一、学数据库还是学大数据？
学大数据。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而采用所有数据的方法)大数据的4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、veracity(真实性)。
大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘电网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
二、学大数据需要学什么
学大数据需要学什么
大数据作为当前最热门的技术领域之一，想要在这个领域取得成功，掌握必要的知识和技能是必不可少的。那么，学大数据需要学什么呢？
基础知识
学习大数据首先需要掌握一些基础知识和技能，包括但不限于：
- 计算机科学基础：如数据结构、算法、操作系统、网络等。
- 统计学：了解数据分析和挖掘的基本原理和方法。
- 编程语言：熟悉至少一种编程语言，如Python、Java、Scala等，以便能够编写高效的代码。
核心技术
大数据的核心技术包括但不限于：
- Hadoop生态系统：包括HDFS、MapReduce、Hive、HBase等，用于处理大规模数据集。
- Spark：一个快速的大数据计算框架，用于实时数据分析和机器学习。
- 数据库系统：如MySQL、Oracle等，用于存储和管理数据。
- NoSQL技术：如MongoDB，用于处理非结构化数据和大数据。
实践经验
除了理论知识外，实践经验也是非常重要的。通过参与实际项目和案例，可以更好地理解和应用大数据技术。可以通过以下途径获取实践经验：
- 参与开源项目：参与开源的大数据项目可以学习别人的经验和技巧，同时也可以为社区做出贡献。
- 实习或工作机会：通过实习或工作机会，可以亲身了解和运用大数据技术。
总的来说，学习大数据需要掌握多方面的知识和技能，包括基础知识和核心技术，以及实践经验。只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。
三、数据挖掘学什么？
数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
四、云数据学什么？
大数据的基础知识，科普类的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础1知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。
云计算的话，需要学习的知识应该包括但不限于：1、网络通信知识，包括互联网基础建设相关的所有知识；2、虚拟化知识，应该了解硬件运行原理以及虚拟化实现技术；3、数据库技术；4、网络存储技术；5、网络信息安全技术，最起码得明白什么是iso 17799；6、电子商务；7、容灾及备份技术；8、JAVA编程技术；9、分布式系统架构
五、大数据学什么？
主修课程：面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
六、学大数据需要学什么语言？
原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础，一般有了几年java开发经验，转行做大数据会比较容易上手。因此， 如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。
七、学大数据专业要学IT吗？
要学IT。
大数据其实并不是单一的学科，该专业以数学、统计学、计算机专业做为基础性的学科。
大数据是一定要学编程的哦!学大数据要涉及一些编程知识，但编程不是重点，重点是数据库。原则上大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如java和.Net。如果想从事大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言，这里面是肯定要涉及编程知识的。
八、桂林旅游学校数据科学与数据大技术是学的什么？
主要课程:高等数学、大数据科学与技术导论、旅游学概论、礼宾礼仪、程序设计语言基础、线性代数、离散数学、数据库基础及应用、操作系统原理及应用、概率论与数理统计、计算机网络、面向对象程序设计、数据结构、WEB编程、大数据技术架构、数据仓库技术、大数据统计分析与应用、大数据应用开发语言、旅游数据挖掘与分析、算法分析与设计。
九、大数据学需要学什么软件
大数据学是当今世界上最炙手可热的领域之一，随着互联网和移动设备的普及，数据量的爆炸式增长给企业和个人带来了前所未有的机遇和挑战。想要在这一领域取得成功，除了扎实的数据学基础知识外，掌握相关软件工具也至关重要。
大数据学需要学什么软件?
当谈到大数据学习所需的软件时，很多人会想到常见的工具如Hadoop、Spark等。但实际上，要想在大数据领域脱颖而出，你可能需要掌握更多的软件和工具。下面将介绍大数据学习过程中必备的软件和相关技能，帮助你更好地启动自己的大数据学习之旅。
1. 数据处理软件
在大数据学习过程中，数据处理软件是必不可少的工具之一。其中，Python和R语言作为两个最受欢迎的数据处理语言，是大数据从业者的必备技能。Python以其简洁易学和强大的数据处理能力而备受青睐，而R语言则是统计分析和数据可视化的首选工具。
2. 数据存储与管理软件
大数据时代需要高效的数据存储与管理软件来支撑海量数据的存储和管理。在这方面，Hadoop和Spark是不可或缺的工具。Hadoop作为分布式存储和计算框架，能够处理PB级别的数据规模；Spark则以其快速的数据处理能力和丰富的API广泛应用于大数据领域。
3. 数据可视化工具
数据可视化在大数据分析中起着至关重要的作用，能够帮助从数据中发现有意义的信息并加以展示。在学习大数据时，掌握数据可视化工具如Tableau、Power BI等成为必备技能。这些工具能够帮助你通过图表、地图等形式清晰地展示数据分析结果，为决策提供有力支持。
4. 机器学习与人工智能工具
随着人工智能的发展，机器学习在大数据领域中占据越来越重要的位置。掌握机器学习和人工智能工具如TensorFlow、Scikit-learn等对于数据科学家和大数据分析师来说至关重要。这些工具可以帮助你构建和训练机器学习模型，实现数据驱动的决策和预测。
5. 数据挖掘工具
数据挖掘是大数据学习中一个重要的分支领域，它通过技术手段从大量数据中挖掘出隐含的模式和规律。在学习大数据时，掌握数据挖掘工具如Weka、RapidMiner等将帮助你更好地理解数据并进行有效的预测和决策。
结语
总的来说，在学习大数据过程中，掌握多样的软件和工具将有助于你更全面地理解和应用大数据技术，提升自己在这一领域的竞争力。希望上述介绍的大数据学习所需的软件和工具能够对您有所启发，让您在大数据领域的学习之路更加顺畅与高效。
十、学大数据需要学什么软件
学大数据需要学什么软件
大数据行业是当前的一个热门领域，很多人想要了解如何学习大数据，需要学习哪些软件。
首先，你需要了解一些基础的数据分析软件，例如Excel和Tableau等，这些软件可以帮助你进行数据的基本分析和可视化。
其次，你需要学习一些更高级的数据处理和分析工具，例如Python和R语言等，这些工具可以帮助你进行更深入的数据分析，例如数据挖掘、机器学习和数据可视化等。
此外，你还需要学习一些数据处理相关的库和工具，例如Pandas和NumPy等，这些工具可以帮助你处理大规模的数据集，并提高数据处理的速度和准确性。
最后，你还需要了解一些大数据相关的框架和工具，例如Hadoop和Spark等，这些工具可以帮助你处理和分析大规模的数据集，并提高数据处理的速度和效率。
总的来说，学习大数据需要学习的基础软件包括Excel、Tableau、Python、R语言、Pandas、NumPy以及Hadoop和Spark等框架和工具。
