了解大数据
一.大数据
1.大数据的定义
麦肯锡全球研究所：一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合。
2.大数据的特点
大量，高速，多样，价值
3.数据的结构
结构化的数据：
简单来说就是数据库，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据
非结构化的数据：
数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型
4.我们身边有哪些是大数据
电信数据：通话数据，短信数据，手机浏览数据；银行数据；微信聊天数据......
5.大数据带来了什么
数据挖掘：
用户画像；知识图谱
人工智能：
Google的 ‘ 阿尔法狗 ’；阿里巴巴的”ET“，百度的”无人驾驶汽车“
区块链：
数字货币，物联网
总结：
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征
二.人工智能
1.人工智能是什么
人工智能：英文缩写为AI。它是研究，开发用于模拟，延伸和扩展的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门新的技术科学
总结：大数据+深度学习=人工智能
2.人工智能三大发展要素
*计算机硬件
*算法
*数据
三.机器学习和深度学习
1.机器学习的定义
专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能
2.机器学习基本过程
机器学习是数据通过算法构建出模型并对模型进行评估，评估的性能如果达到要求就拿出这个模型来测试其他的数据，最终获得满意的经验来处理其他的数据。
总结：数据导入—>数据清洗—>特征工程—>训练模型—>评估模型—>预测新数据
3.机器学习的分类
监督学习，无监督学习，半监督学习，强化学习。
4.算法的分类
回归算法（监督学习），聚类算法，分类算法，神经网络，将维算法，SVM支持向量机，推荐算法(t特殊)，其他算法
5.深度学习
深度学习是机器学习中一种基于数据进行表征学习的方法—含有多隐层的神经网络
6.机器学习和深度学习的应用
广泛用于数据挖掘，计算机视觉，自然语言处理，生物特征识别机器人领域等。
四.数据挖掘
1.什么是数据挖掘
- 从大量的数据中挖掘出隐含的，未知的，用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则
- 简单的说，数据挖掘就是从大量的数据中发现有用信息的过程
2.数据挖掘怎么挖数据
通过大数据（数据，分布式技术）和挖掘算法（机器学习算法）
3.挖掘能做什么
用户可能感兴趣的和对决策有潜在价值的知识和规则
五.大数据技术体系
1.大数据体系
- 开发语言：Java ，Python，Scala；
- 分布式存储：Hdfs，Hbase,Redis,Mongedb;
- 分布式计算：Mapreducer,Sark Core,Storm;
- 数据仓库技术：Hive ,Sqoop,Flume,Spark SQL
- 机器学习：Mahout,Scikit—lean,MLlib
2.分布式计算
分布式计算将该应用分解为许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。
六.学习大数据之前的准备
1.掌握一门大数据开发语言
-Java
- 必须掌握J2SE,jdbc,JS,sql语句，sevlet,jsp,spring框架等。
- 见百战程序员Java1000集视频
-Python
- 必须掌握Python语法，Python面向对象，Python数据库等
- 见百战程序员1000集视频
-熟悉linux
-数列linux常用命令
七.大数据职位介绍
按需求排序：数据挖掘工程师；
Spark开发工程师，数据仓库工程师，Hadoop开发工程师
工资
（大数据开发工程师）
（数据仓库）
（数据仓库）
（大数据开发工程师）
总结：数据挖掘，机器学习，算法工程师工资几乎都超过两万
八.大数据简历怎么写
- 个人资料
- 工资经历
- 职业技能
- 期望薪资 填写面议
- 项目经验
- 自我评价
九.大数据的学习方法
·多写代码 （大数据偏向实战）
—纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行
—看再多的书，也比不上设计调试一个简单的程序
—写代码和其它事情比例 7:3
·看优秀的书和视频
—《程序员的数学》《大数据之美》等
—连续看视频的时间不能超过30分钟
·设计规划
—多画图，数据流程图
—多画步骤图。完成一个需求往往需要多个jop依次执行，每个jop做什么事情，每个jop的每个任务做什么事情
·多思考，归纳总结
—每个案例学完之后，每段代码敲完之后，都要进行总结
—大数据编程比较灵活，一个需求往往有多种解决办法
·多交流
—学习的时候为自己找一个“伴”
—不耻下问
·多看日志学会独立解决问题
—解决问题只能靠日志信息
—先看日志，看不懂再问老师及其他人
·一份付出，一份回报
大数据重点课程介绍
- Linux基础
- 高并发集群(前两个为后面3个做准备)
- Hadoop离线计算体系
— HDFS
— Mapreduce
— Hive
— Hbase
— Sqoop,Flume,zookeeper,CDH,impala,oozie等
- Sprak内存计算体系
—Spark core,Spark Sql,sprak streaming,Scala语言
- 机器学习
—R语言，Python机器学习，Spark MLlib