数据分析师要掌握哪些技能

Posted 2023-04-16

虽然进了一个公司，做库存和KPI的数据分析，但是基本上还是Copy，paste，在整理PPT 的阶段。我想做一个真正的数据分析师，求各位前辈指点一下一个数据分析师到底该掌握哪些东西，比如说Excel ，SQL还有哪些分析的工具? 我想向大数据研究方向转。PS:如果有些学习资料发送到邮箱[e-mail]，想必也是极好的。

要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。

1、要熟练使用 Excel

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法。

2、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言

以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

3、撰写报告的能力

在撰写报告时，深入地思考，深入分析，逻辑严谨，结论有说服力，能提前预测数据趋 势，能从问题中引申出解决方案，提出有指导意义的分析建议，这些都是一名优秀的分析师所体现的特质。

4、要打好扎实的 SQL 基础

SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。

注意：

1、与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。

2、就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。

参考技术A

数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。

首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。

包括透视表（类似于BI的多维分析模型Cube），以及Vlookup等复杂函数，处理100万条以内的数据没有大问题。最后，很多更高级的工具都有Excel插件，例如一些AI Machine Learning的开发工具。

掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句，虽然你是业务分析师，但如果取数据能少依赖于IT人员和IT工具（比如BI的多维分析模型，有时候并不能获取你想要的数据），对于做业务分析，无疑是如虎添翼，我曾经见过华为的会计能写七层嵌套的SQL语句，很吃惊。

包括join、group by、order by、distinct、sum、count、average，各种统计函数等。

掌握可视化工具，比如BI，如Cognos、Tableau、FineBI等，具体看企业用什么工具，像我之前用的是FineBI。

这些工具做可视化非常方便，特别是分析报告能含这些图，一定会吸引高层领导的眼球，一目了然了解，洞察业务的本质。另外，作为专业的分析师，用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表，效率大大提升。

参考技术B

1、Excel

作为数据分析师，Excel是必备技能。Excel 是经过检验的可靠的数据分析工具，它广泛存在，非程序人员也能便捷操作，所以大多数企业即使也使用其他工具，但 Excel 工具还是他们的不二选择。

2、统计学

统计学同样是数据分析师的必备技能之一，你只有学好了统计学才能谈得上数据分析。统计知识会要求我们以另一个角度看待数据。当你知道AB两组的差异用平均值看是多傻的事情，你的分析技巧也会显著提高。如果你想成为一名出色的数据分析师，那么你就必须要会统计学。

3、SQL

sql是所有数据库查询的语言，sql非常容易入手。针对不同的数据库，如mysql、sqlserver、oracle等，sql语法会有所不同，但是总体上大同小异，只是细微处的差别。而且如果你有数据库基础的话，只需要找些sql查询的习题来做一下，就会很快的得到提高。

4、行业知识

对于数据分析师来说，业务的了解比数据方法论更重要。而且业务学习没有捷径。这一部分也没有什么书可以看的了，基本都靠搜索，总结，思考，再搜索，总结，思考。

参考技术C

要学会的技能：

1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。

2、懂管理。一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管理理论，就很难搭建数据分析的框架，后续的数据分析也很难进行。另一方面的作用是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。

3、懂分析。指掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，以便有效的开展数据分析。

在学习的过程中应该注意以下事项：

要想快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用的过程中，辅助算法以及行业知识的学习。

学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。

如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。

通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

参考技术D

数据分析师要学会的技能有以下几点：

1、知识体系

统计学的基本知识和对machine learning的了解：大部分对消费者的分析都离不开描述统计方法（平均数，中位数，显著性等等）

2、计算机软件

对于数据分析师来说，可能每个项目的70%到80%的时间都是在收集和处理数据，他们需要首先想好需要什么样的数据，比如timeframe是一年还是十年。选定好需要的数据后要进入一个或多个数据库去收集数据，最后需要对数据进行一些处理，看看是不是有missing value或者outliers等等。

3、明确问题（Defining the Problem）

将分析范围缩小是很重要的技能。如何将复杂的问题去掉细枝末节，抓住重点需要良好的沟通能力和对商业需求的充分理解能力。注意：避免向客户递交太多对解决核心问题无用的信息。另外，对公司和行业的了解也会使得这个过程更加得心应手。

4、了解听众（Knowing the Audience）

通常来说一个数据分析师需要面对PM和CEO。因此，在准备presentation时，要注意回答这两方关心的不同的问题。对于PM来说，需要的是简单无修饰，多干货介绍在各种情况下如何进行协作交互。而面对CEO，需要展示的是稍加修饰的PPT和最重要提供具体的建议。

大数据需要掌握哪些技能

大数据技术体系庞大，包括的知识较多

1、学习大数据首先要学习Java基础

Java是大数据学习需要的编程语言基础，因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学hadoop，

2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

3、学习大数据需要具备的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师，了解一些描述统计相关的内容，需要有一定公式计算能力，了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说，各类算法也需要熟练使用，对数学的要求是最高的。

4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域，比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等，应用范围非常广泛。

参考技术A 可以参考以下的课程体系
第一阶段 WEB 开发基础
HTML基础
1、Html基本介绍
2、HTML语法规范
3、基本标签介绍
4、HTML编辑器/文本文档/WebStrom/elipse
5、HTML元素和属性
6、基本的HTML元素
6.1 标题
6.2 段落
6.3 样式和style属性
6.3 链接 a
6.4 图像 img
6.5 表格 table
6.6 列表 ul/ol/dl
7、 HTML注释
8、表单介绍
9、Table标签
10、DIV布局介绍
11、HTML列表详解
HTML布局和Bootstrap
1、 HTML块元素（block）和行内元素(inline)
2、使用div实现网页布局
3、响应式WEB设计（Responsive Web Design）
4、使用bootstrap实现响应式布局
HTML表单元素
1、HTML表单 form
2、HTML表单元素
3、 HTML input的类型 type
4、 Html input的属性
CSS基础
1、CSS简介及基本语法
2、在HTML文档中使用CSS
3、CSS样式
4、CSS选择器
5、盒子模型
6、布局及定位
CSS高级/CSS3
1、尺寸和对齐
2、分类（clear/cursor/display/float/position/visibility）
3、导航栏
4、图片库
5、图片透明
6、媒介类型 @media
7、CSS3
8、CSS3动画效果
JavaScript基础
1、JavaScript简介
2、基本语法规则
3、在HTML文档中使用JS
4、JS变量
5、JS数据类型
6、JS函数
7、JS运算符
8、流程控制
9、JS错误和调试
JavaScript对象和作用域
1、数字 Number
2、字符串String
3、日期 Date
4、数组
5、数学 Math
6、DOM对象和事件
7、BOM对象
8、Window对象
9、作用域和作用域链
10、JSON
Javascript库
1、Jquery
2、Prototype
3、Ext Js
Jquery
1、Jquery基本语法
2、Jquery选择器
3、Jquery事件
4、Jquery选择器
5、Jquery效果和动画
6、使用Jquery操作HTML和DOM
7、Jquery遍历
8、Jquery封装函数
9、Jquery案例
表单验证和Jquery Validate
1、用Js对HTML表单进行验证
2、Jquery Validata基本用法
3、默认校验规则和提示信息
4、debug和ignore
5、更改错误信息显示位置和样式
6、全部校验通过后的执行函数
7、修改验证触发方式
8、异步验证
9、自定义校验方法
10、radio 和 checkbox、select 的验证
Java基础
1、关于Java
2、Java运行机制
3、第一个Java程序，注释
4、Javac,Java,Javadoc等命令
5、标识符与关键字
6、变量的声明，初始化与应用
7、变量的作用域
8、变量重名
9、基本数据类型
10、类型转换与类型提升
11、各种数据类型使用细节
12、转义序列
13、各种运算符的使用
流程控制
1、选择控制语句if-else
2、选择控制语句switch-case
3、循环控制语句while
4、循环控制语句do-while
5、循环控制语句for与增强型for
6、break，continue，return
7、循环标签
8、数组的声明与初始化
9、数组内存空间分配
10、栈与堆内存
11、二维（多维）数组
12、Arrays类的相关方法
13、main方法命令行参数
面向对象
1、面向对象的基本思想
2、类与对象
3、成员变量与默认值
4、方法的声明，调用
5、参数传递和内存图
6、方法重载的概念
7、调用原则与重载的优势
8、构造器声明与默认构造器
9、构造器重载
10、this关键字的使用
11、this调用构造器原则
12、实例变量初始化方式
13、可变参数方法
访问权限控制
1、包 package和库
2、访问权限修饰符private/protected/public/包访问权限
3、类的访问权限
4、抽象类和抽象方法
5、接口和实现
6、解耦
7、Java的多重继承
8、通过继承来扩展接口
错误和异常处理
1、概念：错误和异常
2、基本异常
3、捕获异常 catch
4、创建自定义异常
5、捕获所有异常
6、Java标准异常
7、使用finally进行清理
8、异常的限制
9、构造器
10、异常匹配
11、异常使用指南
数据库基础（MySQL）
数据库基础（MySQL）
JDBC
1、Jdbc基本概念
2、使用Jdbc连接数据库
3、使用Jdbc进行crud操作
4、使用Jdbc进行多表操作
5、Jdbc驱动类型
6、Jdbc异常和批量处理
7、Jdbc储存过程
Servlet和JSP
1、Servlet简介
2、Request对象
3、Response对象
4、转发和重定向
5、使用Servlet完成Crud
6、Session和Coolie简介
7、ServletContext和Jsp
8、El和Jstl的使用
Ajax
1、什么是Ajax
2、XMLHttpRequest对象（XHR）
3、XHR请求
4、XHR响应
5、readystate/onreadystatechange
6、Jquery Ajax
7、JSON
8、案例：对用户名是否可用进行服务器端校验
综合案例
1、项目开发一般流程介绍
2、模块化和分层
3、DButils
4、QueryRunner
5、ResultSetHandle
6、案例：用户登录/注册，从前端到后端
第二阶段 Java SE
访问权限和继承
1、包的声明与使用
2、import与import static
3、访问权限修饰符
4、类的封装性
5、static（静态成员变量）
6、final（修饰变量，方法）
7、静态成员变量初始化方式
8、类的继承与成员继承
9、super的使用
10、调用父类构造器
11、方法的重写与变量隐藏
12、继承实现多态和类型转换
13、instanceof
抽象类与接口
1、抽象类
2、抽象方法
3、继承抽象类
4、抽象类与多态
5、接口的成员
6、静态方法与默认方法
7、静态成员类
8、实例成员类
9、局部类
10、匿名类
11、eclipse的使用与调试
12、内部类对外围类的访问关系
13、内部类的命名
Lambda表达式与常用类
1、函数式接口
2、Lambda表达式概念
3、Lambda表达式应用场合
4、使用案例
5、方法引用
6、枚举类型（编译器的处理）
7、包装类型（自动拆箱与封箱）
8、String方法
9、常量池机制
10、String讲解
11、StringBuilder讲解
12、Math，Date使用
13、Calendars使用
异常处理与泛型
1、异常分类
2、try-catch-finally
3、try-with-resources
4、多重捕获multi-catch
5、throw与throws
6、自定义异常和优势
7、泛型背景与优势
8、参数化类型与原生类型
9、类型推断
10、参数化类型与数组的差异
11、类型通配符
12、自定义泛型类和类型擦出
13、泛型方法重载与重写
集合
1 、常用数据结构
2 、Collection接口
3 、List与Set接口
4 、SortedSet与NavigableSet
5 、相关接口的实现类
6 、Comparable与Comparator
7、Queue接口
8 、Deque接口
9 、Map接口
10、NavigableMap
11、相关接口的实现类
12、流操作（聚合操作）
13、Collections类的使用
I/O流与反射
1 、File类的使用
2 、字节流
3 、字符流
4 、缓存流
5 、转换流
6 、数据流
7、对象流
8、类加载，链接与初始化
9 、ClassLoader的使用
10、Class类的使用
11、通过反射调用构造器
12、安全管理器
网络编程模型与多线程
1、进程与线程
2、创建线程的方式
3、线程的相关方法
4、线程同步
5、线程死锁
6、线程协作操作
7、计算机网络（IP与端口）
8、TCP协议与UDP协议
9、URL的相关方法
10、访问网络资源
11、TCP协议通讯
12、UDP协议通讯
13、广播
SSM-Spring
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.IOC
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.AOP
1.Spring/Spring MVC
2.创建Spring MVC项目
3.Spring MVC执行流程和参数
SSM-Spring.Mybatis
1.MyBatis简介
2.MyBatis配置文件
3.用MyBatis完成CRUD
4.ResultMap的使用
5.MyBatis关联查询
6.动态SQL
7.MyBatis缓冲
8.MyBatis-Generator
Socket编程
1.网络通信和协议
2.关于Socket
3.Java Socket
4.Socket类型
5.Socket函数
6.WebSocket
7.WebSocket/Spring MVC/WebSocket Ajax
IO/异步
window对象
全局作用域
窗口关系及框架
窗口位置和大小
打开窗口
间歇调用和超时调用（灵活运用）
系统对话框
location对象
navigator对象
screen对象
history对象
NIO/AIO
1.网络编程模型
2.BIO/NIO/AIO
3.同步阻塞
4.同步非阻塞
5.异步阻塞
6.异步非阻塞
7.NIO与AIO基本操作
8.高性能IO设计模式
第三阶段 Java 主流框架
MyBatis
1.mybatis框架原理分析
2.mybatis框架入门程序编写
3.mybatis和hibernate的本质区别和应用场景
4.mybatis开发dao方法
5.SqlMapConfig配置文件讲解
6.输入映射-pojo包装类型的定义与实现
7.输出映射-resultType、resultMap
8.动态sql
9.订单商品数据模型分析
10.高级映射的使用
11.查询缓存之一级缓存、二级缓存
12.mybatis与spring整合
13. mybatis逆向工程自动生成代码
Spring/Spring MVC
1. springmvc架构介绍
2. springmvc入门程序
3. spring与mybatis整合
4. springmvc注解开发—商品修改功能分析
5. springmvc注解开发—RequestMapping注解
6. springmvc注解开发—Controller方法返回值
7. springmvc注解开发—springmvc参数绑定过程分析
8. springmvc注解开发—springmvc参数绑定实例讲解
9. springmvc与struts2的区别
10. springmvc异常处理
11. springmvc上传图片
12. springmvc实现json交互
13. springmvc对RESTful支持
14. springmvc拦截器
第四阶段 关系型数据库/MySQL/NoSQL
SQL基础
1.SQL及主流产品
2.MySQL的下载与安装（sinux/windows）
3.MySql的基本配置/配置文件
4.基本的SQL操作 DDL
5.基本的SQL操作 DML
6.基本的SQL操作 DCL
7.MySQL客户端工具
8.MySQL帮助文档
MySQL数据类型和运算符
1 数值类型
2 日期时间类型
3 字符串类型
4 CHAR 和 VARCHAR 类型
5 BINARY 和 VARBINARY 类型
6 ENUM 类型
7 SET 类型
8 算术运算符
9 比较运算符
10 逻辑运算符
11 位运算
12 运算符的优先级
MySQL函数
1 字符串函数
2 数值函数
3 日期和时间函数
4 流程函数
5 其他常用函数
MySQL存储引擎
1.MySQL支持的存储引擎及其特性
2.MyISAM
3.InnoDB
4.选择合适的存储引擎
选择合适的数据类型
1 CHAR 与 VARCHAR
2 TEXT 与 BLOB
3 浮点数与定点数
4 日期类型选择
字符集
1 字符集概述
2 Unicode字符集
3 汉字及一些常见字符集
4 选择合适的字符集
5 MySQL 支持的字符集
6 MySQL 字符集的设置 .
索引的设计和使用
1.什么是索引
2.索引的类型
3.索引的数据结构 BTree B+Tree Hash
4.索引的存储
5.MySQL索引
6.查看索引的使用情况
7.索引设计原则
视图/存储过程/函数/触发器
1. 什么是视图
2. 视图操作
3. 什么是存储过程
4. 存储过程操作
5. 什么是函数
6. 函数的相关操作
7. 触发器
事务控制/锁
1. 什么是事务
2. 事务控制
3. 分布式事务
4. 锁/表锁/行锁
5. InnoDB 行锁争用
6. InnoDB 的行锁模式及加锁方法7
7 InnoDB 行锁实现方式7
8 间隙锁（Next-Key 锁）
9 恢复和复制的需要，对 InnoDB 锁机制的影响
10 InnoDB 在不同隔离级别下的一致性读及锁的差异
11 表锁
12 死锁
SQL Mode和安全问题
1. 关于SQL Mode
2. MySQL中的SQL Mode
3. SQL Mode和迁移
4. SQL 注入
5. 开发过程中如何避免SQL注入
SQL优化
1.通过 show status 命令了解各种 SQL 的执行频率
2. 定位执行效率较低的 SQL 语句
3. 通过 EXPLAIN 分析低效 SQL 的执行计划
4. 确定问题并采取相应的优化措施
5. 索引问题
6.定期分析表和检查表
7.定期优化表
8.常用 SQL 的优化
MySQL数据库对象优化
1. 优化表的数据类型
2 散列化
3 逆规范化
4 使用中间表提高统计查询速度
5. 影响MySQL性能的重要参数
6. 磁盘I/O对MySQL性能的影响
7. 使用连接池
8. 减少MySQL连接次数
9. MySQL负载均衡
MySQL集群
MySQL管理和维护
MemCache
Redis
在Java项目中使用MemCache和Redis
第五阶段：操作系统/Linux、云架构
Linux安装与配置
1、安装Linux至硬盘
2、获取信息和搜索应用程序
3、进阶：修复受损的Grub
4、关于超级用户root
5、依赖发行版本的系统管理工具
6、关于硬件驱动程序
7、进阶：配置Grub
系统管理与目录管理
1、Shell基本命令
2、使用命令行补全和通配符
3、find命令、locate命令
4、查找特定程序：whereis
5、Linux文件系统的架构
6、移动、复制和删除
7、文件和目录的权限
8、文件类型与输入输出
9、vmware介绍与安装使用
10、网络管理、分区挂载
用户与用户组管理
1、软件包管理
2、磁盘管理
3、高级硬盘管理RAID和LVM
4、进阶：备份你的工作和系统
5、用户与用户组基础
6、管理、查看、切换用户
7、/etc/...文件
8、进程管理
9、linux VI编辑器，awk，cut，grep，sed，find，unique等
Shell编程
1、 SHELL变量
2、传递参数
3、数组与运算符
4、SHELL的各类命令
5、SHELL流程控制
6、SHELL函数
7、SHELL输入/输出重定向
8、SHELL文件包含
服务器配置
1、系统引导
2、管理守护进程
3、通过xinetd启动SSH服务
4、配置inetd
5、Tomcat安装与配置
6、MySql安装与配置
7、部署项目到Linux
第六阶段：Hadoop生态系统
Hadoop基础
1、大数据概论
2、 Google与Hadoop模块
3、Hadoop生态系统
4、Hadoop常用项目介绍
5、Hadoop环境安装配置
6、Hadoop安装模式
7、Hadoop配置文件
HDFS分布式文件系统
1、认识HDFS及其HDFS架构
2、Hadoop的RPC机制
3、HDFS的HA机制
4、HDFS的Federation机制
5、 Hadoop文件系统的访问
6、JavaAPI接口与维护HDFS
7、HDFS权限管理
8、hadoop伪分布式
Hadoop文件I/O详解
1、Hadoop文件的数据结构
2、 HDFS数据完整性
3、文件序列化
4、Hadoop的Writable类型
5、Hadoop支持的压缩格式
6、Hadoop中编码器和解码器
7、 gzip、LZO和Snappy比较
8、HDFS使用shell+Java API
MapReduce工作原理
1、MapReduce函数式编程概念
2、 MapReduce框架结构
3、MapReduce运行原理
4、Shuffle阶段和Sort阶段
5、任务的执行与作业调度器
6、自定义Hadoop调度器
7、 异步编程模型
8、YARN架构及其工作流程
MapReduce编程
1、WordCount案例分析
2、输入格式与输出格式
3、压缩格式与MapReduce优化
4、辅助类与Streaming接口
5、MapReduce二次排序
6、MapReduce中的Join算法
7、从MySQL读写数据
8、Hadoop系统调优
Hive数据仓库工具
1、Hive工作原理、类型及特点
2、Hive架构及其文件格式
3、Hive操作及Hive复合类型
4、Hive的JOIN详解
5、Hive优化策略
6、Hive内置操作符与函数
7、Hive用户自定义函数接口
8、Hive的权限控制
Hive深入解读
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Sqoop与Oozie
1 、安装部署Sqoop
2、Sqoop数据迁移
3、Sqoop使用案例
4、深入了解数据库导入
5、导出与事务
6、导出与SequenceFile
7、Azkaban执行工作流
Zookeeper详解
1、Zookeeper简介
2、Zookeeper的下载和部署
3、Zookeeper的配置与运行
4、Zookeeper的本地模式实例
5、Zookeeper的数据模型
6、Zookeeper命令行操作范例
7、storm在Zookeeper目录结构
NoSQL、HBase
1、HBase的特点
2、HBase访问接口
3、HBase存储结构与格式
4、HBase设计
5、关键算法和流程
6、HBase安装
7、HBase的SHELL操作
8、HBase集群搭建
第七阶段：Spark生态系统
Spark
1.什么是Spark
2.Spark大数据处理框架
3.Spark的特点与应用场景
4.Spark SQL原理和实践
5.Spark Streaming原理和实践
6.GraphX SparkR入门
7.Spark的监控和调优
Spark部署和运行
1.WordCount准备开发环境
2.MapReduce编程接口体系结构
3.MapReduce通信协议
4.导入Hadoop的JAR文件
5.MapReduce代码的实现
6.打包、部署和运行
7.打包成JAR文件
Spark程序开发
1、启动Spark Shell
2、加载text文件
3、RDD操作及其应用
4、RDD缓存
5、构建Eclipse开发环境
6、构建IntelliJ IDEA开发环境
7、创建SparkContext对象
8、编写编译并提交应用程序
Spark编程模型
1、RDD特征与依赖
2、集合（数组）创建RDD
3、存储创建RDD
4、RDD转换 执行 控制操作
5、广播变量
6、累加器
作业执行解析
1、Spark组件
2、RDD视图与DAG图
3、基于Standalone模式的Spark架构
4、基于YARN模式的Spark架构
5、作业事件流和调度分析
6、构建应用程序运行时环境
7、应用程序转换成DAG
Spark SQL与DataFrame
1、Spark SQL架构特性
2、DataFrame和RDD的区别
3、创建操作DataFrame
4、RDD转化为DataFrame
5、加载保存操作与Hive表
6、Parquet文件JSON数据集
7、分布式的SQL Engine
8、性能调优 数据类型
深入Spark Streaming
1、Spark Streaming工作原理
2、DStream编程模型
3、Input DStream
4、DStream转换 状态 输出
5、优化运行时间及内存使用
6、文件输入源
7、基于Receiver的输入源
8、输出操作
Spark MLlib与机器学习
1、机器学习分类级算法
2、Spark MLlib库
3、MLlib数据类型
4、MLlib的算法库与实例
5、ML库主要概念
6、算法库与实例
GraphX与SparkR
1、Spark GraphX架构
2、GraphX编程与常用图算法
3、GraphX应用场景
4、SparkR的工作原理
5、R语言与其他语言的通信
6、SparkR的运行与应用
7、R的DataFrame操作方法
8、SparkR的DataFrame
Scala编程开发
1、Scala语法基础
2、idea工具安装
3、maven工具配置
4、条件结构、循环、高级for循环
5、数组、映射、元组
6、类、样例类、对象、伴生对象
7、高阶函数与函数式编程
Scala进阶
1、 柯里化、闭包
2、模式匹配、偏函数
3、类型参数
4、协变与逆变
5、隐式转换、隐式参数、隐式值
6、Actor机制
7、高级项目案例
Python编程
1、Python编程介绍
2、Python的基本语法
3、Python开发环境搭建
4、Pyhton开发Spark应用程序
第八阶段：Storm生态系统
storm简介与基本知识
1、storm的诞生诞生与成长
2、storm的优势与应用
3、storm基本知识概念和配置
4、序列化与容错机制
5、可靠性机制—保证消息处理
6、storm开发环境与生产环境
7、storm拓扑的并行度
8、storm命令行客户端
Storm拓扑与组件详解
1、流分组和拓扑运行
2、拓扑的常见模式
3、本地模式与stormsub的对比
4、 使用非jvm语言操作storm
5、hook、组件基本接口
6、基本抽象类
7、事务接口
8、组件之间的相互关系
spout详解 与bolt详解
1、spout获取数据的方式
2、常用的spout
3、学习编写spout类
4、bolt概述
5、可靠的与不可靠的bolt
6、复合流与复合anchoring
7、 使用其他语言定义bolt
8、学习编写bolt类
storm安装与集群搭建
1、storm集群安装步骤与准备
2、本地模式storm配置命令
3、配置hosts文件、安装jdk
4、zookeeper集群的搭建
5、部署节点
6、storm集群的搭建
7、zookeeper应用案例
8、Hadoop高可用集群搭建
Kafka
1、Kafka介绍和安装
2、整合Flume
3、Kafka API
4、Kafka底层实现原理
5、Kafka的消息处理机制
6、数据传输的事务定义
7、Kafka的存储策略
Flume
1、Flume介绍和安装
2、Flume Source讲解
3、Flume Channel讲解
4、Flume Sink讲解
5、flume部署种类、流配置
6、单一代理、多代理说明
7、flume selector相关配置
Redis
1、Redis介绍和安装、配置
2、Redis数据类型
3、Redis键、字符串、哈希
4、Redis列表与集合
5、Redis事务和脚本
6、Redis数据备份与恢复
7、Redis的SHELL操作 参考技术B

大数据学什么

大数据需要掌握的内容包括8个方面，你可以根据这个路线图的顺序学习，选择培训机构的时候重点关注机构的口碑，希望你早日学有所成。

参考技术C 想学习大数据技术，是不是首先要知道大数据技术有哪些呢？也好知道自己未来应该往哪个方向发展，应该重点学习哪些知识？

抽象而言，各种大数据技术无外乎分布式存储 + 并行计算。具体体现为各种分布式文件系统和建立在其上的并行运算框架。这些软件程序都部署在多个相互连通、统一管理的物理或虚拟运算节点之上，形成集群(cluster)。因此不妨说，云计算是大数据的基础。
下面介绍几种当前比较流行的大数据技术：
1.Hadoop
Hadoop无疑是当前很知名的大数据技术了。
2003年到2004年间，Google发布了关于GFS、MapReduce和BigTable三篇技术论文(这几篇论文成为了后来云计算、大数据领域发展的重要基石)。当时一位因公司倒闭赋闲在家的程序员Doug Cutting根据前两篇论文，开发出了一个简化的山寨版GFS – HDFS,以及基于其的MapReduce计算框架，这就是Hadoop当初的版本。后来Cutting被Yahoo雇佣，得以依赖Yahoo的资源改进Hadoop,并将其贡献给了Apache开源社区。
简单描述Hadoop原理：数据分布式存储，运算程序被发派到各个数据节点进行分别运算(Map)，再将各个节点的运算结果进行合并归一(Reduce)，生成结果。相对于动辄TB级别的数据，计算程序一般在KB – MB的量级，这种移动计算不移动数据的设计节约了大量网络带宽和时间，并使得运算过程可以充分并行化。
在其诞生后的近10年里，Hadoop凭借其简单、易用、高效、免费、社区支持丰富等特征成为众多企业云计算、大数据实施的首选。
2.Storm
Hadoop虽好，却有其“死穴”.其一：它的运算模式是批处理。这对于许多有实时性要求的业务就无法做到很好的支持。因此，Twitter推出了他们自己的基于流的运算框架——Storm。不同于Hadoop一次性处理所有数据并得出统一结果的作业(job)，Storm对源源导入的数据流进行持续不断的处理，随时得出增量结果。
3.Spark
Hadoop的另一个致命弱点是：它的所有中间结果都需要进行硬盘存储，I/O消耗巨大，这就使得它很不适合多次迭代的运算。而大多数机器学习算法，恰恰要求大量迭代运算。
2010年开始，UC Berkeley AMP Lab开始研发分布式运算的中间过程全部内存存储的Spark框架，由此在迭代计算上大大提高了效率。也因此成为了Hadoop的强有力竞争者。
4.NoSQL 数据库
NoSQL数据库可以泛指非关系型数据库，不过一般用来指称那些建立在分布式文件系统(例如HDFS)之上，基于key-value对的数据管理系统。
相对于传统的关系型数据库，NoSQL数据库中存储的数据无需主键和严格定义的schema。于是，大量半结构化、非结构化数据可以在未经清洗的情况下直接进行存储。这一点满足了处理大量、高速、多样的大数据的需求。当前比较流行的NoSQL数据库有MongoDB,Redis,Cassandra,HBase等。
NoSQL并不是没有SQL,而是不仅仅有(not only)SQL的意思。为了兼容之前许多运行在关系型数据库上的业务逻辑，有很多在NoSQL数据库上运行SQL的工具涌现出来，典型的例如Hive和Pig,它们将用户的SQL语句转化成MapReduce作业，在Hadoop上运行。
大数据产业已进入发展的“快车道”，急需大量优秀的大数据人才作为后盾。能够在大数据行业崛起的初期进入到这个行业当中来，才有机会成为时代的弄潮儿。