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大數(shù)據(jù)主要學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容？
我有幸做了七八年的大數(shù)據(jù)吧，從技術(shù)角度談?wù)勛约旱目捶ǎ髷?shù)據(jù)都有哪個(gè)領(lǐng)域，都需要學(xué)習(xí)什么技術(shù)。
成都網(wǎng)站建設(shè)哪家好，找創(chuàng)新互聯(lián)公司！專(zhuān)注于網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)、成都網(wǎng)站建設(shè)公司、微信開(kāi)發(fā)、微信小程序開(kāi)發(fā)、集團(tuán)成都定制網(wǎng)站等服務(wù)項(xiàng)目。核心團(tuán)隊(duì)均擁有互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年經(jīng)驗(yàn)，服務(wù)眾多知名企業(yè)客戶(hù)；涵蓋的客戶(hù)類(lèi)型包括：成都混凝土攪拌站等眾多領(lǐng)域，積累了大量豐富的經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)也獲得了客戶(hù)的一致稱(chēng)譽(yù)！
第一，首先要把這些大數(shù)據(jù)都可靠的存儲(chǔ)起來(lái)，經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，hdfs已經(jīng)成了一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然還有其他的存儲(chǔ)，比如kudu，hbase等，都是適合不同領(lǐng)域的存儲(chǔ)。
第二，既然有了這么多的數(shù)據(jù)，我們可以開(kāi)始基于這些數(shù)據(jù)做計(jì)算了，于是從最早的MapReduce到后來(lái)的hive，spark，都是做批處理的。
第三， 由于像hive這些基于MapReduce的引擎處理速度過(guò)慢，于是有了基于內(nèi)存的olap查詢(xún)引擎，比如impala，presto。
第四，由于批處理一般都是天級(jí)別或者小時(shí)級(jí)別的，為了更快的處理數(shù)據(jù)，于是有了spark streaming或者flink這樣的流處理引擎。
第五，由于沒(méi)有一個(gè)軟件能覆蓋住所有場(chǎng)景。所以針對(duì)不同的領(lǐng)域，有了一些特有的軟件，來(lái)解決特定場(chǎng)景下的問(wèn)題，比如基于時(shí)間序列的聚合分析查詢(xún)數(shù)據(jù)庫(kù)，inflexdb opentsdb等。采用預(yù)聚合數(shù)據(jù)以提高查詢(xún)的druid或者kylin等，
第六，還有其他用于數(shù)據(jù)削峰和消費(fèi)訂閱的消息隊(duì)列，比如kafka和其他各種mq
第七，還有一些其他的組件，比如用于資源管理的yarn，協(xié)調(diào)一致性的zookeeper等。
第八，由于hdfs 處理小文件問(wèn)題不太好，還有為了解決大數(shù)據(jù)update和insert等問(wèn)題，引入了數(shù)據(jù)湖的概念，比如hudi，iceberg等等。
第九，業(yè)務(wù)方面，我們基于大數(shù)據(jù)做一些計(jì)算，給公司的運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)支撐。做一些推薦，給用戶(hù)做個(gè)性化推薦。機(jī)器學(xué)習(xí)，報(bào)警監(jiān)控等等。
這是一個(gè)非常好的問(wèn)題，作為一名IT從業(yè)者，同時(shí)也是一名教育工作者，我來(lái)回答一下。
大數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，已經(jīng)逐漸形成了一個(gè)比較龐大且系統(tǒng)的知識(shí)體系，整體的技術(shù)成熟度也已經(jīng)比較高了，所以當(dāng)前學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)也會(huì)有一個(gè)比較好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。
由于大數(shù)據(jù)涉及到的內(nèi)容比較多，而且大數(shù)據(jù)技術(shù)與行業(yè)領(lǐng)域也有比較緊密的聯(lián)系，所以在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的時(shí)候，既可以從技術(shù)角度出發(fā)，也可以立足行業(yè)來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。對(duì)于學(xué)生來(lái)說(shuō)，可以從大數(shù)據(jù)技術(shù)體系來(lái)學(xué)習(xí)，而對(duì)于職場(chǎng)人來(lái)說(shuō)，可以結(jié)合自身的行業(yè)和崗位任務(wù)來(lái)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。
不論是學(xué)生還是職場(chǎng)人，要想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)都需要掌握以下幾個(gè)基本內(nèi)容：
第一：計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)對(duì)于學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)是非常重要的，其中操作系統(tǒng)、編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)庫(kù)這三方面知識(shí)是一定要學(xué)習(xí)的。編程語(yǔ)言可以從Python開(kāi)始學(xué)起，而且如果未來(lái)要從事專(zhuān)業(yè)的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)，也可以從Java開(kāi)始學(xué)起。計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)的學(xué)習(xí)具有一定的難度，學(xué)習(xí)過(guò)程中要重視實(shí)驗(yàn)的作用。
第二：數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)。大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的核心目的是“數(shù)據(jù)價(jià)值化”，數(shù)據(jù)價(jià)值化的過(guò)程一定離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析，所以作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)就比較重要了。數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)對(duì)于大數(shù)據(jù)從業(yè)者未來(lái)的成長(zhǎng)空間有比較重要的影響，所以一定要重視這兩個(gè)方面知識(shí)的學(xué)習(xí)。
第三：大數(shù)據(jù)平臺(tái)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和大數(shù)據(jù)分析都離不開(kāi)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的支撐，大數(shù)據(jù)平臺(tái)涉及到分布式存儲(chǔ)和分布式計(jì)算等基礎(chǔ)性功能，掌握大數(shù)據(jù)平臺(tái)也會(huì)對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)體系形成較深的認(rèn)知程度。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，可以從Hadoop和Spark開(kāi)始學(xué)起。
我從事互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)多年，目前也在帶計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的研究生，主要的研究方向集中在大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域，我會(huì)陸續(xù)寫(xiě)一些關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方面的文章，感興趣的朋友可以關(guān)注我，相信一定會(huì)有所收獲。
如果有互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的問(wèn)題，或者是考研方面的問(wèn)題，都可以在評(píng)論區(qū)留言，或者私信我！
大數(shù)據(jù)作為當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)編程語(yǔ)言培訓(xùn)熱門(mén)明星學(xué)科，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容很多，培訓(xùn)學(xué)習(xí)除了會(huì)有大數(shù)據(jù)技術(shù)知識(shí)的學(xué)習(xí)，同時(shí)還會(huì)在學(xué)習(xí)的過(guò)程中階段性的插入一些相關(guān)企業(yè)項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)操學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)主要的學(xué)習(xí)內(nèi)容為：
1、基礎(chǔ)部分：JAVA語(yǔ)言 和 LINUX系統(tǒng)。
2、大數(shù)據(jù)技術(shù)部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK調(diào)優(yōu)等，覆蓋前沿技術(shù)：Hadoop,Spark,Flink,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理、離線(xiàn)數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。
3、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目：一般包括JAVA項(xiàng)目，大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)等，大數(shù)據(jù)企業(yè)的商業(yè)項(xiàng)目直接為學(xué)員所用，一線(xiàn)大牛工程師親自指導(dǎo)實(shí)戰(zhàn)開(kāi)發(fā)，業(yè)務(wù)覆蓋電商、在線(xiàn)教育、旅游、新聞、智慧城市等主流行業(yè)，全程貫穿項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。
另外，在選擇大數(shù)據(jù)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)時(shí)，要選擇專(zhuān)業(yè)做大數(shù)據(jù)的，還要考慮機(jī)構(gòu)的課程設(shè)置、講師團(tuán)隊(duì)、硬件設(shè)施、實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目等多方面條件。
2020大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線(xiàn)圖：
縱觀(guān)近幾年的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展趨勢(shì)，看到大數(shù)據(jù)被炒得火熱，也想要涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，學(xué)習(xí)一些大數(shù)據(jù)技術(shù)。技術(shù)很重要，人才自然是不可或缺的，想要你想成為的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，就必須要經(jīng)歷學(xué)習(xí)技術(shù)的枯燥乏味的過(guò)程。
首先你需要先認(rèn)識(shí)到一個(gè)問(wèn)題，想要涉足大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，肯定是有一定難度的，但有句話(huà)說(shuō)的好“當(dāng)你感覺(jué)特別累的時(shí)候，也就是說(shuō)明你在走上坡路”。雖然困難，但只要你想學(xué)習(xí)，萬(wàn)事皆有可能。
要找準(zhǔn)自己的定位，先了解自己的實(shí)力，然后從容應(yīng)對(duì)以后的學(xué)習(xí)途徑。對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)自己是真的喜歡嗎?面對(duì)冗雜的代碼，復(fù)雜的數(shù)據(jù)，自己是否能奈的住性子一直堅(jiān)持下去?自己之前接觸過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)嗎?之前接觸過(guò)編程知識(shí)嗎?是否已經(jīng)熟練掌握了一門(mén)編程語(yǔ)言?
現(xiàn)實(shí)中就業(yè)危機(jī)的問(wèn)題依然嚴(yán)峻，緊繃的神經(jīng)時(shí)刻提醒著要不斷的提升自己。學(xué)習(xí)的越多，越能夠感受到知識(shí)海洋的浩瀚。相比于將大量零碎的技術(shù)名詞縮寫(xiě)塞進(jìn)昏沉的大腦，手指無(wú)意識(shí)地敲出幾行代碼，培養(yǎng)以計(jì)算機(jī)思維解決問(wèn)題才是更重要的。
“工欲善其事，必先利其器”，不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，本質(zhì)上是新工具對(duì)舊工具的迭代更新，如果我們不能掌握其中的規(guī)律，很容易浮于表層，難以觸類(lèi)旁通，在很多非科班出生的同學(xué)身上，這個(gè)問(wèn)題尤其明顯。
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，概率論，線(xiàn)性代數(shù)，設(shè)計(jì)模式，這些子學(xué)科是構(gòu)成大數(shù)據(jù)技術(shù)的堅(jiān)強(qiáng)基石，是前人無(wú)數(shù)智慧的結(jié)晶。
至于具體要用什么樣的方式來(lái)學(xué)大數(shù)據(jù)，這個(gè)主要是看自己的選擇了，專(zhuān)業(yè)的學(xué)習(xí)方式會(huì)幫助更快進(jìn)入學(xué)習(xí)氛圍中，再就是看自己的學(xué)習(xí)能力和感興趣程度了。
Python是學(xué)什么的？能做什么？
Python與Java語(yǔ)言一樣，都是高級(jí)語(yǔ)言，他們不能直接訪(fǎng)問(wèn)硬件，也不能編譯為本地代碼運(yùn)行。除此之外，Python幾乎可以做任何事情。下面是Python語(yǔ)言主要的應(yīng)用前景：
1. 桌面應(yīng)用開(kāi)發(fā)
Python語(yǔ)言可以開(kāi)發(fā)傳統(tǒng)的桌面應(yīng)用程序，Tkinter、PyQt、PySide、wxPython和PyGTK等Python庫(kù)可以快速開(kāi)發(fā)桌面應(yīng)用程序。
2. Web應(yīng)用開(kāi)發(fā)
Python也經(jīng)常被用于Web開(kāi)發(fā)。很多網(wǎng)站是基于Python Web開(kāi)發(fā)的，如豆瓣、知乎和Dropbox等。很多成熟的Python Web框架，如Django、Flask、Tornado 、Bottle和web2py等Web框架?？梢詭椭_(kāi)發(fā)人員快速開(kāi)發(fā)Web應(yīng)用。
3. 自動(dòng)化運(yùn)維
Python可以編寫(xiě)服務(wù)器運(yùn)維自動(dòng)化腳本。很多服務(wù)器采用Linux和UNIX系統(tǒng)，以前很多運(yùn)維人員編寫(xiě)系統(tǒng)管理Shell腳本實(shí)現(xiàn)運(yùn)維工作。而現(xiàn)在使用Python編寫(xiě)系統(tǒng)管理，在可讀性、性能、代碼可重性、可擴(kuò)展性等幾方面優(yōu)于普通Shell腳本。
4. 科學(xué)計(jì)算
Python語(yǔ)言也廣泛地應(yīng)用科學(xué)計(jì)算，NumPy、SciPy和Pandas是優(yōu)秀的數(shù)值計(jì)算和科學(xué)計(jì)算庫(kù)。
5. 數(shù)據(jù)可視化
中公優(yōu)就業(yè)的Python培訓(xùn)的學(xué)習(xí)時(shí)間分成兩個(gè)階段，第一個(gè)階段就是Python的基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)，可以自己做一些小程序來(lái)玩一玩，第二個(gè)階段主要是更深入的Python學(xué)習(xí)，可以通過(guò)這個(gè)技能來(lái)找到合適的工作。
初級(jí)Python掌握階段學(xué)習(xí)時(shí)間：
如果大家是零基礎(chǔ)選擇自學(xué)的話(huà)，一般所學(xué)的內(nèi)容如下，這個(gè)期間主要學(xué)習(xí)的內(nèi)容是常量、變量的應(yīng)用，運(yùn)算符的了解和使用、流程控制的使用、函數(shù)的定義和使用，容器處理方法，字符串處理方法，日期時(shí)間處理方法等， 掌握Python編程語(yǔ)言基礎(chǔ)內(nèi)容、OOP基礎(chǔ)知識(shí)，學(xué)習(xí)后應(yīng)該能自己處理OOP問(wèn)題。
根據(jù)個(gè)人的理解能力和時(shí)間安排，所需要的時(shí)間也是不同的一般都是5個(gè)月左右或者是更多。
如果是已經(jīng)有其他程序語(yǔ)言的基礎(chǔ)，那么所需要的時(shí)間也是會(huì)大大的減少的。
深入Python學(xué)習(xí)時(shí)間：
深入學(xué)習(xí)的時(shí)間一般都是更久了，所有的知識(shí)一般都是入門(mén)會(huì)簡(jiǎn)單一點(diǎn)兒，之后想要繼續(xù)深入學(xué)習(xí)所消耗的時(shí)間和精力也是會(huì)增長(zhǎng)的，例如接下來(lái)要學(xué)的爬蟲(chóng)技術(shù)、人工智能方向都是需要時(shí)間進(jìn)行學(xué)習(xí)的，需要好好加油哦
朋友們好，我是電子及工控技術(shù)，我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。Python與C語(yǔ)言一樣，它是一種計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。通過(guò)我對(duì)Python語(yǔ)言初步了解來(lái)看，它比C語(yǔ)言來(lái)說(shuō)具有更簡(jiǎn)潔、易讀性強(qiáng)、可擴(kuò)展性好的優(yōu)點(diǎn)。特別是近幾年以來(lái)，Python的使用者的數(shù)量越來(lái)越多，一度占據(jù)計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言的第三位。
Python語(yǔ)言是一種面向?qū)ο蟮哪_本語(yǔ)言，隨著版本的不斷更新和語(yǔ)言新功能的添加，Python語(yǔ)言越來(lái)越多被用于各個(gè)領(lǐng)域之中，下面我舉幾個(gè)例子來(lái)說(shuō)明一下它能做些什么。
1、人工智能技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)
Python語(yǔ)言在人工智技術(shù)方面具有獨(dú)特的作用，比如在機(jī)器學(xué)習(xí)方面、人工智能AI（Artificial Intelligence）人臉識(shí)別技術(shù)。比如現(xiàn)在很多小區(qū)只需要刷臉就可以開(kāi)門(mén)了，不需要用鑰匙。那么這套刷臉開(kāi)門(mén)系統(tǒng)所用的軟件編程語(yǔ)言就是用Python語(yǔ)言編寫(xiě)的。
2、大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)采集及處理
Python語(yǔ)言可以用來(lái)采集和處理數(shù)據(jù)，從這里我們看出它在科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等方面具有很大的優(yōu)勢(shì)，并且我們使用Python語(yǔ)言是一個(gè)開(kāi)源的，可以在計(jì)算機(jī)上免費(fèi)安裝使用。Python語(yǔ)言也會(huì)用到文件管理、桌面及界面設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)通信等各方面。
Python幾乎是近幾年最火的一門(mén)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言。借著機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)的興起，Python的發(fā)展搭上了快車(chē)。
如今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常用的兩大框架TensorFlow和PyTorch都是基于Python的，所以學(xué)會(huì)Python幾乎是所有做相關(guān)研究的人必備的技術(shù)。
Python相對(duì)于其他的語(yǔ)言?xún)?yōu)勢(shì)很多，但是我想說(shuō)的是它的“膠水”特性。
我們都知道，每一種語(yǔ)言都有其特長(zhǎng)，比如C語(yǔ)言的迅速，Java的“一處編譯，多處運(yùn)行”，R語(yǔ)言廣泛的統(tǒng)計(jì)學(xué)的包和Julia的計(jì)算快速。但是同時(shí)每一門(mén)語(yǔ)言都為這個(gè)特長(zhǎng)犧牲了其他的性能。
Python可以作為膠水讓你使用各個(gè)語(yǔ)言的特長(zhǎng)，我們能在Python中使用C、Java、R和Julia，并且現(xiàn)在都已經(jīng)有成熟的包讓我們方便地使用。這些都是Python大行其道的原因。
其實(shí)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言中馬太效應(yīng)是很明顯的，也就是強(qiáng)者越強(qiáng)，弱者越弱。
在前幾年做深度學(xué)習(xí)研究的人還在用Matlab，是因?yàn)橹暗暮芏嗄Ｐ投际怯肕atlab寫(xiě)的，并且Matlab可以很方便地做矩陣運(yùn)算。
但是隨著近幾年P(guān)ython的包越來(lái)越完善，加上Google和Facebook分別發(fā)力做出了兩個(gè)框架，Matlab終于壽終正寢，不再是人們研究的第一選擇。
其實(shí)Python在前幾年一直頂著一個(gè)“慢”的名頭，是因?yàn)樗莻€(gè)弱類(lèi)型的語(yǔ)言，在運(yùn)行的時(shí)候需要?jiǎng)討B(tài)解釋。
這就相當(dāng)于在運(yùn)行的時(shí)候需要做很多的判斷，速度自然就慢下去了。也就是近幾年通過(guò)很多的優(yōu)化，并且Python社區(qū)的發(fā)展，人們才慢慢地能夠忍受這種慢，前提還是很多底層代碼是用C來(lái)寫(xiě)的。
到此，以上就是小編對(duì)于mongodb 查詢(xún)時(shí)間的問(wèn)題就介紹到這了，希望這2點(diǎn)解答對(duì)大家有用。
本文名稱(chēng)：Python是學(xué)什么的？能做什么？
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