46个月左右，包括Java和Da 数据的学习，如下:基础阶段:Linux，Docker，KVM，MySQL基础，Oracle基础，MongoDB，redis。Hadoop: Hadoop: Hadoop概念，版本，历史，HDFS工作原理，纱线介绍，组件介绍。大型数据存储阶段:hbase、hive、sqoop。
大数据实时计算阶段:看象人，火花，风暴。大数据 数据获取阶段:Python，Scala。大型数据商业实战阶段:实战型企业大型数据处理业务场景，分析需求，实施解决方案，在实战中综合运用技术。“Da-2”分析的几个方面:1。视觉分析:视觉分析可以直观地呈现“Da-2”的特点，同时也容易被读者接受，就像看图说话一样简单。
6、北大青鸟设计培训:大 数据开发常见的9种 数据分析?数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。在这个过程中，需要对数据进行各种处理和分类。只有掌握了数据和/12344的正确分类方法。以下是武汉北大青鸟介绍的数据9种必不可少的分析思维模式:1。分类是一个基本的数据分析模式，数据根据其特点，-2/可以进行分类。
7、 数据 挖掘-关联分析算法相关性分析顾名思义就是找出哪些项目是相关的。举个例子，上面是五条购物记录，从中可以发现，买纸尿裤的人中，有三条买了啤酒。这么久了，我们可以推测纸尿裤和啤酒之间有很强的相关性，虽然两者之间似乎没有什么联系，也就是可以得出规律:购物分析也叫相关性分析，因为它可以更好的描述。为了更好地描述这个分析的各个术语，我们重新设计了上表:在每一个购物订单中，所有涉及的商品都变成1，不涉及的变成0，即每一个商品的购买记录都是二进制的。
那么面包和牛奶称为数据 set的项，它们组合的子集称为项集。可以为空。空集是不包含任何项目的项目集。如果一个项集包含k个子项，则称为k项集。顺序12345称为一个事务，一个项集在所有事务中出现的次数称为项集的支持计数。在上表中，项目集{啤酒、尿布、牛奶}的支持计数是2，因为有两个事务(3，4)包含此项目集。
8、如何进行网络 数据 挖掘如何上网数据 挖掘当人们访问一个网站时，他们提供了关于网站内容的个人反馈信息:他们点击了哪个链接，他们在哪里花了最多的时间浏览，他们使用了哪个搜索词，总体浏览时间，个人姓名和地址等。所有这些信息都存储在a 数据 library中，从数据 library中存储的信息来看，网站拥有大量的网站访问者及其访问内容的信息，但不一定能够充分利用这些信息。借助数据 warehouse报表系统(俗称联机分析处理系统)，只能上报直接可观察到的、简单的相关信息，无法告知网站信息模式和如何处理，难以深度分析复杂信息，需要网站自行处理和处理。
