大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)什么？

大數(shù)據(jù)技術(shù)專業(yè)屬于交叉學(xué)科：以統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、計算機為三大支撐性學(xué)科；生物、醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)、管理學(xué)為應(yīng)用拓展性學(xué)科。

在永州等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站設(shè)計制作、成都網(wǎng)站設(shè)計 網(wǎng)站設(shè)計制作定制網(wǎng)站設(shè)計,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),營銷型網(wǎng)站建設(shè),成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,永州網(wǎng)站建設(shè)費用合理。

此外還需學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集、分析、處理軟件，學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)建模軟件及計算機編程語言等，知識結(jié)構(gòu)是二專多能復(fù)合的跨界人才(有專業(yè)知識、有數(shù)據(jù)思維)。

以中國人民大學(xué)為例：

基礎(chǔ)課程：數(shù)學(xué)分析、高等代數(shù)、普通物理數(shù)學(xué)與信息科學(xué)概論、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論、程序設(shè)計導(dǎo)論、程序設(shè)計實踐。

必修課：離散數(shù)學(xué)、概率與統(tǒng)計、算法分析與設(shè)計、數(shù)據(jù)計算智能、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、計算機系統(tǒng)基礎(chǔ)、并行體系結(jié)構(gòu)與編程、非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)分析。

選修課：數(shù)據(jù)科學(xué)算法導(dǎo)論、數(shù)據(jù)科學(xué)專題、數(shù)據(jù)科學(xué)實踐、互聯(lián)網(wǎng)實用開發(fā)技術(shù)、抽樣技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)習(xí)、回歸分析、隨機過程。

大數(shù)據(jù)崗位：

1、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)師

大數(shù)據(jù)平臺搭建、系統(tǒng)設(shè)計、基礎(chǔ)設(shè)施。

技能：計算機體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、編程范式、文件系統(tǒng)、分布并行處理等。

2、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)分析師

面向?qū)嶋H行業(yè)領(lǐng)域，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進行數(shù)據(jù)安全生命周期管理、分析和應(yīng)用。

技能：人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)理統(tǒng)計、矩陣計算、優(yōu)化方法。

3、hadoop開發(fā)工程師。

解決大數(shù)據(jù)存儲問題。

4、數(shù)據(jù)分析師

不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現(xiàn)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的商業(yè)意義。

5、數(shù)據(jù)挖掘工程師

做數(shù)據(jù)挖掘要從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，這就需要一定的數(shù)學(xué)知識，最基本的比如線性代數(shù)、高等代數(shù)、凸優(yōu)化、概率論等。經(jīng)常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapReduce寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數(shù)據(jù)，如果用Python的話會和Spark相結(jié)合。

學(xué)習(xí)nosql數(shù)據(jù)庫需要什么基礎(chǔ)

很高興為您解答！

你需要sql基礎(chǔ)，就像是高手都是無招，但是在這之前學(xué)了很多招

希望對您有用！

大數(shù)據(jù)專業(yè)主要學(xué)什么啊？

1、大數(shù)據(jù)專業(yè)，一般是指大數(shù)據(jù)采集與管理專業(yè)；

2、課程設(shè)置，大數(shù)據(jù)專業(yè)將從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的三個主要層面（即數(shù)據(jù)管理、系統(tǒng)開發(fā)、海量數(shù)據(jù)分析與挖掘）系統(tǒng)地幫助企業(yè)掌握大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的各種典型問題的解決辦法，包括實現(xiàn)和分析協(xié)同過濾算法、運行和學(xué)習(xí)分類算法、分布式Hadoop集群的搭建和基準(zhǔn)測試、分布式Hbase集群的搭建和基準(zhǔn)測試、實現(xiàn)一個基于、Mapreduce的并行算法、部署Hive并實現(xiàn)一個的數(shù)據(jù)操作等等，實際提升企業(yè)解決實際問題的能力。

3、核心技術(shù)，

（1）大數(shù)據(jù)與Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。詳細介紹分析分布式文件系統(tǒng)HDFS、集群文件系統(tǒng)ClusterFS和NoSQL Database技術(shù)的原理與應(yīng)用；分布式計算框架Mapreduce、分布式數(shù)據(jù)庫HBase、分布式數(shù)據(jù)倉庫Hive。

（2）關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)。詳細介紹關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的原理，掌握典型企業(yè)級數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建、管理、開發(fā)及應(yīng)用。

（3）分布式數(shù)據(jù)處理。詳細介紹分析Map/Reduce計算模型和Hadoop Map/Reduce技術(shù)的原理與應(yīng)用。

（4）海量數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘。詳細介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘算法–Minhash, Jaccard and Cosine similarity，TF-IDF數(shù)據(jù)挖掘算法–聚類算法；以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在行業(yè)中的具體應(yīng)用。

（5）物聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)。詳細介紹物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)應(yīng)用、遙感圖像的自動解譯、時間序列數(shù)據(jù)的查詢、分析和挖掘。

（6）文件系統(tǒng)（HDFS）。詳細介紹HDFS部署，基于HDFS的高性能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問。

（7）NoSQL。詳細介紹NoSQL非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的原理、架構(gòu)及典型應(yīng)用。

4、行業(yè)現(xiàn)狀，

今天，越來越多的行業(yè)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用持樂觀的態(tài)度，大數(shù)據(jù)或者相關(guān)數(shù)據(jù)分析解決方案的使用在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，比如百度、騰訊、淘寶、新浪等公司已經(jīng)成為標(biāo)準(zhǔn)。而像電信、金融、能源這些傳統(tǒng)行業(yè)，越來越多的用戶開始嘗試或者考慮怎么樣使用大數(shù)據(jù)解決方案，來提升自己的業(yè)務(wù)水平。

在“大數(shù)據(jù)”背景之下，精通“大數(shù)據(jù)”的專業(yè)人才將成為企業(yè)最重要的業(yè)務(wù)角色，“大數(shù)據(jù)”從業(yè)人員薪酬持續(xù)增長，人才缺口巨大。

nosql是什么

NoSQL，泛指非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫。隨著互聯(lián)網(wǎng)web2.0網(wǎng)站的興起，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫在應(yīng)付web2.0網(wǎng)站，特別是超大規(guī)模和高并發(fā)的SNS類型的web2.0純動態(tài)網(wǎng)站已經(jīng)顯得力不從心，暴露了很多難以克服的問題，而非關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫則由于其本身的特點得到了非常迅速的發(fā)展。NoSQL數(shù)據(jù)庫的產(chǎn)生就是為了解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集合多重數(shù)據(jù)種類帶來的挑戰(zhàn)，尤其是大數(shù)據(jù)應(yīng)用難題。

雖然NoSQL流行語火起來才短短一年的時間，但是不可否認(rèn)，現(xiàn)在已經(jīng)開始了第二代運動。盡管早期的堆棧代碼只能算是一種實驗，然而現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)更加的成熟、穩(wěn)定。不過現(xiàn)在也面臨著一個嚴(yán)酷的事實：技術(shù)越來越成熟——以至于原來很好的NoSQL數(shù)據(jù)存儲不得不進行重寫，也有少數(shù)人認(rèn)為這就是所謂的2.0版本。這里列出一些比較知名的工具，可以為大數(shù)據(jù)建立快速、可擴展的存儲庫。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，是一項全新的數(shù)據(jù)庫革命性運動，早期就有人提出，發(fā)展至2009年趨勢越發(fā)高漲。NoSQL的擁護者們提倡運用非關(guān)系型的數(shù)據(jù)存儲，相對于鋪天蓋地的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫運用，這一概念無疑是一種全新的思維的注入。

對于NoSQL并沒有一個明確的范圍和定義，但是他們都普遍存在下面一些共同特征：

不需要預(yù)定義模式：不需要事先定義數(shù)據(jù)模式，預(yù)定義表結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)中的每條記錄都可能有不同的屬性和格式。當(dāng)插入數(shù)據(jù)時，并不需要預(yù)先定義它們的模式。

無共享架構(gòu)：相對于將所有數(shù)據(jù)存儲的存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的全共享架構(gòu)。NoSQL往往將數(shù)據(jù)劃分后存儲在各個本地服務(wù)器上。因為從本地磁盤讀取數(shù)據(jù)的性能往往好于通過網(wǎng)絡(luò)傳輸讀取數(shù)據(jù)的性能，從而提高了系統(tǒng)的性能。

彈性可擴展：可以在系統(tǒng)運行的時候，動態(tài)增加或者刪除結(jié)點。不需要停機維護，數(shù)據(jù)可以自動遷移。

分區(qū)：相對于將數(shù)據(jù)存放于同一個節(jié)點，NoSQL數(shù)據(jù)庫需要將數(shù)據(jù)進行分區(qū)，將記錄分散在多個節(jié)點上面。并且通常分區(qū)的同時還要做復(fù)制。這樣既提高了并行性能，又能保證沒有單點失效的問題。

異步復(fù)制：和RAID存儲系統(tǒng)不同的是，NoSQL中的復(fù)制，往往是基于日志的異步復(fù)制。這樣，數(shù)據(jù)就可以盡快地寫入一個節(jié)點，而不會被網(wǎng)絡(luò)傳輸引起遲延。缺點是并不總是能保證一致性，這樣的方式在出現(xiàn)故障的時候，可能會丟失少量的數(shù)據(jù)。

BASE：相對于事務(wù)嚴(yán)格的ACID特性，NoSQL數(shù)據(jù)庫保證的是BASE特性。BASE是最終一致性和軟事務(wù)。

NoSQL數(shù)據(jù)庫并沒有一個統(tǒng)一的架構(gòu)，兩種NoSQL數(shù)據(jù)庫之間的不同，甚至遠遠超過兩種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的不同。可以說，NoSQL各有所長，成功的NoSQL必然特別適用于某些場合或者某些應(yīng)用，在這些場合中會遠遠勝過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和其他的NoSQL。

如何學(xué)習(xí)及選擇大數(shù)據(jù)非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL

是的，NoSQL（非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫）簡單來說，關(guān)系模型指的就是二維表格模型，而一個關(guān)系型數(shù)據(jù)庫就是由二維表及其之間的聯(lián)系組成的一個數(shù)據(jù)組織。 NoSQL最普遍的解釋是“非關(guān)系型的”，強調(diào)Key-Value Stores和文檔數(shù)據(jù)庫的優(yōu)點，而不是單純的反對RDBMS。

非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫特點

1.可以處理超大量的數(shù)據(jù)。

2.運行在便宜的PC服務(wù)器集群上。PC集群擴充起來非常方便并且成本很低，避免了“sharding”操作的復(fù)雜性和成本。

3.擊碎了性能瓶頸。NoSQL的支持者稱，通過NoSQL架構(gòu)可以省去將Web或Java應(yīng)用和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成SQL友好格式的時間，執(zhí)行速度變得更快。

4.沒有過多的操作。

5.支持者來源于社區(qū)。因為NoSQL項目都是開源的，因此它們?nèi)狈?yīng)商提供的正式支持。這一點它們與大多數(shù)開源項目一樣，不得不從社區(qū)中尋求支持。

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型

nosql數(shù)據(jù)庫的四種類型如下：

1.key-value鍵值存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris、Memcached.

主要應(yīng)用: 內(nèi)容緩存,處理大量數(shù)據(jù)的高負(fù)載訪問,也用于系統(tǒng)日志。

優(yōu)點:查找速度快,大量操作時性能高。

2.列存儲數(shù)據(jù)庫:

相關(guān)產(chǎn)品: BigTable、HBase、Cassandra、HadoopDB、GreenPlum、PNUTS.

主要應(yīng)用: 分布式數(shù)據(jù)的儲存與管理。

優(yōu)點:查找速度快,可擴展性強,容易進行分布式擴展。

缺點:功能相對局限。

3.文檔型數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品:MongoDB、CouchDB、ThruDB、CloudKit、Perservere、Jackrabbit.

主要應(yīng)用: web應(yīng)用,管理面向文檔的數(shù)據(jù)或者類似的半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

優(yōu)點:數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)靈活,表結(jié)構(gòu)可變,復(fù)雜性低。

缺點:查詢效率低,且缺乏統(tǒng)一的查詢語言。

4.Graph圖形數(shù)據(jù)庫

相關(guān)產(chǎn)品: Neo4J、OrientDB、InfoGrid、GraphDB.

主要應(yīng)用: 復(fù)雜,互連接,低結(jié)構(gòu)化的圖結(jié)構(gòu)場合, 專注構(gòu)建關(guān)系圖譜。

優(yōu)點: 利用圖結(jié)構(gòu)相關(guān)算法, 可用于構(gòu)建復(fù)雜的關(guān)系圖譜。

缺點: 復(fù)雜度高。

分享題目：nosql主要學(xué)啥,簡述什么是nosql
文章源于：http://chinadenli.net/article35/dsgpcsi.html

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