大数据学习内容主要有:
①JavaSE核心技术;
②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发;
③Spark相关技术、Scala基本编程;
④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析;理解Python机器学习;
⑤大数据项目开发实战,大数据系统管理优化等。
你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成,望采纳。
一般来说大家很多都是从Java开始的,Java编程是大数据开发的基础,大数据中很多技术都是使用Java编写的,如Hadoop、Spark、mapreduce等,因此,想要学好大数据,Java编程是必备技能!
Java的方向也有很多,如JavaSE、JavaEE等,但是我们不是完全都要掌握的,一般大数据来说,我们只需要掌握Java的标准版本JavaSE就行。像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate,Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多,只需要了解就可以了。
基础课程: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。
必修课: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。
选修课:数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识,大数据技术体系很复杂,与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以,Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
人工智能数据采集是指在人工智能领域,根据特定项为训练机器学习数学模型所使用的的训练数据集的要求,在一定的既定标准下收集和衡量数据和信息的过程,并输出一套有序的数据。澳鹏提供的数据采集服务,提升规模化机器学习。作为训练数据服务的行业领先者,我们能够快速交付涵盖多种数据类型大量优质数据,包括图像、视频、语音、音频和文本,以满足客户特定 AI 项目的需求
目前在大数据领域比较常见的编程语言包括Java、Python、Scala、R、Go等语言,具体选择哪种编程语言与所处岗位和技术团队的技术选型有比较直接的关系,比如目前在Hadoop系列平台下,Java语言用的要稍微多一些,而且由于Java语言的技术生态体系比较健全,很多开发团队也比较愿意采用Java语言。
Java语言和Python语言都是当前比较常见的全场景编程语言,学习这两门编程语言,也更为稳妥一些。从语言的前期学习难度上来看,Python语言要稍微简单一些,在没有专业人士指导的情况下(自学),学习Python语言要更适合一些。
大数据开发方向建议学习Java
数据分析方向,建议学习Python