大数据学什么 大数据学什么语言

学什么：专业课程

随着信息技术的飞速发展，已成为各行各业的重要资源。学习，首先要了解其核心课程和技能。小编将详细介绍学习的主要内容，包括编程语言、数学基础、编程框架以及相关技术。

1.编程语言：ython、Java、Scala

在数据分析领域，ython、Java和Scala是常用的编程语言。

-ython：因其简洁的语法和丰富的数据处理库（如andas、Numy）而备受青睐。

Java：作为编程的基石，Java语言在Hadoo等框架中占据重要地位。

Scala：结合了函数式编程和面向对象编程的特点，适用于大规模数据处理。

2.计算机系统概念

理解操作系统、数据库原理及数据结构等基础知识，有助于高效地实施数据处理任务。

-操作系统：掌握操作系统的基本原理，了解进程管理、内存管理、文件系统等。

数据库原理：学习数据库的基本概念、设计方法、查询语言等。

数据结构：熟悉数组、链表、树、图等基本数据结构，为数据处理提供基础。

3.数学与统计学

数学是数据科学的语言，统计学、线性代数、离散数学等课程是分析的基石。

-统计学：学习概率论、描述性统计、推断性统计等，为数据分析提供理论支持。

线性代数：掌握向量、矩阵、线性方程组等基本概念，为数据分析提供数学工具。

离散数学：学习集合论、图论、逻辑等，为数据分析提供逻辑思维。

4.编程框架

Hadoo、Sark等编程框架是处理大规模数据的重要工具。

-Hadoo：基于Java语言开发，提供分布式存储和计算能力。

Sark：内存计算引擎，提供快速、通用的处理能力。

Flink：实时数据处理框架，适用于流式计算和批处理。

5.数据预处理：清洗与转换

在实际应用中，数据预处理是数据处理的重要环节。

-数据清洗：去除重复数据、缺失数据、异常数据等，提高数据质量。 数据转换：将数据转换为适合分析的形式，如归一化、标准化等。

6.治理、管理运筹学、高级统计学

治理、管理运筹学、高级统计学等课程也是专业学习的重要内容。

-治理：学习数据质量管理、数据安全、数据隐私等方面的知识。

管理运筹学：掌握线性规划、网络优化等运筹学方法，为数据驱动的决策提供支持。

高级统计学：学习多元统计分析、时间序列分析等高级统计方法，提高数据分析能力。

7.数据挖掘、机器学习

数据挖掘、机器学习等技术是分析的核心。

-数据挖掘：从大量数据中提取有价值的信息，如分类、聚类、关联规则等。 机器学习：学习算法模型，如决策树、支持向量机、神经网络等，实现对数据的自动学习和预测。

8.系统架构

了解系统架构，有助于更好地设计和实施项目。

-分布式计算：学习MaReduce、Sark等分布式计算框架的原理和实现。

并行处理：掌握并行算法和并行编程技术，提高数据处理效率。

数据库管理系统：学习关系型数据库和非关系型数据库的原理和应用。

学习需要掌握多种技能和知识。通过学习编程语言、数学基础、编程框架、数据预处理、治理、数据挖掘、机器学习以及系统架构等方面的知识，可以为从事相关工作打下坚实基础。