mongodb从入门到商业实战-mongodb推荐学吗(8-9-82)

更新时间：2024-10-30 分类：MongoDB 浏览量：2

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数据挖掘清洗筛选：大数据工程师，要学习JAVA，Linux，SQL，Hadoop，数据序列化系统Avro，数据仓库Hive，分布式数据库HBase，数据仓库Hive，Flume分布式日志框架，Kafka分布式队列系统课程，Sqoop数据迁移，pig开发，Storm实时数据处理。

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Hadoop/SparkHadoop是个获得极大应用的大数据框架，是大数据领域标志性的解决方案。Spark通过完善的内存计算和处理优化，极大的提升了速度，是具备流处理能力的下一代批处理框架。

学习框架后，我们可以更迅速、更高效地进行Web应用程序的开发，但是这远远不够，我们为了适应Linux、Maven、Redis、Dubbo、Solr、Hadoop、Spark等多种需求，北大青鸟建议还需要学习更多的知识。

1、零基础的话，学数据库首选《数据库系统概念》，那些杂牌书就不用看了。

2、Oracle数据库基础及应用这本书上面的应用较为详细，我们学习起来会容易一些，非常好的一本数据库入门书籍。

3、首先，学习基本的SQL语法。完成这个后，你就可以编写SQL语句了。这一步推荐：W3Schools的 SQL 教程。其次，学习数据库的主要功能和使用方法，比如用户相关或者权限相关等等。

1、不难学的，大数据开发是大数据职业发展方向之一，另外一个方向是大数据分析。

2、大数据开发的技术门槛很高，当然不是随便的人随便学一学就能够学会的，但是难不难毕竟是一种个人体验，你可以在网上找一些Java基础的学习资料，先尝试一下。

3、确实很难学，计算机作为最近几年的热门专业不仅报考分数要求较高，而且学习难度也相较于其他专业较难。

1、数据处理工具：Excel 数据分析师，在有些公司也会有数据产品经理、数据挖掘工程师等等。他们最初级最主要的工具就是Excel。有些公司也会涉及到像Visio，Xmind、PPT等设计图标数据分析方面的高级技巧。

2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。

3、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。