大数据都会学习什么框架必备的技能是哪个

很多没有编程、数据分析基础的人，认为学习数据分析是一件很难的事情。但是这并不妨碍我们可通过一些有意思的方法，把学习变得简单、高效。

进入一个全新的领域之前，最好能够对这个领域的知识体系、技能模型有全面的了解，这样你能知道哪些是应该学习，哪些是暂时不用学的，知道什么样的路径适合自己的状况。
基于数据分析这个技能，我准备了一份“超级技能地图”，帮你快速认识数据分析的技能模块，以及不同的分支下，有哪些必备的技能，以及有哪些好用的资源。
这一张图，可以帮助你快速认识数据分析这个领域，即便你从未接触过相关的内容，也可以很清晰地建立数据分析知识框架。
先来看看，这张“超级技能地图”是这样的。
可以将手机横屏进行查看

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这是数据分析小白必备的数据分析技能图，因为包含了Python数据分析全方位的技能体系，比如数据获取、SQL数据库、Python、统计学、数据分析核心模块、可视化、报告撰写等等都有详细拆解。
高效的学习路径是什么？就是按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。

01 数据获取
一般数据获取有内部和外部两种渠道，内部数据可以通过企业数据库提取，需要掌握SQL相关的技能。
外部数据则可以通过公开数据集和爬取网络数据实现，需要了解相关的数据开放站点，以及掌握必要的Python爬虫技能。

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02 SQL数据库

SQL技能是数据分析师职位必备的技能之一，需要你对企业的数据库进行管理，能够正常地存储和提取数据。
当然SQL需要掌握的技能并不难，了解基本的语法，掌握基本的增删改查就可以满足常规的需求了。

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03 数据分析必备统计学
如果说数据分析需要什么数学基础，那统计学应该是设计最多的了，但不需要非常深入，因为大多数数据分析用到的无非是统计量、数据分布等基础知识。

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04 数据分析必备Python基础
利用Python进行数据分析，那Python的基础就非常重要了，这意味着你后续是否能够正常地用Python代码来实现你的分析想法。
基本的编程规范、数据结构、自定义函数、控制语句（条件语句、循环语句）、文件读写和模块使用都是需要重点掌握的点。

05 数据分析核心工具
在Python数据分析的体系内，Numpy / Pandas / Matplotlib三个核心库是绕不过去的。也是这三个工具，能够让你实现数据清洗、科学计算、数据分析、数据可视化等核心的工作。
掌握这些，你就完全可以去实现描述型数据分析、探索型数据分析，再加上Sklearn，你可以去实现预测型数据分析，一个完整的数据分析项目，也不过云云。

06 数据报告撰写
数据报告撰写虽然看起来像是文档整理类的工作，但也是非常重要的，因为直接决定了你最终的输出成果。
对于如何撰写一份优秀的数据报告，问题拆解的逻辑、数据指标的选取、用户受众需求的分析、图形化的呈现形式都是非常重要的点。
如果你想快速地了解数据分析的技能体系，并知道各个技能分支的知识结构是怎样的，哪些是重要的知识点，可以详细阅读这张“数据分析技能地图” 。
好好学习，天天向上！
从你这个问题看来，你是打算进行初步的学习？然而这并不像是编程语言那样，先掌握语法然后找一个流行框架就可以学起来，比如，java之于spring 。我建议你先看看我之前回答的有关大数据的介绍：
大数据是个名词，所以没法“操作” 。如果你想了解大数据的前世今生，要从企业内部的数据仓库说起。企业提供产品或者服务的时候，通常会在整个业务流程中产生若干数据，涉及的领域越多、周期越长产生的数据就越多。比如，顺丰每天仅仅面单数据就能达到千万级的数量，更不要说后面还有结算、发票、分成等等衍生的业务数据。所以，在这么大量的数据产生之后，如果仅仅是提供“查询”功能，那就太浪费了，此时就产生了从数据仓库升级到“大数据”的契机：将大量的多维度的数据整合在一起，进行“在线分析”，也就是OLAP ，可以有助于辅助决策——这是面向企业内部的应用。如果这些数据包含了大量的用户信息，比如BAT从所有的APP、游戏、软件等等产品搜集到了某些或某个特定用户的行为记录，就可以更有针对性的发布广告、推荐产品——这是互联网公司占比最高的利润来源。但是，想要进行大数据“操作”，前提是要有数据，其次是要有模型，最后还要有利润点，不然没有哪个公司会去做不赚钱的业务——至少也要是可能会赚钱的业务。
前面是从业务角度考察大数据，从技术上看，主要覆盖了数据搜集、数据存储、数据处理、数据分析、建模、预测等等一系列的流程。有些框架属于存储软件、有些属于计算框架、有些属于机器学习，所以你需要先了解一下从事哪一个行业、哪一个业务方向以及具体的技术角色，然后再考虑“框架”问题。或者也可以先找一门网课学习一下“数据分析”、“大数据应用”这样的课程，毕竟大数据已经进入了太广泛的领域，不是一个人能够全面掌握所有细节的了，而且不同的细分领域所使用的技术也有很大区别，甚至不同公司都可能偏向不同的实现技术。以上仅供参考。
大数据开发培训已经成为了现在越来越多想要学习IT编程的人的选择，大数据开发工程师也是各公司争相争夺的金领人才之一，在当今科技发展非常迅速的社会里，大数据技术受到了越来越多的关注，越来越多人把职业规划投向了大数据开发。许多人在此选择了大数据培训学习，在大数据学习的过程中框架做为其中重要的一个学习内容，是学员必须要掌握的知识点，那么大数据培训课程中都学习那些框架呢？

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1、Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，他以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。具有高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性、低成本的特点。
2、Hadoop hdfs–分布式文件系统
【大数据都会学习什么框架必备的技能是哪个】将文件分成多个block，分散存储到不同的节点上，并提供多副本，保证数据容错性能。
3、Hadoop yarn–资源的调度和管理平台
集中管理集群的整个计算资源，以container的形式进行资源分配。
4、Hadoop mapreduce
由两个阶段组成：Map和Reduce，Map阶段每个节点处理自己节点的数据。
Reduce阶段不同节点间进行数据交换，并进行聚合计算。
5、zookeeper
ZooKeeper是 Hadoop 的分布式协调服务，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，它是集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
6、hive
基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
7、hbase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库高可靠性、高性能、面向列、可伸缩，底层数据存在hdfs中处理非常庞大的表，适合处理1亿条或者10亿条以及以上条记录或者有百万个列的数据库。
8、flume
Flume是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。
flume是分布式的日志收集系统，它将各个服务器中的数据收集起来并送到指定的地方去比如说送到图中的HDFS，简单来说flume就是收集日志的。同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可定制）的能力。
9、Spark
Apache Spark? 是一个通用的快速的大数据处理引擎.
Spark具有很强的适应性，能够读取HDFS、HBase、 Cassandra、 S3和Techyon为持久层读写原生数据，能够以Mesos、YARN和自身携带的Standalone作为资源管理器调度job，来完成Spark应用程序的计算。
10、kafka
Kafka 是一个高吞吐量的、持久性的、分布式发布订阅消息系统。
典型的生产消费模式，生产者向主题中发送消息消费者订阅主题消费消息。
应用场景：实时性较高的场合，比如流式处理，经典用法kafka+storm、kafka+sparkStreaming
11、Storm
Storm可以实现高频数据和大规模数据的实时处理不同于spark streaming 的微批处理，storm可以根据进来的每一条数据进行实时处理，实时性能非常高。

秒懂知识为您整理更多相关内容。
一、数据可视化
R不仅是编程语言，同时也R具有强大的统计计算功能和便捷的数据可视化系统。在此，推荐大家看一本书，这本书叫做《R数据可视化手册》。《R数据可视化手册》重点讲解R的绘图系统，指导读者通过绘图系统实现数据可视化。书中提供了快速绘制高质量图形的150多种技巧，每个技巧用来解决一个特定的绘图需求。
Python 出现了很多新的Python数据可视化库，弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库，此外还有很多其他库，例如vispy，bokeh，seaborn，pyga，folium 和 networkx，这些库有些是构建在 matplotlib 之上，还有些有其他一些功能。
ECharts和D3.js 是基于HTML5 的两个纯Java图表库，它们提供直观，生动，可交互，可个性化定制的数据可视化图表。创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验，赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。其拥有混搭图表、拖拽重计算、制作数据视图、动态类型切换、图例开关、数据区域选择、值域漫游、多维度堆积等非常丰富的功能。
Excel中大量的公式函数可以应用选择，使用Microsoft Excel可以执行计算，分析信息并管理电子表格或网页中的数据信息列表与数据资料图表制作，可以实现许多方便的功能，带给使用者方便。事实上，Excel完全可以满足大家日常工作中图表制作和数据可视化的需求，所以，想要进入大数据行业，学好Excel是基础。
二、机器学习
机器学习的基础包括聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类和神经网络。这些基础知识光是听到名字就觉得深不可测，但是如果具备了统计学和概率学的基础知识，就能够轻松掌握这些高深莫测的名词。因此，建议在进行机器学习之前，先进行统计学和概率学的学习是非常有必要的。
完成了统计学和概率学的基础学习之后，之后就可以选择一两款机器学习工具来实战练习了，谷歌的TensorFlow和百度的百度大脑都是非常优秀的机器学习框架。
三、算法
对于程序员来说算法并不会太陌生，首先要了解什么是数据结构，它包括栈、队列、链表、散列表、二叉树、红黑树、B树。之后就要学习常用算法了，常用算法包括：排序（插入排序、桶排序、堆排序、快速排序）、最大子数组、最长公共子序列、最短路径和矩阵的存储运算。
最后，掌握几款常用的数据分析挖掘软件，比如MATLAB、SPSS和SAS 。

技术框架本身并不难，解决相同问题的框架也很多，重点是我们解决问题的思想和架构思路，目前比较热的概念是中台化，大数据领域在于构建数据中台，重点解决企业全业务数据整合、分析，对业务系统来说目的在于提供一套标准化的易用的、灵活的数据接入和输出的平台服务，提升企业的数据共享能力！