总算懂得大数据学什么？
目前，不少人都会对大数据分析有着浓厚的兴趣，那么什么是大数据分析?大数据分析是指对海量的数据进行分析。大数据有4个显著的特点，海量数据、急速、种类繁多、数据真实。大数据被称为当今最有潜质的IT词汇，接踵而来的的数据挖掘、数据安全、数据分析、数据存储等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。以下是小编为你整理的大数据专业学什么
大数据分析的具体含义如下：
数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。
大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过按部就班的流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。
大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
学大数据要准备什么?
工欲善其事必先利其器。学习大数据，对电脑的配置建议：i5、i7第六代起(最好不是低电压版)，内存16G起，安装固态硬盘。
笔记本便携，台式机相同价位配置更好，根据个人需要选择。
大数据专业是学什么？
大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。还需要学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。
大数据专业主要学：统计学、数学、社会学、经济金融、计算机
以中国人民大学为例
基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。
必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。
选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。
另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Haoop生态体系、HDFS技术、HBASE技术、Sqoop运用流程、数据仓库东西HIV、大数据离线剖析Spark、Python言语、数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
从事大数据工作，免不了要分析数据。如果从事数据剖析师，就需要了解一定的数学常识。需要有一定的公式核算能力，了解常用计算模型算法。而如果从事数据发掘工程师，就需要能够熟练运用各类算法，对数学的要求是很高的。
雅虎的开源代码
Pig(ad-hoc脚本)：
由yahoo!开源，设计动机是提供一种基于MapReduce的ad-hoc(计算在query时发生)数据分析工具
Pig定义了一种数据流语言—Pig Latin，它是MapReduce编程的复杂性的抽象,Pig平台包括运行环境和用于分析Hadoop数据集的脚本语言(Pig Latin)。
其编译器将Pig Latin翻译成MapReduce程序序列将脚本转换为MapReduce任务在Hadoop上执行。通常用于进行离线分析。
Sqoop(数据ETL/同步工具)：
Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于传统数据库和Hadoop之前传输数据。数据的导入和导出本质上是Mapreduce程序，充分利用了MR的并行化和容错性。
Sqoop利用数据库技术描述数据架构，用于在关系数据库、数据仓库和Hadoop之间转移数据。
Flume(日志收集工具)：
Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。
它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
同时，Flume数据流提供对日志数据进行简单处理的能力，如过滤、格式转换等。此外，Flume还具有能够将日志写往各种数据目标(可定制)的能力。
总的来说，Flume是一个可扩展、适合复杂环境的海量日志收集系统。当然也可以用于收集其他类型数据
大数据相对而言自学门槛较高。网上教程不少，为了尽快学会能在工作中运用的知识和技术，应当如何选择才能避免弯路?
你需要寻找一个以“学以致用”为目标的大数据学习路线图。
外行看热闹内行看门道。一份能指导程序员找到高薪大数据岗位工作的学习路线图，应该是重视基础、强调实战、紧跟企业需求的。
在选定学习路线图的时候，不妨多了解制订学习路线图的学校是不是紧跟技术发展?有没有教学经验?教出来的学生就业状况如何?
有了大数据学习路线图，现在要做的就是按照路线图的顺序寻找教程了，这一步同样需要认真仔细挑选真正高品质的教程，视频、书籍不限。
学习过程中难免遇到疑难，多加几个学习群，跟同好交流探讨，也可以在懈怠的时候互相打气。
实战项目就是检验你学习成果的时候了。经过一段时间的学习，你已经有了经验，项目的寻找难度并不大，这里不再赘述。
论风险性:
在大数据风控这个行业里混，需要了解用户，了解场景，而这些往往都可以通过数据间接反映出来。
比如，用户在某一时期内在多家机构申请过贷款，那说明该用户目前借钱意愿强烈，即使历史征信良好，也要用策略拦住他的申请，因为他很可能出现拆东墙补西墙的可能。
因此，用数据说话是一种方法论。不同数据对于风险的作用不同，获取难度也不同，这就决定了并非对每个用户都能获取到其各个维度的信息。
同时，有很多特征只有很少的用户才会有，也因此造就了数据的稀疏性。
如何将稀疏数据用在各种机器学习模型中，则正是要考察模型人员对于风险及产品理解的时候了。
要做好大数据风控，除了数据，模型就是最重要的了。模型有很多，如一般的线性回归，Logistic回归以及深度学习等，在实际的业务场景中，有的可能单一模型就能达到很好的效果，有的则需要几个模型的结合，而具体使用哪个模型用哪些特征，则是要考察模型人员对业务和算法的理解了。
再说一下大数据风控的直观感受。传统风控更像是冷兵器时代的战争，虽有协作但更多的是各作战单位凭借个人能力的大混战;而大数据风控则像是现代战争中的立体作战，各个作战单位(数据)在统一的指挥中枢(算法)里高度协同作战。大数据风控能将相似的人更精准的分群，会让你看到形形色色更加的人，会让你从纷繁的单一的数据中看到其背后的万千世界。
