如何对大数据进行处理 如何学习大数据处理？

如何学习大数据处理？

随着当今信息时代的飞速发展，从IT时代已经到了DT时代。大数据起着至关重要的作用，因此越来越多的人接触和学习大数据。他们怎样才能学好大数据处理？具体内容如下：！高层建筑都是由地基建成的。在学习大数据处理之前，掌握扎实的基本技能非常重要，这将决定你未来的身高。基本技能包括掌握python、Java等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用主流数据库，以及高等数学和英语的标准。

了解大数据处理的工作机制，Hadoop、spark、strom等主流大数据框架及相关算法软件。

有了计划，学习就会有明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性，减少盲目性。根据自己的基础和学习状态制定一套切实可行的学习计划，计划必须分解到位，详述。并按照计划，一步一步地完成。

对于不了解、专业知识较强的人员，我们可以通过网络检索、访问学术网站或查阅学术文献等方式学习相关知识，从而快速进入和熟悉未知领域，丰富我们的能力。

再好的知识储备，没有实际的实践，也只是空谈。所学知识在实际项目经验中获得相应的经验价值，知识才会真正落地，自身也会得到提高。

只有通过不断的归纳和及时的复习，所学的知识才能成为自己可以运用的能力。对于那些不够扎实、被遗忘的地方，我们需要在学习的过程中多思考、多总结，以文件的形式记录下来，转化为自己的东西。

为什么编程语言只是在处理数据却能解决那么多实际问题？

作为IT行业从业者，让我来回答这个问题。

首先，编程语言似乎只处理数据问题，但随着大量资源越来越以数据为基础，编程语言的资源整合和处理能力将越来越强，随着大数据的不断发展，这一点会越来越明显。

编程语言的一端连接到各种操作系统和资源平台，另一端连接到特定的开发场景。操作系统和资源平台通过接口实现各种功能的开放，而程序员可以通过编程语言对这些资源进行集成和利用，完成特定的业务逻辑处理。一般来说，计算和存储是编程语言的主要任务。

编程语言能解决什么样的问题，或者编程语言本身的功能边界，很大程度上取决于编程语言的资源平台。不同的资源平台往往可以解决不同类型的问题。随着工业互联网的发展，整个开发领域将逐步进入平台开发时代，云计算平台、大数据平台、物联网平台、人工智能平台等将不断提高其资源整合能力，程序员也将不断提高在这些开发平台的基础上扩展自己的开发能力。

编程语言本身也与特定的开发场景密切相关。比如嵌入式开发经常使用C语言，web开发经常使用php、Java、python等，而大数据开发可以使用python、Scala等，所以程序员往往需要根据不同的开发场景选择不同的编程语言。对于初学者来说，如果没有明确的发展方向，可以选择学习全场景编程语言，如Java、Python和C#。

excel中，如何处理数据比较好？

这个问题相当广泛，不容易回答。但我个人经验总结如下数据处理不好，希望避免。

1. 在表格中，请记住尽量少用合并单元格，因为处理过滤、函数公式等非常麻烦。输入时间时不要输入2018.4.8。不是时间格式，-/两者都可以。

对换行符使用ALT-enter，而不是空格。

4. 不能在单元格前后加空格字符，否则公式无法计算，看不见。

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