ビッグデータは現在、より多くを学ぶされていますが、ビッグデータがどのような条件、それを習得する必要があります知っていますか？私は4つの前提条件から話します。
ビッグデータは×××展示会での傾向となっている、多くの人々が学習データの大規模な選択をしている、あなたは、ビッグデータの専門家を入力します。巨大なビッグデータ技術システムは、ビッグデータシステムの学習に含まれているより多くの知識は、あなたが完全にビッグデータ技術を把握することができます。ビッグデータ常識を把握するために必要なものを学びますか？
1、ビッグデータは、最初にJavaの基礎を学ぶために学んでいます
どのようにビッグデータ入力の高速学習？会計マシンは最初の学校のカリキュラムビッグデータの前にプログラミング言語を習得しなければなりません。Javaは通常、ハイエンドの話によると、大規模なデータの発展のためにビッグデータのニーズを学習プログラミング言語の基礎、です。そして、それはHadoopのを学習しているかどうか、それはまだデータマイニングで、基盤としての需要プログラミング言語があります。あなたがビッグデータの開発を勉強したい場合はこのように、Javaの基盤を把握することが不可欠です。
ここでは、小さなメイクアップ大規模な研究とデータを交換ケリグループ：251 956 502、私自身の最新のビッグデータと高度なデータ高度な開発のコースを終えたが、あなたが一緒にグループ学習交換を追加することができ、考える必要がある場合
2、ビッグデータの学習は、大規模なデータセンターの常識を学ぶ必要があります
Hadoopのエコシステム、HDFS技術、HBaseの技術、Sqoopアプリケーションプロセス、データ・ウェアハウスの事HIVE、大規模なオフラインデータ解析スパーク、Python言語、リアルタイムデータ分析ストーム、オーディオサブスクリプション配信システムカフカのように。
データがコンテナに比べて大きい場合、このコンテナの容量が無限で、何が内側に設置することができ、ビッグデータはシルクワンの何千もの事、モバイルインターネット、ビッグデータとも人工知能、機械学習やクラウドアカウントなしで行うことはできませんスレッドのリンク、大規模なデータ大容量データ記憶装置は、高度にスケーラブルなクラウドは、伝統的な機械学習を使用して大規模なデータの分析を占め、会計を分離することはできませんされるように、データマイニング技術は、パラレル会計および会計分散拡大行わ遅く需要になります。
ビッグデータ常識を把握するために必要なものを学びますか？
3、学習能力は、大規模なデータ要件を持っています
数学的知識、数学の知識は常識的なデータアナリストの基盤です。データアナリストは、関連するコンテンツに記述計算のいくつかを理解することについて、需要方程式を占める計算モデルで使用されるアルゴリズムを理解するために特定の能力があります。掘削データのエンジニアは、様々なアルゴリズムも巧みな使用を必要とする、数学の要件は最高です。
プログラミング言語は、学生がビッグデータについて勉強したい、需要は、SQL、Hadoopの、ハイブ問い合わせ等の少なくとも1つのプログラミング言語を、持っている、Pythonができます。
使用することができる学習データの4、大面積
ビッグデータ技術は、このような治安ビッグデータ、ビッグトラフィックデータ、ビッグ医療データ、大きな仕事のデータ、ビッグデータ環境、大規模な画像データ、映像データ、および非常に大きい、非常に広い規模での使用など、さまざまな分野で使用することができ、ビッグデータテクノロジーは今あります同じ日に飽和した空気のすべての側面のように。社会の意志にビッグデータ技術は、それが情報技術の唯一の究極的な目標ではない、高速を実行するために、人間社会は処理センターの技術的なインテリジェンスを実行するための駆動力です。
したがって、学生が感じることができる大規模なデータシステムの理論を学び、大規模なデータ、最高の新聞のクラスを勉強したい、だけでなく、プロジェクトの練習ビッグデータ技術のより巧みな把握と併せて提唱しています。