想从事大数据、海量数据处理相关的工作，如何自学打基础？ 想做数据处理尤其是大数据量处理的相关工作必须兼具计算机科学基础和统计基础。现在有一个高大上的职业叫…
大数据分析包含哪些相关的技术？ 一系列接口简单容错性强的分布式计算框架服务于大数据分析算法，以MapReduce、Spark和参数服务器ParameterServer等为代表。1、编程语言：Python/R2、数据库MySQL、MongoDB、Redis等3、数据分析工具讲解、数值计算包、Pandas与数据库.等4、进阶：Matplotlib、时间序列分析/算法、机器学习.等
大数据技术包括哪些 大数据技术包括数据收集2113、数据存5261取、基础架构、数据处理、4102统计分析、数据挖掘、模型1653预测、结果呈现。1、数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。2、数据存取：大数据的存去采用不同的技术路线，大致可以分为3类。第1类主要面对的是大规模的结构化数据。第2类主要面对的是半结构化和非结构化数据。第3类面对的是结构化和非结构化混合的大数据，3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。4、数据处理：对于采集到的不同的数据集，可能存在不同的结构和模式，如文件、XML 树、关系表等，表现为数据的异构性。对多个异构的数据集，需要做进一步集成处理或整合处理，将来自不同数据集的数据收集、整理、清洗、转换后，生成到一个新的数据集，为后续查询和分析处理提供统一的数据视图。5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计。
