回答:大数据需要开发功底，比如python语言，通过编程需要抓取数据。当然会前端需要比如Html，javascript，将抓取的数据整合后通过前端去展示。所以个人觉得学习一门开发语言是必须的。
Moxmi
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回答:这个我有经验，我来答一下????♂️目前在我们数据行业内的日常用语中，数据分析和数据可视化这两个术语似乎已成为同义词。虽然说两者它都包含数据分析的内容，但实际上还是有一定的细微差别。就比如说数据分析：它更多的强调的是一个逻辑思维能力，强调的是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。而数据可视化分析：它就在数据分析的基础上涉...
linkin
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回答:Hadoop是目前被广泛使用的大数据平台，Hadoop平台主要有Hadoop Common、HDFS、Hadoop Yarn、Hadoop MapReduce和Hadoop Ozone。Hadoop平台目前被行业使用多年，有健全的生态和大量的应用案例，同时Hadoop对硬件的要求比较低，非常适合初学者自学。目前很多商用大数据平台也是基于Hadoop构建的，所以Hadoop是大数据开发的一个重要内容...
wizChen
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回答:虽然不一定需要java 语言基础，但是选择java 语言是一条比较好的捷径。首先，大数据的很多组件都是java 语言写的，想要加深学习，就必须去啃源码，要啃源码，那java 语言就近水楼台先得月了。其次，大多数做大数据的公司都是招聘java 开发人员的，这样就业方面，就比较机会多一些。当然，除了java 语言，python 语言，shell 脚本语言，都是需要掌握的，能为工作带来不少便捷。最后，要...
tunny
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回答:有风就跟风，很可能会死在风口上，什么都得不到。但如果是真的看到了价值想要寻求创业，那至少有这几个忠告。首先一定要坚持长期主义。大数据注定是个需要积淀和时间的产业，不管是数据的积淀，还是算法模型的演进，都需要大量的时间、金钱的投入。大数据产业在外界看来就是准不准的问题，没长期的试错验错，优化更新，怎么可能有产出？所以想要短期进入，赚快钱，还是算了吧。现在不是靠ppt就能忽悠投资的的时候了。其次，大数...
wangshijun
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回答:自学大数据，自由自学大数据可以自由分配时间，在时间上比较灵活自由，没有约束，可以正常上下班，当然也可以想刷剧就刷剧，想玩游戏就玩游戏，想睡懒觉就睡懒觉，这同时也是时间自由的弊端，毕竟人性的弱点没有几个人可以战胜。自学大数据可行么另外自学的资料可以从网上找，网上的学习资料、视频一抓一大把，但是真伪难辨，优劣堪忧，需要大家细心挑选，当然对于零基础自学的，可能也区分不出来优劣真伪。大数据在学习上有一定的...
Michael_Lin
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...，但我们知道一种深度组合不可能在一夜之间就发生，它需要付出很多努力。云和大数据也不例外。 大数据能带来什么? 在这个过份炒作的组合里，大数据除了那些好听的名词，大数据本身责任重大，大数据所有所要做...
...，需要确保它是干净的，且转化成能够被接受的格式。 数据挖掘 数据挖掘是从数据库中洞察一些信息的过程，这样做的目的是根据当前持有的数据提供预测并作出决定。 数据分析 一旦收集了所有的数据后，就需要对其进行相...
...，需要确保它是干净的，且转化成能够被接受的格式。 数据挖掘 数据挖掘是从数据库中洞察一些信息的过程，这样做的目的是根据当前持有的数据提供预测并作出决定。 数据分析 一旦收集了所有的数据后，就需要对其进行相...
...用于生成决策的时间非常少。 1秒定律：这一点和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。 (4)价值密度低，商业价值高： 如此大量的数据，很多可能都是没有价值的数据。比如监控摄像头时刻生成大量数据需要进行存储，一旦发...
...把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。 ...
...常小，可用于生成决策的时间非常少 不少企业级应用都需要遵守秒级决策定律 ④ Value 价值密度低 数据量大，价值密度低，商业价值高 举个例子：摄像头每时每刻都在产生视频数据，但这其中真正被我们用到的数据很少，...
...。第四，处理速度快1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个V——Volume，Variety，Value，Velocity。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角...
...息官的首要任务。有效的业务分析（从基本报告到高级的数据挖掘和预测分析）使得数据分析人员和业务人员都可以从数据中获得见解，当这些见解转化为行动，会给公司带来更高的效率和盈利能力。所 有业务分析都是基于数...
...大，涉及技术面广的问题，这制约了大数据的普及。现在需要一种技术，把大数据开发中一些通用的，重复使用的基础代码、算法封装为类库，降低大数据的学习门槛，降低开发难度，提高大数据项目的开发效率。大数据在工作...
...分配，大数据注重的是资源处理。一定程度上讲，大数据需要云计算支撑，云计算为大数据处理提供平台。 从二者的定义范围来看，大数据要比云计算更加广泛。大数据这一概念从2011年诞生以来，历经五个年头。中国从积...
...大数据平台基础建设当前的趋势是云化与开放，这个平台需要可以提供各类大数据相关 PaaS 服务，也需要使各类服务间可以简单灵活的组合来满足多变及定制的需求。如何在云上提供弹性、敏捷，却不失稳定和高性能的大数据平...
...垂直领域和地区。推动市场发展的主要因素是企业越来越需要部署Hadoop大数据分析解决方案，用来分析急剧增加的结构化数据和非结构化数据，从中获得可付诸行动的洞察力。此外，企业组织更加需要转换大数据和物联网收集的...
...深入浅出，有重点地为大家系统化地讲解整个大数据运维需要的知识点，实战教学，多年运维经验分享，拒绝demo教学，让学员在大数据红利时代，顺利拿到高薪，华丽转型职业。 1.1 为啥是大数据运维课程not大数据开发？ 1.企业...
轻量云主机已更新简化版Windows帕鲁镜像的安装教程，现在仅需3步，就可以畅游帕鲁大陆！需要Lin...
UCloud轻量云主机已更新Linux帕鲁镜像的安装教程，现在仅需1步，就可以畅游帕鲁大陆！也欢迎大...
