大数据基础学什么

大数据基础是指在大数据领域中所需要掌握的基本学科。随着信息技术的快速发展，数据日益成为企业决策的重要基础和支撑，越来越多的企业开始引入大数据技术解决方案。大数据基础学的知识如下：

1、数据库基础知识：了解数据库的概念、基本架构和数据模型等，了解SQL语言和数据操作的基本原理，以及数据库的设计和管理知识，这是学好大数据的必备基础。

2、数据结构和算法：学习一些基本的数据结构和算法，例如数组、链表、树、图等，以及排序、查找、递归等基本算法，这对于进行数据处理和分析是非常重要的。

3、统计学和数学知识：包括概率论、数理统计、线性代数等，可以帮助你理解数据分析的基本方法和工具。

4、数据挖掘和机器学习：包括数据预处理、特征提取、模型构建等基本流程和常用算法，例如聚类、决策树、神经网络、支持向量机等，这些算法是进行大数据分析和挖掘的核心内容。

5、大数据处理技术和工具：了解大数据处理的基本概念和技术，例如Hadoop、Spark、MapReduce等大数据处理框架和工具，有助于深入理解和掌握大数据处理和分析的方法。

6、数据可视化：了解一些数据可视化工具和技术，例如Tableau、Power BI、D3等，可以使得分析结果更加生动直观，更容易被理解和传达。

7、数据安全和隐私保护：了解一些基本的数据安全和隐私保护知识，例如数据加密、隐私保护、数据备份、灾备等，可以加强对数据的保护和安全。

8、大数据开发和调试：学习基本的软件开发技术和工具，例如Java、Python、Scala、R等编程语言和相关的开发框架和工具，如Git、IntelliJ IDEA等，可以帮助你开发和调试大数据系统和应用程序。

9、项目管理和团队协作：了解项目管理和团队协作的基本知识和方法，例如Scrum、Kanban等敏捷开发方法和技术，以及团队协作工具，例如Slack、Trello等，在实践中更好地开展大数据项目。

学习大数据基础是数据科学领域的基石，只有掌握了这些基础知识，才能更深入地理解大数据的实际应用。大数据基础是个综合性的学科，涉及到数据库原理、数据结构与算法、统计学与概率论、数据挖掘和机器学习、分布式系统和云计算以及大数据平台和工具等方面的知识，这些知识可以帮助学生掌握大数据技术的核心思想和应用方法。

大数据基础的特点

1、高度技术化：大数据基础涉及到丰富的数据管理和数据处理技术，例如分布式系统、Hadoop等，同时也需要掌握数据清洗、数据统计等理论知识。因此，学习大数据基础需要具备较高的技术水平，需要具备一定的计算机科学和数学基础。

2、跨学科性：大数据基础涉及到的领域不仅限于计算机科学、数学等单一领域，还涉及到管理学、经济学、人工智能等多个领域的知识。因此，学习大数据基础需要有跨学科的思维能力，能够从不同学科的角度去理解和解决问题。

3、多应用性：大数据基础所涉及的技术和理论知识可以应用于多个领域，例如金融、医疗、交通、政府等。因此，学习大数据基础可以为未来从事不同领域的工作提供支持，具有广泛的用途。

4、快速变化：随着技术的快速发展和应用需求的变化，大数据基础的知识体系和应用场景也在不断地发生变化。因此，学习大数据基础需要具有快速学习、适应不同场景的能力。

5、产生大量价值：随着大数据技术的不断推进，大量数据被积累和应用，可以为企业、政府等机构带来巨大的价值。掌握大数据基础可以为开展数据分析和利用大数据带来更多的机会和价值。

大数据需要学什么

很多人都知道大数据很受欢迎，就业很好，工资很高，想向大数据的方向发展.那大数据需要学习什么呢？

1、学习大数据首先要学习Java基础

如何进行大数据学习的快速入门？在学习大数据课程之前，必须学习计算机编程语言.Java是大数据学习所需的编程语言基础，因为大数据开发是基于常用的高级语言.此外，学习hadoop和数据挖掘都需要编程语言.因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的.

2、学习大数据要学习大数据的核心知识

Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm

如果把大数据比作容器，这个容器的容量无限大，什么都可以进去，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据与人工智能、云计算和机械学习有着千丝万缕的关系，大数据的大数据存储如果高度扩展，云计算是必不可少的，大数据计算分析采用传统的机械学习、数据挖掘技术

3、学习大数据所需的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识.对于数据分析师来说，了解一些关于统计的描述，需要具备一定的公式计算能力，了解常用的统计模型算法.对于数据挖掘工程师来说，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高.

编程语言，对于想学习大数据的学生，至少需要SQL、hadoop、hive查询、Python等编程语言.

4、学习大数据可应用的领域

大数据技术可应用于公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等各个领域，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透到生活的各个方面.大数据技术的出现将社会带入快速发展的时代，不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力.