您现在的位置是：首页 > 专业知识 >大数据需要什么基础和专业知识点才能学（大数据需要什么基础和专业知识点呢）

专业知识

大数据需要什么基础和专业知识点才能学（大数据需要什么基础和专业知识点呢）

2023-12-29 11:41:29 专业知识 22人已围观

1.大数据课程需要什么基础

学科知识：从数据分析涉及的专业知识点来看，主要有以下几个：

(1)统计学：参数检验、非参数检验、回归分析等。

(2)数学：线性代数、微积分等。

（3）社会学：主要是一些社会学定量统计知识，如问卷调查、统计分析等；还有一些社会学知识，对于从事营销的数据分析师更有帮助

（4）经济和金融：如果你是从事这个行业的数据分析师，经济和金融知识是必须的，这里不再赘述。

(5)计算机：从事数据分析的人必须了解你所使用的数据是如何处理的，了解数据库的结构和基本原理。同时，如果条件足够的话，你必须有足够的能力从数据库中提取你的数据。所需的数据，这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必须具备的。

2.大数据课程需要什么基础

学科知识：从数据分析涉及的专业知识点来看，主要有：（1）统计学：参数检验、非参数检验、回归分析等（2）数学：线性代数、微积分等（3）社会学：主要是一些社会学定量统计知识，如问卷调查、统计分析等；还有一些社会学知识，对于从事营销的数据分析师更有帮助。（4）经济和金融：如果是从事这个行业的数据分析师。经济金融知识是必须的，这里就不多说了。(5)计算机：从事数据分析的人必须了解你所使用的数据是如何处理的，了解数据库的结构。和基本原则。同时，如果条件足够的话，你也可以有足够的能力从数据库中提取出你需要的数据。这种提取数据分析原材料的能力是每个数据从业者必须具备的能力。

3.学大数据需要什么基础

说到大数据，肯定少不了分析软件。这应该是大数据工作的基础。然而，市场上有多种分析软件。如果你没有经验，真的很难找到一个适合你或者符合企业要求的。

小编通过各大公司对大数据相关行业的岗位要求总结了以下几点：（1）SQL数据库的基本操作，基础数据管理（2）使用Excel/SQL进行基本的数据分析与展示（3）能够使用脚本语言进行数据分析，Python或R（4）具有获取外部数据的能力，例如爬虫（5）能够具备基本的数据可视化能力，能够编写数据报告（6）熟悉常用数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等。学习大数据，一般来说先学基础，再学理论，最后学工具。基本上，每种语言都必须按照这个顺序学习。

1.学习数据分析的基础知识，包括概率论和数理统计。您仍然需要掌握基础知识。如果基础不扎实，知识的大厦就很容易倒塌。

2、目标行业的相关理论知识。比如金融领域，你需要学习证券、银行、金融等各种知识，否则到了公司你就会一头雾水。

3、学习数据分析工具，并将软件与案例实际应用相结合。数据分析的主流软件包括（从易到难）：Excel、SPSS、stata、R、Python、SAS等。4.学习如何操作这些软件，然后逐步使用软件对数据进行处理和分析步骤，从数据清洗开始，最后输出结果，对数据进行检查和解释。

当然，学数学与应用数学、统计学、计算机科学与技术等理工科专业的人确实比文科生有客观优势，但能力大于专业，兴趣决定你能走多远。毕竟数据分析不像编程，需要你每天敲代码，学习很多编程语言。数据分析更注重你的实际操作和业务能力。

今天的软件学习非常简单方便。我们真正需要提高的是我们的逻辑思维能力、敏锐的洞察力以及良好的沟通和表达能力。这些都与你自己的努力有关，而不是单纯依靠理工科背景就能得到的。

相反，这些能力更倾向于文科生。毕竟，好奇心和创造力对于一个人来说也是必不可少的。

4.大数据学习入门都需要学什么

开始大数据学习需要学习和具备的基础知识：

1、数学知识：数学知识是数据分析师的基础知识。

对于初级数据分析师来说，了解一些描述性统计相关的基础内容并具备一定的公式计算能力就足够了。了解常见的统计模型算法是一个额外的好处。

对于高级数据分析师来说，统计模型相关的知识是必备能力，最好对线性代数有一定的了解（主要是矩阵计算相关的知识）。

对于数据挖掘工程师来说，除了统计之外，还需要熟练使用各种算法，其中对数学的要求最高。

2.分析工具

对于初级数据分析师来说，要会玩Excel，熟练使用数据透视表和公式。VBA是一个额外的福利。此外，你还需要学习统计分析工具。SPSS是一个很好的入门。

对于高级数据分析师来说，分析工具的使用是一项核心能力。VBA是基本必需品。SPSS/SAS/R必须熟练使用其中至少一种。其他分析工具（如Matlab）视情况而定。

对于数据挖掘工程师来说……嗯，会用Excel就够了。主要工作需要通过编写代码来解决。

3.编程语言

对于初级数据分析师来说，如果会写SQL查询，必要时会写Hadoop、Hive查询，基本就可以了。

对于高级数据分析师来说，除了SQL之外，还需要学习Python，用它来获取和处理数据可以事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。

对于数据挖掘工程师来说，必须熟悉Hadoop，至少会Python/Java/C++之一，并且必须会使用Shell……总之，编程语言绝对是数据挖掘工程师的核心能力。

4.业务理解

毫不夸张地说，业务理解是数据分析师一切工作的基础。数据的获取方案、指标的选取，甚至最终的结论，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。

对于初级数据分析师来说，主要工作是提取数据并制作一些简单的图表，以及少量的见解和结论。对业务有基本的了解就足够了。

对于高级数据分析师来说，需要对业务有更深入的了解，能够根据数据提炼出有效的意见，对实际业务有帮助。

对于数据挖掘工程师来说，对业务有基本的了解就足够了，但重点还是需要发挥自己的技术能力。

5、逻辑思维

对于初级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步的目的，知道自己需要用什么手段来达到什么目标。

对于高级数据分析师来说，逻辑思维主要体现在构建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联性，了解每个指标变化的前因后果以及对业务的影响。

对于数据挖掘工程师来说，逻辑思维不仅体现在业务相关的分析工作中，还包括算法逻辑、程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。

6.数据可视化

数据可视化听起来很高大上，但实际上涵盖的范围很广。在PPT里放数据图表也可以算是数据可视化，所以我觉得这是一个普遍需要的能力。

对于初级数据分析师来说，如果能用Excel、PPT制作基本的图表和报告，并能清晰地展示数据，那就达到目的了。

对于高级数据分析师来说，需要探索更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需要制作或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。

对于数据挖掘工程师来说，有必要了解一些数据可视化工具，根据需要制作一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多的美化问题。

7.协调与沟通

对于初级数据分析师来说，了解业务、查找数据、解释报告都需要与不同部门的人打交道，所以沟通能力非常重要。

对于高级数据分析师，需要独立启动主导项目或与产品进行一些合作。因此，除了沟通能力之外，他们还需要一些项目协调能力。

对于数据挖掘工程师来说，与人沟通方面技术含量较多，业务方面相对较少，对沟通协调的要求相对较低。

8.学得快

无论数据分析哪个方向，初级还是进阶，都需要有快速学习的能力，学习业务逻辑、学习行业知识、学习技术工具、学习分析框架……数据分析领域内容无穷无尽，每个人都需要学习。拥有一颗不忘学习的心。

5.大数据要学习些什么方面的知识

1.学习大数据首先要学习Java基础

如何快速入门大数据学习？在学习大数据课程之前，您必须首先学习计算机编程语言。Java是大数据学习所需的编程语言的基础，因为大数据的开发都是基于常用的高级语言。而且无论你是学习hadoop还是数据挖掘，都需要一门编程语言作为基础。因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础知识是必不可少的。

2、学习大数据，必须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；实时数据分析Storm；消息订阅分发系统Kafka等

如果把大数据比作一个容器，那么这个容器的容量是无限的，什么东西都可以放进去。大数据离不开物联网、移动互联网。大数据还与人工智能、云计算和机器学习密切相关。大数据海量数据存储要实现高度可扩展，离不开云计算。使用传统的机器学习和数据挖掘技术进行大数据计算和分析会比较慢，并且需要并行计算和分布式计算扩展。

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，理解一些描述性统计相关的内容需要一定的公式计算能力以及对常用统计模型算法的了解。对于数据挖掘工程师来说，还需要熟练使用各种算法，其中对数学的要求最高。

编程语言。对于想要学习大数据的同学来说，需要至少掌握一门编程语言，比如SQL、hadoop、hivequery、Python等。

4.了解大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用于各个领域，比如公安大数据、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，应用范围非常广泛，而大数据技术已经像空气一样渗透到生活的方方面面。大数据技术的出现，使社会进入了快速发展的时代。这不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会智能化发展和管理的核心技术驱动力。

因此，建议想要学习大数据的同学应该报班，以便能够系统地学习大数据的理论知识，并在项目实践的基础上更加熟练地掌握大数据技能。