2024-08-03
1、①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
2、大数据专业：掌握大数据与Hadoop生态系统。详细介绍分析分布式文件系统HDFS、集群文件系统ClusterFS和NoSQL Database技术的原理与应用；分布式计算框架Mapreduce、分布式数据库HBase、分布式数据仓库Hive。掌握关系型数据库技术。详细介绍关系型数据库的原理，掌握典型企业级数据库的构建、管理、开发及应用。
3、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
1、计算机大数据是学习和应用计算机科学、统计学和数据分析等知识与技术，以处理、管理和分析大规模、复杂的数据集合。计算机科学基础 学习计算机大数据需要掌握计算机科学的基础知识，包括数据结构、算法设计与分析、数据库原理和编程语言等。这些基础知识为处理和管理大数据提供了必要的工具和技术支持。
2、大数据是指在承受的时间范围内使用通常的软件工具捕获和管理的数据集合。大数据是一种大规模的数据集合，在过去的存储和管理分析中远远超过传统软件。大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
3、计算机大数据方向要学Java基础、Java面向对象、Java高级、数据库与JDBC等等。大数据是一个典型的交叉学科，涉及到数学、统计学和计算机三大块知识。
4、大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。
1、数据分析与挖掘是大数据学习的核心部分，包括数据挖掘算法、机器学习算法、深度学习算法等。掌握这些算法有助于从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供科学依据。数据可视化 数据可视化能够更直观地展示数据分析结果。
2、如需学习大数据分析推荐选择【达内教育】，大数据分析学习内容如下：数学知识数学知识是【数据分析师】的基础知识。初级数据分析师需要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。分析工具初级数据分析师数据透视表和公式使用必须熟练。还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好。
3、大数据分析师需要学习的内容如下：数据库知识：理解数据库的基本架构、SQL语言以及常见的数据库管理系统（如MySQL、Oracle等）。编程语言：熟练掌握一种或多种编程语言，例如Python、Java等。编程语言是进行数据分析和处理的基础。
大数据分析师对计算机的要求是。懂营销能力。懂沟通能力。懂分析能力。懂设计能力。懂管理能力。懂技术能力。
能够熟练使用Excel、SQL、Python等数据分析处理工具。对数据分析有充足的兴趣，有良好的数据和业务理解能力，具备一定写作能力。具备较强的逻辑思维能力、沟通能力，善于学习和接受新知识，责任心强。
大数据分析的话，推荐使用CPU高的机器，如果玩游戏就需要相对来说提高预算了。大数据的话需要在自己电脑上搭环境，运算比较耗CPU，推荐i7，最好是9代吧，现在主流的型号都可以。
学历要求：通常需要本科及以上学历，相关专业如计算机、数学、统计学、信息管理等。专业技能：需要掌握大数据技术和相关工具，如Hadoop、Spark、SQL等。同时需要熟练掌握一种或多种编程语言，如Java、Python等。熟练掌握数据挖掘、数据建模、数据可视化等技能也是必须的。
学历：要求报考者具有本科及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业优先。工作经验：部分机构或考试要求报考者具有一定的工作经验，具体要求需要根据不同的机构或考试来确定。技能要求：具备一定的计算机基础、数学基础和统计学基础，熟悉数据库操作、数据挖掘和分析工具的使用等。
计算机大数据的特征：数据量大、要求快速响应、数据多样性、价值密度低。数据量大 TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。要求快速响应 市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。
计算机基础简述大数据的特征如下：大数据的首要特征是数据量巨大，而且在持续、急剧地膨胀。大数据异构的数据类型、不同的数据表示和语义解释多样。大数据具有快变性也称为实时性，一方面指数据到达的速度很快，另一方而指能够进行处理的时间很短，或者要求响应速度很快，即实时响应。
大数据的四个基本特征如下：数据量大（Volume）大数据的显而易见的特征就是其庞大的数据规模。随着信息技术的发展，互联网规模的不断扩大，每个人的生活都被记录在了大数据之中，由此数据本身也呈爆发性增长。其中大数据的计量单位也逐渐发展，现如今对大数据的计量已达到EB了。
第一个特征是数据量大。大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。类型繁多（Variety）第二个特征是数据类型繁多。包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
1、数据开发工程师：大数据专业负责数据接入、数据清洗、底层重构，业务主题建模等工作；大数据整体的计算平台开发与应用；数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
2、随着大数据技术逐渐落地到广大的传统行业，未来大数据应用专业的就业前景还是比较广阔的。大数据技术专业的毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子政务、军事等领域的java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用开发等方面的高级技术人才。
3、数据可视化工程师：该岗位就业前景非常好，需要具备良好的沟通能力与团队精神，责任心强，拥有优秀的解决问题的能力。他们负责在收集到的高质量数据中，利用图形化的工具及手段的应用，一目了然地揭示数据中的复杂信息，帮助企业更好的进行大数据应用开发，发现大数据背后的巨大财富。
4、大数据专业的发展在一线城市也是比较好的。一般一些大的互联网公司都在一线城市，所以在一线城市学习工作的人会比较多，发展就业前景也比较好。大数据专业毕业以后能干什么 大数据就业方向主要有：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。
5、计算机大数据方向就业前景 从近两年大数据方向研究生的就业情况来看，大数据领域的岗位还是比较多的，尤其是 大数据开发岗位，目前正逐渐从大数据平台开发向大数据应用开发领域覆盖，这也是大 数据开始全面落地应用的必然结果。