1、集中趋势(Central Tendency)

7、列式存储数据库：建议学习HBASE，这是目前应用最广泛的开源列式存储。

2、大数据工程

5、分布式协调框架：建议学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了，比如Kafka, Storm, HBase等。

虽然不是万能公式，但这是一般模式。

根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性大数据分析人才缺口将达到1400万。为什么大数据分析师的薪资越来越高，大概也有一部分这个原因吧。

在掌握基础知识以后你就可以选择一个发展方向，大数据行业分为两大方向发展：

你从事行业的时间越久，就会得到更多项目的锻炼，在这个基础上你还保持着不断学习的精神，其实就不止停留于60W这个坎了，所谓活到老学到老。

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4、正态分布(Normal Distributions)

大家看了以上学习内容后可以登录查看“零基础大数据”、“大数据”“大数据、云计算”相关课程查阅，这三门课程分别从三个不同层次（零基础、有经验、资深专家），很多自学的同学不妨将这些课表down下来参考参考，然后给自己制定一条合理的学习路线。

1、大数据分析

3、学习CAP理论。

根据领英统计的数据显示，有21.7%的数据分析师收入在2万到3万元，18.1%的月收入在1万到1.5万，并且薪资是随着工龄而增加，增幅逐年上涨，时间越长，差距越大。

1、数学功底：微积分是严格要掌握的。一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。线性代数要精通，矩阵的运算、向量空间、秩等概念。

2、计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理，建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。

4、资源调度框架：建议学习YARN。