大数据需要学什么

数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透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）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据归纳有五大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

国家电网财会类考试内容如下：

1、公共部分：公共知识、国网企业文化、行测数学、言语理解、推理、图形推理

2、专业知识部分：计算机二级、会计、审计、税法、财管、成本会计、管理会计

关于企业文化，国网招聘平台上会有题库，全部背出来考试基本就没什么问题了。

成本会计：买的宏湃的教科书，内容比较全面，都是南大出版社正版书籍，今年考试成本会计基础这一章考了很多内容，包括约当分析法，交互车间，价差量差等等内容，需要好好复习。

审计：审计看的是宏湃的视频课，老师讲得很通俗易懂，逻辑清晰，知识点抓得也比较牢，考试难度差不多是CPA难度，不过还是要多说一句不要抱有侥幸心理，好好理解审计才是正道。

财管：强烈建议按CPA难度进行复习，不然在考场上看到很多题连公式都不认识，那就很尴尬，心态会崩，影响后面发挥。

计算机基础：提醒各位学弟学妹考试的时候一定要仔细认真审题，千万不要犯低级错误，计算机还考了物联网，AI之类的知识，主要是把基础知识了解了，然后英文缩写和名字能对得上号，二进制八进制十六进制的转换会做就差不多了。

税法：税法考的比较简单，考了印花税，小微企业，专项扣除的内容，要贴合实际，我考前一天还在说，税率又降了肯定会给税率，然后就没看，结果就考了19年开始税率是多少。

扩展资料：

财会类考试不像电工类，划分为专科、本科和研究生，所有财会类的考生都是一个考纲。

考试形式为机考，试卷结构划分为综合单选、专业单选、专业多选、专业判断、资料分析，都是选择题的形式。

关于分数线，财会类由于是小专业，每年不同省份的分数线浮动比较大，不过一般稳定在50多分，不过还是建议尽量往高了考。

您好，大数据学习一般分为6个阶段
第一阶段
JavaSE基础核心
第二阶段
数据库关键技术
第三阶段
大数据基础核心
第四阶段
Spark生态体系框架&大数据精选项目
第五阶段
Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段
Flink流式数据处理框架
大数据是最近几年新兴的专业，发展的前景是非常好的，选择大数据是没有错的！

计算机与云计算、大数据、物联网、人工智能、移动互联网行业紧密相关，我们的社会终将会进入人工智能社会，一切业务数据化，一切数据业务化。计算机不管做什么方向，编程是基本的技能。
人工智能方向，人工智能是未来的发展主流，未来简单重复的工作终将会被机器所取代，机器最擅长的就是做简单重复的工作。人工智能需要有很强的数学公式推倒和逻辑分析能力，让机器具有人的思考能力。
物联网专业，未来很多的设备会带电，既然带电就会产生数据，通过对设备产生的数据进行分析，就可以实时了解设备的状态和感知，在此基础上做一些分析和决策。大数据专业，伴随互联网和工业物联网的发展，未来各行业都会产生大量的数据，对海量的数据如何收集、存储、分发、有效管理、信息安全等都是至关重要的。移动互联网，未来的移动设备和5G通信的发展，所有终端的设备都可以和云端进行数据交互，比如智能手表、智能可穿戴设备、手机等。云计算，云计算的本质就是虚拟化技术，未来所有的应用都可以部署在云端，通过移动端进行访问，合理的进行计算资源的调度，提高和优化计算资源的利用效率。

对于人工智能很多人都是不陌生的，现在我们的生活中也有很多的人工智能产品。人工智能的概念于1956年提出，经过几十年的长足发展，现在的人工智能已经在慢慢地进行普及，而越来越多的人也开始加入到人工智能的行业，但想入行并不容易，学习人工智能的相关知识是非常有必要的。而具备一定的数学基础，对于学习人工智能来说更是非常重要，因为数学的基础知识蕴含着人工智能问题的基本思想和方法，也是理解复杂算法的必备要素，那么我们应该具备哪些数学基础呢？
人工智能需要具备的数学基础有很多，主要包括线性代数、概率论、形式逻辑、数理统计等，本文就为大家一一介绍一下这些学科及其用处。
（1）线性代数；基本上所有的理科生和部分文科生在大学期间都会学习这么课程，它不仅仅是人工智能的基础，还是很多其它以现代数学为主要分析方法的众多科学的基础。线性代数的本质是将具体的事物抽象为数学对象，并描述其静态或动态特性，在人工智能领域，计算机处理生活中的事物采用的就是将具体抽象化的方法，因此线性代数非常重要。
（2）概率论；如果说线性代数着重于将具体事物抽象化，那么概率论所着重的点就是生活中无所不在的可能性。在人工智能领域，概率论通过对生活中的可能性进行建模分析处理，进而做出判断或 *** 作，由此可见，概率论的重要性丝毫不亚于线性代数。
（3）形式逻辑；在人工智能概念最初提出的时候，这一理论的各位奠基者认为，理想的人工智能应该是具有抽象意义的学习、推理和归纳的能力，这就需要一个认知的过程，如果我们将认知的过程定义为对符号的逻辑运算，那么形式逻辑就是人工智能的基础，因为对于人工智能来说，认知的本质是计算。
（4）数理统计；虽说数理统计是以概率论为基础的，但其和概率论有着本质上的不同，数理统计着重研究的对象是未知分布的随机变量，你可以这样理解，那就是数理统计是逆向的概率论。对于人工智能来说，能够对未知分布的随机变量进行研究分析，才是最重要的。
以上就是笔者为大家介绍的入行人工智能所需要我们具备的数学基础，其实并不完全，因为人工智能行业所涵盖的内容实在太多，文章中只是为大家就一些典型内容进行介绍，如果大家对于人工智能感兴趣，可以深入地探讨一下。

据数据测算，物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也越来越多，甚至到达了百万级别。物联网专业毕业后大致可以分为几个方向：软件开发、硬件开发、物联网相关销售、物联网相关高级技术人才。

软件开发：软件其实就是我们常说的代码差不多，需要多多的学习C语言、java、jsp、计算机网络、数据结构、j2ee等等。这个方向和计算机比较类似。基本上计算机毕业可以干什么物联网工程专业学的好的也可以去做。

硬件开发：偏向于硬件的方向的话，毕业之后可以选择去做硬件工程师、嵌入式工程师等等这些工作可能接触单片机、嵌入式开发等等比较多。

当然很多工作常常都是软硬结合，只是说更加倾向于哪个方面

至于其他和物联网相关的工作（物联网相关销售，技术人才），也有很多方面的应用，往这些方向找工作都是可以的。

就需要对物联网的应用非常了解了，反正无论干什么都是一步一个脚印，不要急于求成，跟着团队技术带头人做技术。多多的学习，尽多培养不同领域的应用，多结实靠谱的技术朋友。积累了经验之后，你会发现你自己有技术、有团队，可以做任何产品的时候，你的路也会宽阔起来。 

毕业后，个人见解是尽量不要去初创公司也就是小公司，不过初创公司也很少招应届生。一定要去大公司的核心团队，哪怕打杂都行。无论未来是打算做市场还是做技术，一定要记得毕业招工作的时候，尽量进企业的核心研发团队，所以这就要求我们在大学期间多多的做项目，给自己积累资本。

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