自学考试大数据有哪些

大数据技术庞大复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。大数据主要技术组件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。大数据技术包括数据采集，数据管理，数据分析，数据可视化，数据安全等内容。数据的采集包括传感器采集，系统日志采集以及网络爬虫等。数据管理包括传统的数据库技术，nosql技术，以及对于针对大规模数据的大数据平台，例如hadoop，spark，storm等。数据分析的核心是机器学习，当然也包括深度学习和强化学习，以及自然语言处理，图与网络分析等。

大数据分析课程有如下：

1、Java语言基础课程

JAVA作为编程语言，使用是很广泛的，大数据开发主要是基于JAVA，作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。

2、HTML、CSS与Java课程

网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等课程。

3、Linux系统和Hadoop生态体系课程

大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的，所以要熟悉Lnux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构，它能搭建大型数据仓库，PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等课程。

4、分布式计算框架和Spark&Stror生态体系课程

有一定的基础之后，需要学习Spark大数据处理技术、I1ib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性，可以对大数据进行综合处理：实时数据流处理、批处理和交互式查询等课程。

5、其他课程

数据收集课程：分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统F1ume、关系型数据收集具Sqoop与Canel。

学大数据需要具备的能力：

1、学大数据要具有计算机编程功能。大数据技术建立在互联网上，所以拥有编程技巧有很大的好处。

2、学大数据要具有一定的数学能力是非常关键的，学习计算机需要非常强大的逻辑思维能力，但是数学是逻辑能力的基础，对数学课程知识的了解是非常关键的。

3、学习大数据需要有一定的英语课程基础，因为大数据知识主要是英文，各种代码用英文表达。因此，拥有一定的英语能力是非常重要的。

4、学大数据语言能力是非常重要的，无论学习什么都需要用流畅的文字表达出来。大数据的最终目标不是获得大量数据，而是将这些数字进行准确的分析出来。

5、学习大数据还需要具备理性和客观的思维，这样对于分析数据和学习相关课程知识具有很大的优势。

商丘自学考试招生专业有哪些？ 1、专科专业 畜牧兽医、计算机应用技术、大数据与会计、工商企业管理、市场营销、学前教育、小学教育、现代文秘、汉语言文学、英语。 2、本科专业 经济学、国民经济管理、金融学、国际经济与贸易、法学、教育学、艺术教育、学前教育、小学教育、体育教育、汉语言文学、英语、机械设计制造及其自动化、机械电子工程、电气工程及其自动化、电子信息工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、软件工程、土木工程、建筑环境与能源应用工程、道路桥梁与渡河工程、食品科学与工程、食品质量与安全、农学、动物医学、药学、医学检验技术、护理学、工程管理、工程造价、工商管理、市场营销、会计学、财务管理、行政管理、电子商务、旅游管理、酒店管理、动画环境设计、数字媒体艺术、监所管理、社区护理学。 商丘自学考试报名条件 中华人民共和国公民，不受性别、年龄、民族、信仰、职业、文化程度的限制，均可报名参加高等教育自学考试。 虽然商丘对自考本科招生对象没有特殊限制，但从2014年起,高等教育自学考试考生申请本科毕业,须交验在中国高等教育学生信息网上注册的专科及以上学历证书并提交“教育部学历证书电子注册备案表”。 同时，从2014年下半年起，凡从外省、直辖市、自治区转入商丘的自学考试本科考生，必须在河南省取得本科4门及以上的合格成绩方可办理本科毕业证书。自考/成考有疑问、不知道如何总结自考/成考考点内容、不清楚自考/成考报名当地政策，点击底部咨询官网，免费领取复习资料：

简单来说，从大数据的生命周期来看，无外乎四个方面：大数据采集、大数据预处理、大数据存储、大数据分析，共同组成了大数据生命周期里最核心的技术，下面分开来说：

一、大数据采集

大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。