反之亦然
flume：cloudera提供的一個高可用的，高可靠的，分散式的海量日誌採集、聚合和傳輸的系統
oozie：用於hadoop平臺的一種工作流排程引擎，它可以以工作流的形式呼叫和分配叢集中的計算任務
storm：一個分散式實時大資料處理系統，它是一個流資料框架，具有最高的攝取率。一些實時計算的場景會用到
還有一些其他的元件如impala、kudu、hue、kafka、solr等建議在使用的時候再考慮進行學習。
想要學習大資料，應該怎麼入門？
6樓：聖利斯服飾
學習大資料的同學分以下三種分類： 1、零基礎小白，對大資料行業一無所知; 2、有淺層程式設計基礎，對大資料行業略知一二; 3、有一定工作經驗的工程師，對大資料行業瞭解，但對技術不瞭解。
7樓：it小尚
1.以用促學。小夥伴在學習大資料開發技術的過程中，要確定自己的發展方向，在學習大資料的時候，以用促學是最為直接和有效的學習方法。
這種學習方式不僅僅對在大資料培訓班學習的小夥伴來說是有一定的幫助，對廣大從業者學習也是有一定的指導學習性，這種學習方式不僅能讓小夥伴提高學習效率，還能提升職業價值。
2.注重專案實戰案例練習。專案實戰案例練習對小夥伴學習大資料開發技術有一定的幫助，由於當前大資料技術體系已經趨於成熟了，所以會有很多案例可以參考學習，這個過程能夠積累大量的大資料應用經驗。
另外，通過案例來學習大資料，還會積累一定的行業場景知識，這也會增加學習者的大資料落地應用經驗。
3.注重交流。在學習大資料的過程中，初學者往往會遇到很多問題，而在這些問題當中，最為重要的問題就包括學習的方向和脈絡，如果能夠把握住學習大資料的關鍵問題，那麼往往會提升學習效率，這就要求初學者要在學習的不同階段多與同行進行交流。
8樓：尚矽谷
你好，大資料學習的路線圖包括8個階段，你可以按照順序學習。
9樓：長沙新華電腦學院
這很簡單的，比如我們這邊，就是初中起步就可入學的
10樓：匿名使用者
沒有基礎想要學大資料，還是報班學吧，入門還比較快，如果自學的學的慢不說，學習的效果也不好，因為我老公就是零基礎轉行的，在光環大資料跟的線下全日制班，天天全天學習，晚上還要上晚課複習做作業，要學的東西很多，你自己好好考慮一下吧~
怎麼進行大資料的入門級學習 知乎
11樓：匿名使用者
博士和碩士就學位等級來說，博士高於碩士；碩士需要繼續學習才能獲得博士學位。1、我國高等學歷教育分為三個學歷層次:分別為專科，本科，研究生，而研究生學歷為最高學歷，但研究生可以根據學位分為碩士研究生和博士研究生，博士研究生是高等學歷教育中最高的教育等級。
博士研究生畢業時，可以獲得全日制博士生畢業證書和相應的博士學位證書。而以同等學歷在職攻讀博士學位的，則不能取得學歷證書只能取得學位證書，其學歷仍然是原學歷，如本科或碩士研究生。2、碩士是一個介於學士及博士之間的研究生學位，擁有碩士學位者通常象徵具有對其專注、所研究領域的基礎的獨立的思考能力。
碩士課程通常安排在學士之後，一般而言全職的碩士課程需要二年的時間，但根據國家及科系不同，有的碩士只要一年就能取得，有的則需要三至四年。3、博士研究生即攻讀博士學位的研究生，簡稱博士生，是研究生學歷的最高一級。人們日常生活中所說的考上了博士，讀博士等，正是指博士研究生。
正在讀的還沒有獲得博士學位的學生，嚴格來講只能稱為博士研究生;已經獲得博士學位的人員，才是真正意義上的博士。因此，按照國際慣例，在正式場合，只有已經獲得博士學位的人才能冠之以"dr."稱呼;在非正式場合可以不受此限制。
想做大資料開發，可以培訓嗎，零基礎能學大資料嗎，比如報個培訓班？
大資料學習是有一定難度的。零基礎學大資料，個人建議學歷最好是大專以上，第二對計算機感興趣，學習接受能力要好。可以參加報班，先了解下什麼是大資料，大資料一般運用在什麼領域，對大資料有一個大概的瞭解，你才能清楚自己對大資料究竟是否有興趣。您好，您想要從事大資料開發，參加大資料培訓的話當然可以。但是前提是...
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