现在IT培训当中，Java大数据培训是越来越火爆，当下学Java大数据已经成为一种潮流，但是很多朋友还是对Java大数据感到很陌生，甚至不知道Java大数据是什么?那么Java大数据到底是何方神圣，学Java大数据有发展前景吗?跟电脑培训http://www.kmbdqn.cn/具体来关注下吧。
一、Java大数据是什么?Java大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。
大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。
准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。
二、Java大数据应用在哪?Java大数据有前景吗?Java大数据的广泛存在是有巨大的商业价值的，现在Java大数据已经被广泛的应用在医疗，教育，科研等等很多领域，比较常见的就是网络营销，比如百度推广，我们在搜索网页的时候会有相关产品的推荐，这就是大数据的一个最为典型的数据分析应用，根据不同用户的不同需求会有不同商品的推荐。
现在我们上网不管浏览什么网页，都会发现广告的存在，特别是我们经常搜索的东西，会在你浏览的网页上看到相应的产品推荐，产品推荐跟你的搜索习惯相关，Java大数据分析出来，由此可见我们的生活跟Java大数据也是息息相关的，未来Java大数据还将发挥更大的作用，是相当的具有发展前景，海量数据筛选离不开Java大数据。
零基础可以学习Java大数据吗?大数据飞速发展让越来越的小伙伴加入Java大数据的行业，但是零基础可以学习Java大数据吗?能学会吗?这也是很多零基础的小伙伴所担心的问题，接下来小编给大家介绍一下学姐学习Java大数据的历程。
大专毕业转做大数据前景如何?
一、Java大数据学姐学习历程
大专毕业六年，大学修的计算机应用专业，目前主要在大数据方面工作。
大数据最火的时候是前两年，近两年是AI独占鳌头。如果说前景，大数据目前应该属于沉淀期，在往后几年，大数据的作用和地位会越来越明显。特别是随着AI的发展，必定离不开大数据的支持。题主可以对这块放心。
零基础也可以学习Java大数据，主要看学习能力如何。数据工作分为多种，从基础的数据开发工程师到数据科学家，每一种需要掌握的技能和侧重点都不相同。应结合自身擅长的方向，来选择入门职业。要明白自己对编程和算法有兴趣，还是更偏向于可视化、ETL等方向，以此来决定入门。
以上希望对题主有所帮助。
Java大数据无疑是当下的IT热门岗位，大专且零基础学习Java大数据无大碍，Java大数据是个生态体系，不是单一的编程开发或者数据分析，可以灵活转行切入，根据自己的情况进行选择。
二、Java大数据岗位的难度分析
大数据岗位和难度大致可分(序号无前后之分)：
1、难度4颗星：以后端开发为主的“开发工程师”，基于Hadoop体系搭建与系统开发。
2、难度3颗星：以前端展示为主的“可视化工程师”，基于web、手机端界面将数据可视化呈现出来。
3、难度2颗星：以数据采集为主的“数据采集师”，利用现成爬虫工具，自己编程实现的爬虫工具，针对互联网信息、数据进行自动化、批量采集。
4、难度1颗星：以数据清洗和分类为主的“数据清理师”，利用现成清洗工具、自己编程的脚本等工具，将原始数据(未处理过的)清洗成规范的、可利用的数据。
5、难度2颗星：以初级数据分析为主的“数据分析师”，利用现成的行业数据分析工具、Python语言编程进行初级数据分析模型、数据分析要求达成初期需求。
6、难度5颗星：以高级数据分析为主的“数据分析工程师”，通过科学数据建模、Python语言编程进行数据深度分析与挖掘。
任何一个岗位和主攻方向都会是未来大数据发展不可或缺的，大数据生态体系还有许多细分领域，欢迎步入大数据行业。
零基础学习Java大数据需要有一定的Java基础，如果你在学习的过程中遇到问题，或者你想快速学习Java大数据选择昆明北大青鸟Java大数据培训机构是你不二的选择，2月免费体验营马上就开课啦!你可以填写下面的表单报名参加Java大数据免费体验营。
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分类方法和数据处理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是山东北大青鸟http://www.kmbdqn.cn/介绍的数据分析员必备的9种数据分析思维模式：1.分类分类是一种基本的数据分析方式，数据根据其特点，可将数据对象划分为不同的部分和类型，再进一步分析，能够进一步挖掘事物的本质。
2.回归回归是一种运用广泛的统计分析方法，可以通过规定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各参数，然后评价回归模型是否能够很好的拟合实测数据，如果能够很好的拟合，则可以根据自变量作进一步预测。
3.聚类聚类是根据数据的内在性质将数据分成一些聚合类，每一聚合类中的元素尽可能具有相同的特性，不同聚合类之间的特性差别尽可能大的一种分类方式，其与分类分析不同，所划分的类是未知的，因此，聚类分析也称为无指导或无监督的学习。
数据聚类是对于静态数据分析的一门技术，在许多领域受到广泛应用，包括机器学习，数据挖掘，模式识别，图像分析以及生物信息。
4.相似匹配相似匹配是通过一定的方法，来计算两个数据的相似程度，相似程度通常会用一个是百分比来衡量。
相似匹配算法被用在很多不同的计算场景，如数据清洗、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网页搜索和DNA序列匹配等领域。
5.频繁项集频繁项集是指事例中频繁出现的项的集合，如啤酒和尿不湿，Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集，目前已被广泛的应用在商业、网络安全等领域。
6.统计描述统计描述是根据数据的特点，用一定的统计指标和指标体系，表明数据所反馈的信息，是对数据分析的基础处理工作，主要方法包括：平均指标和变异指标的计算、资料分布形态的图形表现等。
7.链接预测链接预测是一种预测数据之间本应存有的关系的一种方法，链接预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链接预测包括分析节点资审的属性和节点之间属性的关系等信息，利用节点信息知识集和节点相似度等方法得到节点之间隐藏的关系。
与基于节点属性的链接预测相比，网络结构数据更容易获得。
复杂网络领域一个主要的观点表明，网络中的个体的特质没有个体间的关系重要。
因此基于网络结构的链接预测受到越来越多的关注。
8.数据压缩数据压缩是指在不丢失有用信息的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或按照一定的算法对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储的空间的一种技术方法。
数据压缩分为有损压缩和无损压缩。
9.因果分析因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
