什么是大数据学习，经常有网友问这个问题，别着急，我们一起来看看。

学习大数据的内容是什么，需要多长时间？很多初学者在学习大数据之前经常会有这样的疑问，那就是，学习多长时间才能掌握相关技术，达到就业的要求？

要想知道类似问题的答案，我们需要从多个角度进行分析。大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，包括大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据采集整理技术等。这些技术既有区别又有关联，相关技术也有相应的定位。因此，学习者应该选择一个细分的方向来学习，而不是简单地学习大数据。

目前，与大数据相关的岗位多为大数据开发、大数据分析、大数据运维。因此，我将简要分析一下我需要从这些方面学习哪些知识，并给出一个大致的学习周期。

大数据开发是基于大数据平台的功能开发。学习可分为编程语言、大数据平台和案例开发三个阶段。编程语言主要是Java、Python和Scala，学习这些语言通常很耗时。从历史上看，没有编程语言的人需要大约3个月的时间来入门。看看用Python、Scala和Java编写的代码实现相同的操作：

接下来，我需要学习如何搭建一个基础的大数据平台。这部分知识对于大数据开发人员来说并不重要，但应该掌握基本的构建过程。搭建Hadoop平台和Spark平台往往需要大量的实验，同时需要掌握大数据平台的架构和功能组成。学习这部分大约需要2个月。下一步是在大数据平台下开发项目。这部分的学习时间可长可短。一般来说，完成一次大数据开发的综合实验需要1个月左右的时间。

大数据分析需要学习与大数据开发不同的东西。大数据分析需要学习各种分析算法，使用各种数据分析软件。此外，机器学习也是一种流行的大数据分析方法。学习大数据分析还需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容。学习周期与大数据开发类似，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要一定的数学基础，否则要花很长时间去补更多的内容。

大数据运维主要包括学习大数据平台搭建、组件部署、平台测试与维护等。大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。一般来说，学习的量是比较大的，在时间方面根据不同的基础可长可短，一般在3 ~ 6个月基本都可以上手。

大数据是我的主要研究方向之一。目前，我也在教授大数据方向的研究生。我会在头条上陆续写一些关于大数据的文章。

如果你对大数据有疑问，也可以咨询我。

谢谢!

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首先，Java是一种编程语言，而大数据是一个工业领域。简单来说，大数据的相关研发可以通过使用Java语言来实现。Java是大数据领域的重要工具。

大数据行业涉及的岗位很多，以数据为主，包括数据采集、数据整理、数据传输、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和应用。这些不同的职位有不同的职责，使用不同的工具。

数据采集端往往与物联网相连，当然也有很多传统的ERP系统，这部分岗位应该对数据库知识有全面的了解。目前，许多ERP系统都是使用Java语言开发的。当然，了解Java开发知识对本文的这一部分也有帮助。

数据存储经常涉及到云计算平台。云计算与大数据密切相关，主要涉及数据的分布式存储和分布式计算。总的来说，云平台是大数据的重要支撑。云计算平台为大数据提供硬件资源。从事云计算研究和开发的Java程序员主要关注资源管理。

Java在大数据中的主要应用是数据分析和呈现。算法的实现和落地应用采用Java语言。这部分知识涉及Java基本语法、JavaWeb开发、Java数据结构、Java分布式开发等主要知识。此外，还需要掌握Hadoop和Spark平台的开发API。

Java的基本语法是关于类、对象、属性和方法的，包括封装、继承、多态等核心概念。Java Web开发包括Servlet、JSP、JavaBean等基本Web组件，以及SpringMVC框架等知识。Java分布式开发需要掌握RMI和Java分布式框架的应用。

由于Hadoop平台本身是基于Java构建的，因此在Hadoop平台下使用Java也是一种常见的选择。Hadoop平台为Java语言提供了一系列api，方便Java在Hadoop平台上的开发。

我在各大头条上写过一系列关于Java的文章，包括Java基础开发、Java并发性、Java分布式开发和JavaWeb开发。如果你感兴趣，请关注我的头条。

如果您对Java或大数据有任何疑问，请咨询我。

谢谢!

大数据研究的主要内容是什么？以下是学习大数据技术的必要技能：

入门需要掌握的基本技能：

1. Java

2. 运行Linux命令

3.HDFS

4. MapReduce

5. Hadoop

6. 蜂巢

7. 动物园管理员

8. Hbase

9. 复述，

10. 水槽

11. 舰导弹

12. 卡夫卡

13. Scala

14. 火花

15. MongoDB

16. Python和数据分析等。

我们所说的大数据培训和学习，一般指的是大数据开发。大数据发展需要学习的东西可以参考Gami Valley大数据培训0基础学习课程，具体描述可以在官网上看到：

阶段1:Java设计和编程思想

第二阶段：Web前端开发

阶段3:JavaEE进展

第四阶段：大数据基础

阶段5:HDFS分布式文件系统

第六阶段：MapReduce分布式计算模型

阶段7:Yarn分布式资源管理器

第八阶段：Zookeeper分布式协调服务

阶段9:Hbase分布式数据库

阶段10:Hive分布式数据仓库

第11阶段：fluumeng分布式数据采集系统

第十二阶段：Sqoop大数据迁移系统

第13阶段：Scala大数据黄金语言

阶段14:kafka分布式总线系统

阶段15:SparkCore大数据计算基石

阶段16:SparkSQL数据挖掘工具

阶段17:SparkStreaming损失计算平台

阶段18:SparkMllib机器学习平台

阶段19:SparkGraphx图形计算平台

第20阶段：大数据项目实践

大数据的主要学习内容是什么？数据挖掘、数据分析、大数据运维(BAT公司基本是24小时三班倒)、数据仓库、算法。

大数据有很多岗位，比如数据挖掘工程师、大数据分析师、算法工程师等。在宏观层面上，有两个方面。一是底层结构和运行程序的构建需要大数据IT技术。一个是大数据的分析应用，为决策提供结果。

学习大数据需要学习哪些数学知识？1. 高等数学

本课程是基础中的基础。你必须学习高等数学才能继续前进。

2. 概率论与数理统计

大数据的一个基本假设是它基于某种概率分布。简单来说，大数据是某种概率模型。

3.优化理论

在计算模型时，通常需要达到最大值或最小值。这是非常需要优化理论的，包括但不限于线性优化、优化、凸优化

4. 数值分析

有时你需要计算一个积分值，一个微分方程，等等

5. 现代代数(了解它)

在学习过程中遇到：xx组，xx环.我们来看一下现代代数

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非常重要的。大数据中的很多概念都来自数论

7. 功能分析(阅读相关内容)

当你有一个希尔伯特空间，这个空间和那个空间，你看一下泛函分析，对吧

8. 矩阵理论(重要)

当你开始推广这个模型时，你会发现，这都是关于矩阵公式的。矩阵有什么加法、减法、乘法、除法、矩阵微分、矩阵分解。

如果你很难读懂矩阵理论，那么你需要学习线性代数

9. 线性代数

这是基础的基础

以上就是对大数据需要学习哪些知识的详细介绍，更多相关内容请继续关注考拉课，希望这篇文章对大家有所帮助。

大数据学习什么推荐知识