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大数据专业主要都要学哪些知识?
1、数据科学与大数据技术属于交叉学科：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。
2、大数据技术专业主要学 计算机 网络技术、Web前端技术基础、Linux操作系统、程序设计基础、Python编程基础、数据库技术、数据采集技术、数据预处理技术、大数据分析技术应用、数据可视化技术与应用等课程，以下是相关介绍，供大家参考。
3、大数据专业主要学科目如下：数据科学与大数据技术（理学学位），以北京大学为例，主要课程包括：概率论、数理统计，应用多元统计分析， 实变函数，应用回归分析，贝叶斯理论与算法。
怎样进行大数据的入门级学习
看书+看视频学习很多朋友还想通过看书跟看视频结合起来学大数据，其实这也属于自学大数据的一种，自学大数据其实并不是很明智，比如要装哪些大数据学习工具呢？该如何装呢？这都是难题。
那就是参加专业的大数据培训。相比于自学大数据，参加专业的大数据培训，的确是零基础自学大数据的窍门，不仅在学习时间上大大的缩减，也不会在学大数据上总处于一知半解的状态当中，更多的是大大减少了对找工作的担忧，减少了好多好多的担忧。
多实践、多思考、多理解，结合自身的工作实际，对一些非常常用的重要函数要下死功夫，记住其语法结构和参数内容，做到能灵活运用、熟练输入。
了解计算机编程语言 对于零基础的学习的人来说，入门是非常困难的。因为你必须掌握一种计算机编程语言，所以每个学习大数据的人都应该知道更多的计算机编程语言，其中北京IT培训发现需要学习R，C语言，Java语言等。
数学基础：大数据分析涉及到很多数学知识，如线性代数、概率论、统计学等。因此，首先需要具备扎实的数学基础。编程技能：大数据分析通常使用编程语言进行数据处理和分析，如Python、R等。
实际问题驱动：学习大数据最好是从实际问题出发，解决实际的数据分析与处理难题，这样更有助于理解和掌握相关知识。可以尝试使用真实的数据进行分析和建模，不断挑战自己，提高实际解决问题的能力。
大数据具体是学习什么内容呢?主要框架是什么
1、Storm是一个实时计算框架，Storm是对实时新增的每一条数据进行处理，是一条一条的处理，可以保证数据处理的时效性。1Zookeeper Zookeeper是很多大数据框架的基础，是集群的管理者。
2、第一阶段JAVA基础主要知识点有：Java基础语法、对象编程、常用类和工具类、集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收、反射、JDK新特性、通讯录系统等。
3、分布式计算框架和SparkStrom生态体系：有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。
4、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。
5、大数据主要需要学Java基础、JavaEE核心、Hadoop生态体系、Spark生态体系等四方面知识。
6、掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。
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