做大数据电脑需要什么样的配置-大数据电脑系统开发方法

1.大数据分析系统平台方案有哪些？

2.大数据技术主要学什么

3.大数据怎么样需要学习什么知识？

4.2、请讨论大数据平台搭建在windows中还是搭建在linux中更好?

5.大数据技术专业需要电脑吗

6.大数据开发怎么学习

大数据分析系统平台方案有哪些？

大数据分析系统平台方案有很多，其中就有广州思迈特软件Smartbi的大数据分析系统平台方案。大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据,帮企业用数据驱动产品改进及运营监控，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

Smartbi产品功能设计全面，涵盖数据提取、数据管理、数据分析、数据共享四个环节，帮助客户从数据的角度描述业务现状，分析业务原因，预测业务趋势，推动业务变革。

思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”、“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！

凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借思迈特软件Smartbi入选“Gartner?增强分析2020代表厂商”。

大数据技术主要学什么

我认为大数据技术主要学这些：

1、学习的课程主要有:《程序设计基础》、《Python程序设计》、《数据分析基础》、《Linux操作系统》等。

2、是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业。

3、是将大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算的前沿技术相结合的“互联网+"前沿科技专业。

大数据怎么样需要学习什么知识？

大数据是目前和今后的热门技术，前途看好。

学习大数据要根据自身情况来定，如果你是零基础，那就必须先从基础Ja开始学起（大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是JAVA），接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库，夯实基础之后，再进入大数据的学习，具体可以按照如系：

第一阶段

CORE JAVA （加**的需重点熟练掌握，其他掌握）

Ja基础**

数据类型，运算符、循环，算法，顺序结构程序设计，程序结构，数组及多维数组

面向对象**

构造方法、控制符、封装

继承**

多态**

抽象类、接口**

常用类

集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

集合类Map**

异常，File

文件/流**

数据流和对象流**

线程（理解即可）

网络通信（理解即可）

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统操作

Linux操作系统概述，安装Linux操作系统，图形界面操作基础，Linux字符界面基础，字符界面操作进阶，用户、组群和权限管理，文件系统管理，软件包管理与系统备份，Linux网络配置 （主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识，同时通过大量实验，着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上，加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解，并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时，如果大家有时间把jaweb及框架学习一番，会让你的大数据学习更自由一些）

重点掌握：

常见算法

数据库表设计，SQL语句，Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握：

Hadoop基础，HDFS，MapReduce，分布式集群，Hive，Hbase，Sqoop

，Pig，Storm实时数据处理平台，Spark平台

以上就是笔者总结学习阶段，如果还想了解更多的知识，还可以关注一些如“大数据cn”这类公众号，建议每个想要学习大数据的人，按照这个学习阶段循序渐进，不断完善自己的知识架构，提升自身的理论知识，然后找一个合适的项目，跟着团队去做项目，积累自己的经验，相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己！

2、请讨论大数据平台搭建在windows中还是搭建在linux中更好?

linux更好

因为：Linux做为开源免费的操作系统，也有些优点是Windows无论如何也赶不上的。

1.不用花钱

正版的Windows系统是要花钱购买的，而且价钱还不低（买笔记本带Windows系统其实系统钱是包含在里面的）。而Linux是开源免费的，任何人不用花钱都可以下载使用，而且有多个发行版可供选择。

2.稳定性/流畅度高

使用Windows系统时不时会出现卡顿，不稳定的问题，但Linux不会。选择一个好的发行版做为个人电脑系统使用的话一般不会出现卡顿的情况。而且Windows系统长时间使用的话要重启一下，不然可能就没有开机时流畅了。

在Windows中由于空间不够用都会安装一款清理垃圾文件的软件，Windows系统本身会占用很大的空间，随便安装几个软件系统盘也许就满了。但在Linux中一般不需要，因为Linux系统本身不会占用多大的磁盘空间，安装软件也都是规范的位置，系统临时目录重启时会自动清理，不会占用大量的磁盘空间。

在我的使用体验中，Linux的流畅度是比Windows高的。比如我使用的编程软件IDEA，同一台电脑同一块硬盘，在Windows上打开一个项目要3到5秒，但在Linux（Ubuntu18.04）中打开同一个项目只要不到1秒。

4.安全性高

在Windows系统中是一定要安装杀毒软件的。就算你不安装，Windows系统自带的也会启动。但在Linux中不用，因为Linux是一个有严格权限控制的系统，平常使用的时候一般不会使用root用户，就算有恶意脚本也不至于对系统造成大破坏。而且Linux的数量也极少。

5.可定制性高

由于Linux系统是开源的，所以每个人都可以下载其源代码进行定制。就算是已经存在的发行版桌面环境也都是可以换的。如果你有能力，可以把Linux系统改的它亲爹都不认识。

6.性能高

Linux的开发都可能比使用者还要多，这就意味着Linux从内核到软件都是经过多次的优化的。性能高自然也是不奇怪。这个性能不仅表现在软件性能，现在还表现在游戏性能上，我在同一台电脑上在Windows系统中玩我的世界不限制帧率能跑800多帧，但在Linux里面使用同一个显卡，加载同一个游戏，同一个场景，能跑1000多帧。

大数据技术专业需要电脑吗

在大数据技术专业中，电脑是必不可少的工具。

1、数据处理和分析：大数据技术专业注重对庞大数据集的处理和分析。电脑提供了强大的计算和存储能力，能够支持大规模数据的处理、清洗和整理。通过使用特定的软件和工具，可以对数据进行统计分析、建模，从而发现隐藏在数据背后的信息和趋势。

2、数据存储和管理：大数据技术专业需要将海量的数据进行存储和管理。电脑提供了各种数据库管理系统和存储设备，如关系型数据库、分布式数据库、云存储等。这些工具和技术可以帮助专业人士有效地组织和管理数据，确保数据的完整性、安全性和可靠性。

3、数据可视化：大数据技术专业强调将复杂的数据转化为直观的可视化图表或图形。通过使用电脑上的数据可视化工具和软件，可以将数据以直观的方式展示出来，帮助人们更好地理解和分析数据。

4、编程和开发：大数据技术需要编程和开发技能，以构建和优化数据处理和分析的算法和模型。电脑提供了各种编程环境和开发工具，如Python、R、Hadoop等，用于编写和执行代码，实现大规模数据处理和分析的自动化。

5、实验和仿真：电脑在大数据技术专业中还用于进行实验和仿真。通过使用电脑上的模拟工具和软件，可以模拟和预测不同数据处理和分析方法的效果，进而优化算法和模型的性能。

6、学习和研究：电脑是大数据技术专业学习和研究的重要工具。通过互联网连接，学生和专业人员可以获取最新的数据科学和大数据技术资讯，并参与在线学习和社区。同时，可以使用电脑来进行研究和实验，探索新的大数据处理和分析方法。

电脑在大数据技术专业中起着至关重要的作用。它为大规模数据的处理、存储、分析和可视化提供了强大的支持。同时，电脑也是学习、研究和开发大数据技术的基础工具。因此，对于从事大数据技术专业的学生和专业人士来说，拥有一台功能强大的电脑是必备的。

大数据技术专业学习注意

1、建立坚实的基础：大数据技术涉及多个领域，包括数据处理、数据库管理、编程等。在学习之前，确保你对相关的数学、统计学和计算机科学基础有所了解，并熟悉相关的概念和术语。

2、学习编程语言和工具：大数据技术通常需要使用编程语言来处理和分析数据。掌握至少一门常用的编程语言，如Python、R或Ja，并熟悉相关的数据处理工具和库，如Hadoop、Spark等。

3、实践和项目经验：理论知识只是大数据技术学习的一部分，通过实践和参与项目可以更好地应用所学的技术。尝试解决真实的数据问题、参与开源项目、参加竞赛等，这将帮助你提升技能并丰富经验。

4、关注行业趋势和最新技术：大数据技术处于不断发展和变化之中，与行业的最新趋势和技术保持接触非常重要。关注相关的学术研究、行业动态、技术博客等，了解最新的工具、算法和应用案例。

大数据开发怎么学习

按照下面五个阶段开始学习，循序渐进!

阶段一、大数据基础——ja语言基础方面

(1)Ja语言基础

Ja开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Ja语言基础、Ja流程控制、Ja字符串、Ja数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

需要大数据学习教程，关注我主页有资料

(2) HTML、CSS与JaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JaWeb和数据库

数据库、JaWeb开发核心、JaWeb开发内幕

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(.sina.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

以上就是分享的大数据自学课程，祝愿每一位小伙伴都能成为真正的大数据技术人才!

学习大数据，就来北京尚学堂，多年的大数据授课经验，扎实的课程理论助你在大数据方面快人一步。