大數(shù)據(jù)開發(fā)需要學(xué)習(xí)什么？大數(shù)據(jù)平臺是什么？

大數(shù)據(jù)開發(fā)專業(yè)需要學(xué)習(xí)的內(nèi)容包括三大部分，分別是大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識、大數(shù)據(jù)平臺知識、大數(shù)據(jù)場景知識。
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識：

有三個主要部分，分別是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科。大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)知識往往決定了開發(fā)人員未來的成長高度，所以要重視基礎(chǔ)知識的學(xué)習(xí)。

大數(shù)據(jù)平臺知識：

是大數(shù)據(jù)開發(fā)的基礎(chǔ)，在學(xué)習(xí)期間，往往以搭建Hadoop、Spark平臺為主，一方面Hadoop對機(jī)器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商業(yè)大數(shù)據(jù)平臺都是基于Hadoop構(gòu)建的。大數(shù)據(jù)的核心是數(shù)據(jù)價值化。

大數(shù)據(jù)場景知識：

是目前大數(shù)據(jù)的重要應(yīng)用，這些場景包括很多領(lǐng)域，比如金融大數(shù)據(jù)、交通大數(shù)據(jù)、教育大數(shù)據(jù)、餐飲大數(shù)據(jù)等等，這些場景應(yīng)用的背后也需要對行業(yè)知識有一定的了解。

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大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)有一定難度，零基礎(chǔ)入門首先要學(xué)習(xí)Java語言打基礎(chǔ)，然后進(jìn)入大數(shù)據(jù)技術(shù)體系的學(xué)習(xí)，主要學(xué)習(xí)Hadoop、Spark、Storm等。

大數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)：

語言Java、Scala等

分布式計(jì)算Spark，MapReduce等

分布式存儲Hbase，MongoDB等

分布式調(diào)度與管理Yarn、Zookeeper等

大數(shù)據(jù)平臺是指以處理海量數(shù)據(jù)存儲、計(jì)算及不間斷流數(shù)據(jù)實(shí)時計(jì)算等場景為主的一套基礎(chǔ)設(shè)施，典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群，加米谷大數(shù)據(jù)提供相應(yīng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)支持服務(wù)。既可以采用開源平臺，也可以采用華為、星環(huán)等商業(yè)級解決方案，既可以部署在私有云上，也可以部署在公有云上。

大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用主要包括以下幾個層面:

1、客戶管理

充分挖掘分析客戶的各維度基本信息以及當(dāng)前/歷史的行為記錄，刻畫用戶畫像，實(shí)現(xiàn)給客戶分群。

2、精準(zhǔn)營銷

在建立用戶畫像的基礎(chǔ)上，可向特定客戶推薦營銷針對性的產(chǎn)品或優(yōu)惠，提升獲客能力，鞏固客戶關(guān)系。

3、風(fēng)險識別

構(gòu)建異常檢測和風(fēng)險識別等模型，可以有效識別客戶管理、產(chǎn)品開發(fā)及銷售過程中出現(xiàn)的異常和風(fēng)險，從而做出針對性的處置，防患于未然。

4、運(yùn)行優(yōu)化

大數(shù)據(jù)可以幫助優(yōu)化渠道、機(jī)構(gòu)，提前緩釋負(fù)面輿情，保護(hù)公司品牌形象。