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千锋 大数据 视频教程 /video 大数据开发 入门教程有什么 大数据时代，成为一名合格优秀的数据分析师应该是好多人的梦想。不过万 丈高楼平地起啊，想成为一名称职的数据师，扎实坚硬的基础是少不了的。所以 学习的初步，必须不能过于心急气躁，一定要沉得住气，一步一个脚印，终究会 达成目标的。下面就来和大家讲讲怎样进行大数据的入门级学习，希望能给未来 大数据分析师的你带来一些帮助。 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据 库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing;(数据预处理） 2. data interpretation ；（数据解读） 3.data modeling and analysis. （数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才 能形成高质量的数据； 2、我们想看看数据 “长什么样” ，有什么特点和规律； 做真实的自己-用良心做教育 千锋 大数据 视频教程 /video 3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大 量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模。 学习大数据需要的工具 R/Python/MATLAB(必备) ：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来 看，使用这三种工具的最多。R 生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也 自然围绕统计学展开。MATLAB 虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为 很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的 domain expertise(特别是科 学计算、信号处理等) ，而MATLAB 又是个强大无比的 Domain expertise 工具， 所以很多人也就顺带让 MATLAB 也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得 效率不高。Python 虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高 级动态语言，其开源的生态使 Python 拥有无比丰富的库，Numpy, Scipy 实现 了矩阵运算/科学计算，相当于实现了 MATLAB 的功能，Pandas 又使 Python 能够像 R 一样处理 dataframe ，scikit-learn 又实现了机器学习。 SQL(必备) ：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL 越 来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要， 但可能一辈子都没机会接触 TB 级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非 关系型数据库，SQL 语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。 做真实的自己-用良心做教育 千锋 大数据 视频教程 /video MongoDB(可选) ：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL 之一，不少人 认为 MongoDB 完全可以取代 mySQL。确实 MongoDB 方便易用，扩展性强， Web2.0 时代的必需品。 hadoop/Spark/Storm(可选): MapReduce 是当前最著名也是运用最广泛 的分布式计算框架，由 Google 建立。Hadoop/Spark/storm 都是基于 MapReduce 的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是， Hadoop 用硬盘存储数据，Spark 用内存存储数据，Storm 只接受实时数据流 而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速 度要求一般，就 Hadoop ，如果要速度，就Spark ，如果数据是在线的实时的流 数据，就 Storm。 OpenRefine(可选) ：Google 开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实 现一些基本的清洗功能。 Tab