admin 一、学数据库还是学大数据？
学大数据。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
二、云数据学什么？
大数据的基础知识，科普类的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础1知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。
云计算的话，需要学习的知识应该包括但不限于：1、网络通信知识，包括互联网基础建设相关的所有知识；2、虚拟化知识，应该了解硬件运行原理以及虚拟化实现技术；3、数据库技术；4、网络存储技术；5、网络信息安全技术，最起码得明白什么是iso 17799；6、电子商务；7、容灾及备份技术；8、JAVA编程技术；9、分布式系统架构
三、大数据学什么？
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
四、数据挖掘学什么？
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
五、学大数据专业要学IT吗？
要学IT。
大数据其实并不是单一的学科，该专业以数学、统计学、计算机专业做为基础性的学科。
大数据是一定要学编程的哦!学大数据要涉及一些编程知识，但编程不是重点，重点是数据库。原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言，这里面是肯定要涉及编程知识的。
六、学大数据需要学什么语言？
原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础，一般有了几年java开发经验，转行做大数据会比较容易上手。因此， 如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。
七、桂林旅游学校数据科学与数据大技术是学的什么？
主要课程:高等数学、大数据科学与技术导论、旅游学概论、礼宾礼仪、程序设计语言基础、线性代数、离散数学、数据库基础及应用、操作系统原理及应用、概率论与数理统计、计算机网络、面向对象程序设计、数据结构、WEB编程、大数据技术架构、数据仓库技术、大数据统计分析与应用、大数据应用开发语言、旅游数据挖掘与分析、算法分析与设计。
八、不学数据结构先学数据库先学什么？
先学数据结构再学数据库的，因此我比较了解，学习数据库的时候设计到数据结构的非常少，除非你要把数据库学得非常深，非要了解底层的组织结构的时候你才得学习数据结构。因此对于初学者学习这两者的顺序无关紧要。不过我还是建议你先学数据结构，这是基础，很重要啊。
九、大数据要学什么？0基础学大数据难吗？
大数据技术目前主要分为两个方向：大数据开发和数据分析与挖掘 大数据开发：Ja-va、大数据基储HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式资源管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeN...，你可以去网上的一些培训机构学.学的难不难？世上无难事 只怕有心人！加油
十、学大数据需要学什么
学大数据需要学什么
大数据作为当前最热门的技术领域之一，想要在这个领域取得成功，掌握必要的知识和技能是必不可少的。那么，学大数据需要学什么呢？
基础知识
学习大数据首先需要掌握一些基础知识和技能，包括但不限于：
- 计算机科学基础：如数据结构、算法、操作系统、网络等。
- 统计学：了解数据分析和挖掘的基本原理和方法。
- 编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、Scala等，以便能够编写高效的代码。
核心技术
大数据的核心技术包括但不限于：
- Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，用于处理大规模数据集。
- Spark：一个快速的大数据计算框架，用于实时数据分析和机器学习。
- 数据库系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理数据。
- NoSQL技术：如MongoDB，用于处理非结构化数据和大数据。
实践经验
除了理论知识外，实践经验也是非常重要的。通过参与实际项目和案例，可以更好地理解和应用大数据技术。可以通过以下途径获取实践经验：
- 参与开源项目：参与开源的大数据项目可以学习别人的经验和技巧，同时也可以为社区做出贡献。
- 实习或工作机会：通过实习或工作机会，可以亲身了解和运用大数据技术。
总的来说，学习大数据需要掌握多方面的知识和技能，包括基础知识和核心技术，以及实践经验。只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。
