学大数据需要具备什么基础

学大数据需要具备的基础是数学基础、统计学基础和计算机基础。

大数据是指那些数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，这种数据集不能用传统的数据库进行转存、管理和处理是需要新处理模式才能具有更强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增差率和多样化的信息资产。大数据属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科：生物、医 学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

我们学技术的时候，都会有一个尴尬的出学过程，啥也不了解，听啥都懵懂。这时候，一个科学的学习计划，能够帮我们的大忙。不少朋友想知道新手学大数据首先要学什么，本文就详细讲讲，新手学大数据首先要学什么，这个话题，解答大家心中的疑问。

1：就数据分析学习而言，需要的技能模块有统计基础+数据库知识+编程能力。基本技能的学习与掌握是贯穿整个学习过程，期间还需要借助小项目完成动手实践。学习大数据就是搭好框架体系，不断累积知识，不断hack技能，不断提升分析水平的过程。昌平计算机学校建议首先就要学基本的统计学，然后就是学数据库知识，最后再是学编程语言。

2：大家已经知道了，我们现在来讲讲，合格的大数据工程师，整体需要掌握哪些技术。要想成为企业认可的大数据工程师，就需要悉hadoop,hdfs,hive,kafka,Spark,Storm等大数据系统的安装与性能优化以及错误诊断;熟悉ansible、puppet等自动化配置管理工具。

3：除开以上技术，大数据工程师还需要掌握Linux系统环境的配置和优化，熟练部署各种应用服务，独立处理系统故障;至少掌握Shell/Python/Perl等脚本语言的一种;精通Zabbix,Nagios,Ganglia等监控工具等等。

PostgreSQL（简称pg）是一种关系型数据库管理系统，支持 ACID 事务、完整性、复制等特性，具有强大的数据处理能力。在处理中等规模的数据时，它表现非常出色。但是，在处理大数据方面，pg的表现会受到限制，因为它的处理速度可能无法跟上数据增长的速度。

以下是一些可能导致pg不适合大数据存储的原因：

1 读写效率：当数据量很大时，pg的读写性能可能变得缓慢，因为pg是基于磁盘的存储引擎，需要频繁访问磁盘进行数据读写，而磁盘访问速度通常比内存慢得多。

2 扩展性：虽然pg提供了某些可扩展性功能，如分区表、分布式查询等，但这些功能相对较为复杂，并且需要较高的维护成本，对于普通的应用程序开发者来说不易掌握。

3 数据模型：pg提供的是固定的表格结构，在处理非结构化或半结构化数据时不太适合。

4 维护成本：当数据规模越来越大时，pg的维护成本也会增加，因为数据备份、恢复、监控、调优等 *** 作都需要一定的技术水平和资源投入。

因此，在存储大量数据时，通常建议使用专门针对大数据处理的解决方案，如Hadoop、Spark等。

大家都心中清楚，大数据的学习是具备一定的难度的，想要成为合格的大数据工程师是需要花费一些心思的。不少人留言问笔者说，想知道2020学大数据需要学习哪些软件既然大家都有这方面的好奇，那么北大青鸟北京计算机学院就详细讲讲，2020学大数据需要学习哪些软件，这个话题，解答大家的疑问好了。

1：大数据需要用到的软件实在太多，不能一一进行详细说明，需要学习的内容主要分为三大类，即：编程语言、数据处理平台和数据库，其余的还有一些组件、插件等。其实，学习大数据何止要学习软件这么简单，一名合格的大数据工程师，需要精通的技能还是不少的，具体有一下这些内容。

2：需要熟悉NoSQL数据库(mongodb、redis)，能够完成数据库的配置和优化;熟悉Hadoop相关生态系统，包括不限于HDFS、Hbase、ZooKeeper、spark、yarn、hive等，能够独立部署实施大数据项目，解决项目中的问题，对系统调优。

3：除开以上技能之外，大数据工程师还需要精通常用机器学习和数据挖掘算法，包括GBDT、SVM、线性回归、LR以及CNN等算法;熟悉Hadoop、Spark等分布式机器学习框架，熟悉Pig/Hive等大数据处理平台;通一门或多门开发语言(Python和R等)，熟练掌握常用数据结构和算法等等。

数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

大数据应用需要掌握什么能力：掌握MySQL数据库的使用；掌握SQL语法；掌握Kettle数据迁移工具的使用；熟练使用BI可视化工具；对数据开发有一定认知，掌握BI工程师所具备的基本技能。

1大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

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