一、學數據庫還是學大數據？

學大數據。

大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

(在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中，大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑，而采用所有數據的方法)大數據的4V特點：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、veracity(真實性)。

大數據需要特殊的技術，包括大規模并行處理(MPP)數據庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式數據庫、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。

二、學大數據需要學什么

學大數據需要學什么

大數據作為當前最熱門的技術領域之一，想要在這個領域取得成功，掌握必要的知識和技能是必不可少的。那么，學大數據需要學什么呢？

基礎知識

學習大數據首先需要掌握一些基礎知識和技能，包括但不限于：

• 計算機科學基礎：如數據結構、算法、操作系統、網絡等。
• 統計學：了解數據分析和挖掘的基本原理和方法。
• 編程語言：熟悉至少一種編程語言，如Python、Java、Scala等，以便能夠編寫高效的代碼。

核心技術

大數據的核心技術包括但不限于：

• Hadoop生態系統：包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，用于處理大規模數據集。
• Spark：一個快速的大數據計算框架，用于實時數據分析和機器學習。
• 數據庫系統：如MySQL、Oracle等，用于存儲和管理數據。
• NoSQL技術：如MongoDB，用于處理非結構化數據和大數據。

實踐經驗

除了理論知識外，實踐經驗也是非常重要的。通過參與實際項目和案例，可以更好地理解和應用大數據技術。可以通過以下途徑獲取實踐經驗：

• 參與開源項目：參與開源的大數據項目可以學習別人的經驗和技巧，同時也可以為社區做出貢獻。
• 實習或工作機會：通過實習或工作機會，可以親身了解和運用大數據技術。

總的來說，學習大數據需要掌握多方面的知識和技能，包括基礎知識和核心技術，以及實踐經驗。只有不斷學習和實踐，才能在這個領域取得成功。

三、數據挖掘學什么？

數據挖掘是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

四、云數據學什么？

大數據的基礎知識，科普類的。

另外大數據的技術，如數據采集，數據存取，基礎架構，數據處理，統計分析，數據挖掘，模型預測，結果呈現。

當然一些大數據的一些基礎1知識，比如java和hadoop等等，這個基本得自學。大學里面最接近這些的也就是計算機類專業。

云計算的話，需要學習的知識應該包括但不限于：1、網絡通信知識，包括互聯網基礎建設相關的所有知識；2、虛擬化知識，應該了解硬件運行原理以及虛擬化實現技術；3、數據庫技術；4、網絡存儲技術；5、網絡信息安全技術，最起碼得明白什么是iso 17799；6、電子商務；7、容災及備份技術；8、JAVA編程技術；9、分布式系統架構

五、大數據學什么？

主修課程：面向對象程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、數據庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平臺搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等。

六、學大數據需要學什么語言？

原則上大數據開發需要編程語言的基礎，因為大數據的開發基于一些常用的高級語言，比如java和.Net。不論是hadoop，還是數據挖掘，都需要有高級編程語言的基礎，一般有了幾年java開發經驗，轉行做大數據會比較容易上手。因此， 如果想從事大數據開發，還是需要至少精通一門高級語言。

七、學大數據專業要學IT嗎？

要學IT。

大數據其實并不是單一的學科，該專業以數學、統計學、計算機專業做為基礎性的學科。

大數據是一定要學編程的哦!學大數據要涉及一些編程知識，但編程不是重點，重點是數據庫。原則上大數據開發需要編程語言的基礎，因為大數據的開發基于一些常用的高級語言，比如java和.Net。如果想從事大數據開發，還是需要至少精通一門高級語言，這里面是肯定要涉及編程知識的。

八、桂林旅游學校數據科學與數據大技術是學的什么？

主要課程:高等數學、大數據科學與技術導論、旅游學概論、禮賓禮儀、程序設計語言基礎、線性代數、離散數學、數據庫基礎及應用、操作系統原理及應用、概率論與數理統計、計算機網絡、面向對象程序設計、數據結構、WEB編程、大數據技術架構、數據倉庫技術、大數據統計分析與應用、大數據應用開發語言、旅游數據挖掘與分析、算法分析與設計。

九、大數據學需要學什么軟件

大數據學是當今世界上最炙手可熱的領域之一，隨著互聯網和移動設備的普及，數據量的爆炸式增長給企業和個人帶來了前所未有的機遇和挑戰。想要在這一領域取得成功，除了扎實的數據學基礎知識外，掌握相關軟件工具也至關重要。

大數據學需要學什么軟件?

當談到大數據學習所需的軟件時，很多人會想到常見的工具如Hadoop、Spark等。但實際上，要想在大數據領域脫穎而出，你可能需要掌握更多的軟件和工具。下面將介紹大數據學習過程中必備的軟件和相關技能，幫助你更好地啟動自己的大數據學習之旅。

1. 數據處理軟件

在大數據學習過程中，數據處理軟件是必不可少的工具之一。其中，Python和R語言作為兩個最受歡迎的數據處理語言，是大數據從業者的必備技能。Python以其簡潔易學和強大的數據處理能力而備受青睞，而R語言則是統計分析和數據可視化的首選工具。

2. 數據存儲與管理軟件

大數據時代需要高效的數據存儲與管理軟件來支撐海量數據的存儲和管理。在這方面，Hadoop和Spark是不可或缺的工具。Hadoop作為分布式存儲和計算框架，能夠處理PB級別的數據規模；Spark則以其快速的數據處理能力和豐富的API廣泛應用于大數據領域。

3. 數據可視化工具

數據可視化在大數據分析中起著至關重要的作用，能夠幫助從數據中發現有意義的信息并加以展示。在學習大數據時，掌握數據可視化工具如Tableau、Power BI等成為必備技能。這些工具能夠幫助你通過圖表、地圖等形式清晰地展示數據分析結果，為決策提供有力支持。

4. 機器學習與人工智能工具

隨著人工智能的發展，機器學習在大數據領域中占據越來越重要的位置。掌握機器學習和人工智能工具如TensorFlow、Scikit-learn等對于數據科學家和大數據分析師來說至關重要。這些工具可以幫助你構建和訓練機器學習模型，實現數據驅動的決策和預測。

5. 數據挖掘工具

數據挖掘是大數據學習中一個重要的分支領域，它通過技術手段從大量數據中挖掘出隱含的模式和規律。在學習大數據時，掌握數據挖掘工具如Weka、RapidMiner等將幫助你更好地理解數據并進行有效的預測和決策。

結語

總的來說，在學習大數據過程中，掌握多樣的軟件和工具將有助于你更全面地理解和應用大數據技術，提升自己在這一領域的競爭力。希望上述介紹的大數據學習所需的軟件和工具能夠對您有所啟發，讓您在大數據領域的學習之路更加順暢與高效。

十、學大數據需要學什么軟件

學大數據需要學什么軟件

大數據行業是當前的一個熱門領域，很多人想要了解如何學習大數據，需要學習哪些軟件。

首先，你需要了解一些基礎的數據分析軟件，例如Excel和Tableau等，這些軟件可以幫助你進行數據的基本分析和可視化。

其次，你需要學習一些更高級的數據處理和分析工具，例如Python和R語言等，這些工具可以幫助你進行更深入的數據分析，例如數據挖掘、機器學習和數據可視化等。

此外，你還需要學習一些數據處理相關的庫和工具，例如Pandas和NumPy等，這些工具可以幫助你處理大規模的數據集，并提高數據處理的速度和準確性。

最后，你還需要了解一些大數據相關的框架和工具，例如Hadoop和Spark等，這些工具可以幫助你處理和分析大規模的數據集，并提高數據處理的速度和效率。

總的來說，學習大數據需要學習的基礎軟件包括Excel、Tableau、Python、R語言、Pandas、NumPy以及Hadoop和Spark等框架和工具。