发布于 07/20 23:41
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新手学习大数据需要具备基础一数学知识
数学知识是数据分析师的基础知识。
对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。
对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
而对于数据挖掘工程师，除了统计学以外，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。
新手学习大数据需要具备基础二分析工具
对于初级数据分析师，玩转Excel是必须的，数据透视表和公式使用必须熟练，VBA是加分。另外，还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门是比较好的。
对于高级数据分析师，使用分析工具是核心能力，VBA基本必备，SPSS/SAS/R至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）视情况而定。
对于数据挖掘工程师……嗯，会用用Excel就行了，主要工作要靠写代码来解决呢。
新手学习大数据需要具备基础三编程语言
对于初级数据分析师，会写SQL查询，有需要的话写写Hadoop和Hive查询，基本就OK了。
对于高级数据分析师，除了SQL以外，学习Python是很有必要的，用来获取和处理数据都是事半功倍。当然其他编程语言也是可以的。
对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。
新手学习大数据需要具备基础四业务理解
业务理解说是数据分析师所有工作的基础也不为过，数据的获取方案、指标的选取、乃至最终结论的洞察，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，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。
对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。
对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
新手学习大数据需要具备基础五逻辑思维
这项能力在我之前的文章中提的比较少，这次单独拿出来说一下。
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。
对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。
对于数据挖掘工程师，逻辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，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。
新手学习大数据需要具备基础六数据可视化
数据可视化说起来很高大上，其实包括的范围很广，做个PPT里边放上数据图表也可以算是数据可视化，所以我认为这是一项普遍需要的能力。
对于初级数据分析师，能用Excel和PPT做出基本的图表和报告，能清楚的展示数据，就达到目标了。
对于高级数据分析师，需要探寻更好的数据可视化方法，使用更有效的数据可视化工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
对于数据挖掘工程师，了解一些数据可视化工具是有必要的，也要根据需求做一些复杂的可视化图表，但通常不需要考虑太多美化的问题。
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怎样成为一个合格的Java大数据工程师
新闻来源：发布人：翡翠编辑时间：
人工智能的快速发展，让大数据的应用范围更为广泛，大数据工程师也成了炙手可热的职位。很多人想进入这个行业，有一定Java基础的自然心中有底，但是对于零基础想学习Java大数据的人来说，多少有些顾虑，怎样成为一个合格的大数据工程师，如何能在这个行业立足并运筹帷幄风生水起呢？……
人工智能的快速发展，让大数据的应用范围更为广泛，大数据工程师也成了炙手可热的职位。很多人想进入这个行业，有一定Java基础的自然心中有底，但是对于零基础想学习Java大数据的人来说，多少有些顾虑，怎样成为一个合格的大数据工程师，如何能在这个行业立足并运筹帷幄风生水起呢？
首先我们先要了解一下为什么要把Java作为大数据的基础语言。以国内知名IT培训机构推出的Java大数据课程为例，其课程是以Java语言为基础，JavaWeb开发为核心，结合大数据技术的新一代教学产品，JavaWeb开发+大数据开发= Java大数据开发。那么翡翠教育一类的教学机构，大数据教学为什么选择了Java呢？
在开发工具的历史排名中，Java几乎垄断榜首，其是占据霸主地位的90后选手，目前有超过30亿设备运行Java。Java生态圈全方位覆盖各个领域(web端、移动端、大数据、桌面应用等等)，新兴编程语言如Scala, Kotlin等, 也都是基于Java设计的。项目开发流程包含多个环节及不同角色，团队中Java程序猿占比60%以上，是团队核心岗位。掌握JavaWeb前端+后端技能就能成为企业的多面手。
这么一个看似复杂的语言，没有任何经验的零基础小白是否能学习呢。答案是肯定的。但是如果自学Java，你需要一个系统完善的课程以及经验丰富的前辈指导，另外就是依靠自己的领悟多练习。但是如果是参加培训机构的话，可能就简单很多，好的培训机构在理论课程之外都有企业真实案例实训，这对于快速掌握技能拥有实操经验非常重要。零基础学Java并不是不可能，关键看你的勤奋程度以及职业敏感度。
学习Java又和成为大数据工程师有什么关系呢？大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据分析当然需要一个工具，而这个工具就是Java。想要成为大数据工程师，学习Java这门开发语言是不错的选择。
翡翠教育的Java大数据专业，旨在培养T型人才, 增强就业竞争力，通过实训项目赋予学员独立完成商业级CRM项目的能力, 其能力能够远远超越普通企业的用人要求，想要成为一个合格的Java大数据工程师，你需要现在就开始行动起来。Java人才企业需求量巨大，其薪资也呈直线上升状态，越早进入这个行业，越早成就未来的人生。大数据学习的各个阶段丶一个站在Java后端设计之路的男青年个人博客网站查看: 145|回复: 2
做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据？
该用户从未签到
本帖最后由 博为峰网校 于
10:25 编辑
& && & 做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据？
分享转行经验路线
　　对于Java程序员，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，另外很多基于大数据的应用框架也是Java的，所以在很多大数据项目里掌握Java语言是有一定优势的。
　　当然，hadoop核心价值在于提供了分布式文件系统和分布式计算引擎，对于大部分公司而言，并不需要对这个引擎进行修改。这时候除了熟悉编程，你通常还需要学习数据处理和数据挖掘的一些知识。尤其是往数据挖掘工程师方向发展，则你需要掌握更多的算法相关的知识。
　　对于数据挖掘工程师而言，虽然也需要掌握编程工具，但大部分情况下是把hadoop当做平台和工具，借助这个平台和工具提供的接口使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。因此，如果你是往数据挖掘工程方向发展，那么，熟练掌握分布式编程语言如scala、spark-mllib等可能更为重要。
　　Java程序员转大数据工程师的学习路线图
　　第一步：分布式计算框架
　　掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;
　　第二步：算法和工具
　　学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
　　第三步：数学
　　补充数学知识：高数、概率论和线代
　　第四步：项目实践
　　1)开源项目：tensorflow：goggle的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;
　　2)参加数据竞赛
　　3)通过企业实习获取项目经验
　　如果你仅仅是做大数据开发和运维，则可以跳过第二步和第三步，如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘，那么第三步也可以先跳过。
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