大数据分析基础考试题

简述信息一览：

• 1、大数据分析应该掌握哪些基础知识?
• 2、大数据都需要学啥
• 3、大数据基础学什么

大数据分析应该掌握哪些基础知识?

1、大数据分析师应该要学的知识有，统计概率理论基础，软件操作结合分析模型进行实际运用，数据挖掘或者数据分析方向性选择，数据分析业务应用。统计概率理论基础 这是重中之重，千里之台，起于垒土，最重要的就是最下面的那几层。

2、学习大数据涉及大量的数据处理和分析，这需要有一定的数学基础。包括但不限于统计学、线性代数、微积分等基础知识，这些对于理解和应用大数据算法至关重要。计算机基础 编程能力：大数据处理往往需要编程技能，因此，掌握至少一种编程语言是基础中的关键。

3、编程和SQL：互联网公司基本都需要，因为互联网的追踪反馈系统很重要，数据分析师在这里扮演的角色就是一个技术—管理层之间的角色，略懂技术，但是也可以大概通过数据得出一点儿结论，给决策层做决策做出有价值的建议。

4、数据分析所需掌握的知识点： 数学知识：对于初级数据分析人员，需要了解统计学的基础内容，包括基本的统计公式和统计模型。 数据质量分析：在处理数据集时，首先要评估数据集的质量，并对其进行描述性统计分析。

大数据都需要学啥

1、学习大数据分析需要掌握以下方面： 数据处理和管理：学习使用大数据处理工具和技术，如Hadoop、Spark等，了解数据***集、数据清洗、数据存储和数据管理等方面的知识。 数据建模和统计学：学习如何对大数据进行建模和分析，包括统计学方法、数据挖掘技术和机器学习算法等，掌握常用的数据分析方法和工具。

2、大数据课程：基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。大数据专储阶段：hbase、hive、sqoop。大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

3、大数据专业需要学：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、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等。

4、大数据工程师要学习JAVA、Scala、Python等编程语言，不过这些语言都是相通的，掌握了一门编程语言其他的就很好学习了。大数据的学习需要掌握以下技术：Hadoop、spark、storm等核心技术。

5、大数据专业具体主要学习：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础。

6、大数据专业学习课程都有哪些 大数据技术专业属于交叉学科：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。

大数据基础学什么

1、数据库基础知识 掌握数据库的基本概念、架构和数据模型。学习SQL语言进行数据操作，以及数据库设计和管理的原理。这是大数据学习的基础。 数据结构和算法 学习数组、链表、树、图等基本数据结构，以及排序、查找、递归等基础算法。这对于数据处理和分析至关重要。

2、大数据基础是个综合性的学科，涉及到数据库原理、数据结构与算法、统计学与概率论、数据挖掘和机器学习、分布式系统和云计算以及大数据平台和工具等方面的知识，这些知识可以帮助学生掌握大数据技术的核心思想和应用方法。

3、大数据专业学习的第一个重点是数据基础知识，包括数据结构、数据库原理、数据管理和数据挖掘等。学生需要了解不同类型的数据结构，如数组、树、图等，以及常用的数据库系统和数据挖掘算法，为后续的大数据处理和分析打下基础。

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