第一阶段
对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,计算机编程语言有很多,Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。大数据技术学习前需要一定的Java技术作为基础支持,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。
在学习Java的时候,我们一般需要学习这些课程: HTML&CSS&JS,java基础,JDBC与数据库,JSP java web技术, jQuery与AJAX技术,SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。
第二阶段
学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。
以上是如何学习大数据的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

当您拥有大量数据时,分析数据通常会变得越来越困难。但真的必须如此吗?MicrosoftExcel提供了一个令人惊叹的内置功能,称为数据透视表,可用于轻松分析庞大的数据块。它们可用于通过创建您自己的自定义报告来有效地汇总您的数据。它们可用于自动计算列的总和,可以对其应用过滤器,可以对其中的数据进行排序等。可以对数据透视表执行的操作以及如何使用数据透视表为了缓解您的日常excel障碍是无止境的。继续阅读,了解如何轻松创建数据透视表并了解如何有效组织它。希望你喜欢阅读这篇文章。第1节:什么是数据透视

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本文主要分享 Datacake 在大数据治理中,AI 算法的应用经验。本次分享分为五大部分:第一部分阐明大数据与 AI 的关系,大数据不仅可以服务于 AI,也可以使用 AI 来优化自身服务,两者是互相支撑、依赖的关系;第二部分介绍利用 AI 模型综合评估大数据任务健康度的应用实践,为后续开展数据治理提供量化依据;第三部分介绍利用 AI 模型智能推荐 Spark 任务运行参数配置的应用实践,实现了提高云资源利用率的目标;第四部分介绍在 SQL 查询场景中,由模型智能推荐任务执行引擎的实践;第五部分

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