Hadoop大数据分析师：Hadoop数据分析学习指南

Hadoop作为大数据处理的典型技术框架，现在确实是挺吃香的，不管是技术开发还是分析挖掘，掌握Hadoop技术，都是为自身能力加成。不同于传统的数据分析师，Hadoop大数据分析师，也需要与时俱进掌握新的技能，下面就为大家分享一份Hadoop数据分析学习指南。

经常有想学数据分析的同学来问，想做Hadoop大数据分析，需要学习哪些呢？Hadoop听起来挺难的，做数据分析的话也需要全面掌握吗？这些问题，其实都是需要根据自身的实际情况来考虑的。


比方说，你的专业是什么，对于IT领域有多少的认识，是对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣，还是对软件开发、编程、写代码感兴趣，还是对数据和数字感兴趣？

想做Hadoop大数据分析师，至少需要对数据和数据感兴趣，同时软件编程也需要一定的兴趣。

首先，需要了解大数据的历史背景及发展方向，掌握hadoop的基本安装配置；掌握hadoop集群搭建；对Hadoop架构的分布式文件系统HDFS要能够理解和掌握。

其次，要掌握基于hadoop+mahout的大数据分析方法的使用场景，熟练运用mahout的成熟算法进行特定场景的大数据分析。对于Hadoop的数据库，hbase的数据存储及项目实战、掌握Spark、Hive的安装、配置及使用场景也要了解掌握。

另外，基于实时数据分析，还要掌握Spark、Hive，熟练运用Spark的成熟算法进行特定场景的大数据分析。统计学方面的多元统计分析、应用回归，IT领域的R、python、SQL、机器学习同样重要。

基于Hadoop大数据框架，matlab和mathematica两个软件也是需要掌握的，前者在实际的工程应用和模拟分析上有很大优势，后者则在计算功能和数学模型分析有很好的表现，对于大数据分析技能的提升有很好的作用。

Hadoop大数据分析师，一方面对于数据统计和分析有较高的要求，另一方面对IT领域的编程开发也要有一定的掌握，这样才能真正实现更有价值的大数据分析工作。成都加米谷大数据，专业大数据培训机构，大数据分析周末提升班正在招生中，详情可联系客服了解！