網路著作權侵權行為成了一個新的熱點，在大數據互聯網時代，信息獲得的便捷性、快速的傳播速度、檢索查詢的簡易性使得著作權的保護迎來新的挑戰，傳統著作權侵權行為在網路中呈現新的特點，從近年轟動一時的各大著名電視劇劇本抄襲的案件中可以看出網路著作權侵權行為已經滲透在大眾的日常生活中，並且由於侵權人背景實力雄厚使得真正的著作權人的權利無法得到保障。網路著作權侵權行為大揭秘網路著作權侵權行為侵犯了信息網路傳播權傳統意義上的網路著作權是指信息網路傳播權，即著作權人有權決定以有線或者無線方式向公眾提供作品，使公眾可以在其個人選定的時間和地點獲得作品的權利，若未經著作權人的同意將他人作品放在網上公開傳播，則構成侵犯信息網路傳播權。網路著作權侵權行為社交網路平台未經同意轉載傳播他人作品在諸如微信公眾號、微博、貼吧等公開社交網路平台中非法復制、傳播轉載他人作品，並且沒有註明作者姓名或來源，除非存在著作權被合理使用的情形。如果僅僅是分享連接，通過連接可直接接觸到原作者則不屬侵權行為，若不允許轉載請在以明示的方式註明。網路著作權侵權行為音樂、電影作品未經同意傳播未經著作人的同意下載、傳播、改編、表演、出版、錄音錄像音樂作品或電影作品和以類似攝制電影的方法創作的作品。這種行為在大眾認知中以為是合法的行為，因此面對越來越多的歌手需要收取費用、網路管理者將不法的電影種子刪除的時候都表示了不解和憤怒，但著作權除了一種人身權利更重要的是能夠作者帶來豐厚報酬的財產權利，其權力來源具有合法性。
⑵ 大數據是什麼
作者：李麗
鏈接：https://www.hu.com/question/23896161/answer/28624675
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。 "大數據"首先是指數據體量(volumes)?大，指代大型數據集，一般在10TB?規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量；其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度（Velocity）快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。最後一個特點是指數據真實性（Veracity）高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。
"大數據"是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從數據的類別上看，"大數據"指的是無法使用傳統流程或工具處理或分析的信息。它定義了那些超出正常處理范圍和大小、迫使用戶採用非傳統處理方法的數據集。
亞馬遜網路服務（AWS）、大數據科學家JohnRauser提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。
研發小組對大數據的定義："大數據是最大的宣傳技術、是最時髦的技術，當這種現象出現時，定義就變得很混亂。" Kelly說："大數據是可能不包含所有的信息，但我覺得大部分是正確的。對大數據的一部分認知在於，它是如此之大，分析它需要多個工作負載，這是AWS的定義。當你的技術達到極限時，也就是數據的極限"。 大數據不是關於如何定義，最重要的是如何使用。最大的挑戰在於哪些技術能更好的使用數據以及大數據的應用情況如何。這與傳統的資料庫相比，開源的大數據分析工具的如Hadoop的崛起，這些非結構化的數據服務的價值在哪裡。
二、大數據分析
從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那麼越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
1、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了
2、數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
三、大數據技術
1、數據採集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系資料庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理(NLP，NaturalLanguageProcessing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
6、數據挖掘：分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or
association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text,
Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。
8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。
四、大數據特點
要理解大數據這一概念，首先要從"大"入手，"大"是指數據規模，大數據一般指在10TB(1TB=1024GB)規模以上的數據量。大數據同過去的海量數據有所區別，其基本特徵可以用4個V來總結(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。
1、
數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。
2、
數據類型繁多，如前文提到的網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息，等等。
3、
價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。
4、
處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是數據來源或者承載的方式。
大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括採集數據的工具、平台和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。
五、大數據處理
大數據處理之一：採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
大數據處理之三：統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理
六、大數據應用與案例分析
大數據應用的關鍵，也是其必要條件，就在於"IT"與"經營"的融合，當然，這里的經營的內涵可以非常廣泛，小至一個零售門店的經營，大至一個城市的經營。以下是關於各行各業，不同的組織機構在大數據方面的應用的案例，在此申明，以下案例均來源於網路，本文僅作引用，並在此基礎上作簡單的梳理和分類。
大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
大數據應用案例之：能源行業
[1] 智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3] 中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
⑶ 大數據學習有什麼要求
從通常的情況下來講，要求大數據學習最好是理工科基礎，數學比較好，然後邏輯思維比較強。但是這些都是從比較官方的角度來進行闡述的，最重要的是你需要對它有濃厚的興趣有強烈的好奇心。
從現在企業的要求來看，至少要專科以上的學歷，並且熟悉JAVA、Hadoop、HBase、Flink等等編程語言以及系統。大數據開發學習有一定難度，零基礎入門首先要學習Java語言打基礎，一般而言，Java學習SE、EE，需要一段時間；然後進入大數據技術體系的學習，主要學習Hadoop、Spark、Storm等。除此之外，學習大數據開發需要學習的內容包括三大部分，分別是：大數據基礎知識、大數據平台知識、大數據場景應用，大數據基礎知識有三個主要部分：數學、統計學和計算機；大數據平台知識：是大數據開發的基礎，往往以搭建Hadoop、Spark平台為主。
除此之外，你可以打開招聘軟體，看看各大企業具體的用人要求，你可以根據企業的用人要求來針對性的提升技術。
⑷ 大數據分析應該掌握哪些基礎知識
大數據分析師應該要學的知識有，統計概率理論基礎，軟體操作結合分析模型進行實際運用，數據挖掘或者數據分析方向性選擇，數據分析業務應用。
1、統計概率理論基礎
這是重中之重，千里之台，起於壘土，最重要的就是最下面的那幾層。統計思維，統計方法，這里首先是市場調研數據的獲取與整理，然後是最簡單的描述性分析，其次是常用的推斷性分析，方差分析，到高級的相關，回歸等多元統計分析，掌握了這些原理，才能進行下一步。
2、軟體操作結合分析模型進行實際運用
關於數據分析主流軟體有（從上手度從易到難）：Excel，SPSS，Stata，R，SAS等。首先是學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
3、數據挖掘或者數據分析方向性選擇
其實數據分析也包含數據挖掘，但在工作中做到後面會細分到分析方向和挖掘方向，兩者已有區別，關於數據挖掘也涉及到許多模型演算法，如：關聯法則、神經網路、決策樹、遺傳演算法、可視技術等。
4、數據分析業務應用
這一步也是最難學習的一步，行業有別，業務不同，業務的不同所運用的分析方法亦有區分，實際工作是解決業務問題，因此對業務的洞察能力非常重要。(4)大數據是否享有著作權擴展閱讀
分析工作內容
1、搜索引擎分析師(Search Engine Optimization Strategy Analyst，簡稱SEO分析師)是一項新興信息技術職業，主要關注搜索引擎動態，修建網站，拓展網路營銷渠道，網站內部優化，流量數據分析，策劃外鏈執行方案，負責競價推廣。
2、SEO分析師需要精通商業搜索引擎相關知識與市場運作。通過編程，HTML，CSS，JavaScript，MicrosoftASP.NET，Perl，PHP，Python等建立網站進行各種以用戶體驗為主同時帶給公司盈利但可能失敗的項目嘗試。
⑸ 時事新聞是否享有著作權，官方文件是否享有著作權
應該是有的，畢竟是在原作品上再創作，是一部新的原創獨立作品～
以下是中國著作權法（其中回一部分）答：
第一節 著作權人及其權利
第九條 著作權人包括：
（一）作者；
（二）其他依照本法享有著作權的公民、法人或者其他組織。
第十條 著作權包括下列人身權和財產權：
（一）發表權，即決定作品是否公之於眾的權利；
（二）署名權，即表明作者身份，在作品上署名的權利；
（三）修改權，即修改或者授權他人修改作品的權利；
（四）保護作品完整權，即保護作品不受歪曲、篡改的權利；
⑹ 怎樣判定一個人是否享有著作權
怎樣判定一個人是否享有著作權，也就是著作權的歸屬問題。
考慮上述問題，須考慮作品是何作品。是個人作品？職務作品？法人作品？演繹作品？合作作品？還是委託作品？
●個人作品
《著 作 權 法》第十一條 著作權屬於作者，本法另有規定的除外。
創作作品的公民是作者。
由法人或者其他組織主持，代表法人或者其他組織意志創作，並由法人或者其他組織承擔責任的作品，法人或者其他組織視為作者。
如無相反證明，在作品上署名的公民、法人或者其他組織為作者。
●演繹作品
《著 作 權 法》第十二條 改編、翻譯、注釋、整理已有作品而產生的作品，其著作權由改編、翻譯、注釋、整理人享有，但行使著作權時不得侵犯原作品的著作權。
●合作作品
《著 作 權 法》第十三條 兩人以上合作創作的作品，著作權由合作作者共同享有。沒有參加創作的人，不能成為合作作者。
合作作品可以分割使用的，作者對各自創作的部分可以單獨享有著作權，但行使著作權時不得侵犯合作作品整體的著作權。
●匯編作品
《著 作 權 法》第十四條 匯編若干作品、作品的片段或者不構成作品的數據或者其他材料，對其內容的選擇或者編排體現獨創性的作品，為匯編作品，其著作權由匯編人享有，但行使著作權時，不得侵犯原作品的著作權。
●職務作品
《著 作 權 法》第十六條 公民為完成法人或者其他組織工作任務所創作的作品是職務作品，除本條第二款的規定以外，著作權由作者享有，但法人或者其他組織有權在其業務范圍內優先使用。作品完成兩年內，未經單位同意，作者不得許可第三人以與單位使用的相同方式使用該作品。
有下列情形之一的職務作品，作者享有署名權，著作權的其他權利由法人或者其他組織享有，法人或者其他組織可以給予作者獎勵：
（一）主要是利用法人或者其他組織的物質技術條件創作，並由法人或者其他組織承擔責任的工程設計圖、產品設計圖、地圖、計算機軟體等職務作品；
（二）法律、行政法規規定或者合同約定著作權由法人或者其他組織享有的職務作品。
●委託作品
《著 作 權 法》第十七條 受委託創作的作品，著作權的歸屬由委託人和受託人通過合同約定。合同未作明確約定或者沒有訂立合同的，著作權屬於受託人。
●電影作品
《著 作 權 法》第十五條 電影作品和以類似攝制電影的方法創作的作品的著作權由製片者享有，但編劇、導演、攝影、作詞、作曲等作者享有署名權，並有權按照與製片者簽訂的合同獲得報酬。
電影作品和以類似攝制電影的方法創作的作品中的劇本、音樂等可以單獨使用的作品的作者有權單獨行使其著作權。
●美術作品
《著 作 權 法》 第十八條 美術等作品原件所有權的轉移，不視為作品著作權的轉移，但美術作品原件的展覽權由原件所有人享有。
⑺ 在著作權中，衛星氣象雲圖屬於哪一種作品
衛星氣象雲圖。是客觀存在的。就像大數據一樣。這種雲圖必須是分享。是她它的的工作范圍。沒有專利權。
滿意就採納吧。
⑻ 享有著作權的認定標准
首先，創作作品的公民是作者。其次，由法人或者其他組織主持，代表法人或者其他組織意志創作，並由法人或者其他組織承擔責任的作品，法人或者其他組織視為作者。
【法律依據】
《著作權法》
11
著作權屬於作者，本法另有規定的除外。創作作品的公民是作者。由法人或者其他組織主持，代表法人或者其他組織意志創作，並由法人或者其他組織承擔責任的作品，法人或者其他組織視為作者。如無相反證明，在作品上署名的公民、法人或者其他組織為作者。
⑼ 大數據報告惹出侵權官司，AI「寫」文章著作權到底是誰的
大數據報告惹出侵權官司，AI「寫」文章著作權到底是誰的？AI文章遭擅用惹出侵權官司 12月4日上午，北京互聯網法院公開審理了一件讓人意想不到的版權侵權糾紛案。本案因涉及利用人工智慧、大數據生成的文章，是否應該受到著作權法保護，所以備受關注。庭審中，原告表示，被告侵犯了自己的信息傳播權、署名權等著作權。網路方面則表示，涉案文章是數據軟體分析而成的，不是通過勞動創造獲得的，原告對文章沒有著作權。AI文章遭擅用惹出侵權官司2018年9月9日，北京菲林律師事務所在自己的公眾號上發表了一篇名為影視娛樂行業司法大數據分析報告的文章。菲林律所訴稱，就在文章發布的第二天，網民點金聖手就在網路公司經營的內容發布、內容變現和粉絲關系平台百家號上發布了上述文章，且將文章的署名及收尾段進行了刪除。菲林律師事務所認為，網路公司未經許可在其經營的百家號平台上發布涉案文章，侵害了原告的信息網路傳播權。被告將涉案文章首尾段進行刪除，侵害了原告的保護作品完整權。被告將署名刪除，侵害了原告的署名權。被告的侵權行為對原告造成了經濟損失，因此原告起訴到法院，請求法院判令被告賠禮道歉、消除影響，在百家號平台上發佈道歉聲明；被告賠償原告1萬元及合理支出560元；案件受理費由被告承擔。
⑽ 學大數據需要什麼條件
作者：加米穀大數據老師
鏈接：https://www.hu.com/question/63581136/answer/1142926675
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。
目前大多數的招聘企業，對於大數據人才要求必須是大專學歷以上，而且大專學歷還要求是理工科相關專業的，如果是本科及本科以上的，則對專業要求適當的放寬。大數據學習沒有你想像的那麼困難，零基礎也是可以學習的。同時大數據分為兩大方向：大數據開發和數據分析。
這兩大方向的對於基礎知識的要求不同，數據分析偏向應用層面，對於編程要求不高，相較而言對於基礎知識這塊要求低一點。
下面我們結合大數據開發和數據分析的課程內容來具體說明大數據學習要具備什麼基礎知識。
下面是大數據開發的課程內容：
階段一：靜態網頁基礎（主要學習HTML和CSS）
階段二：JavaSE＋javaWEB
階段三：JAVA高階應用
階段四：javaEE
階段五：Linux和Hadoop
階段六：大數據資料庫
階段七：實時數據採集
階段八：Spark數據分析
從上面的課程內容看，大數據開發學習要掌握java、linux、hadoop、storm、flume、hive、Hbase、spark等基礎知識。
數據分析的課程內容：
階段一：Mysql
階段二：Python開發基礎
階段三：Python高階編程
階段四：數據分析基礎知識
階段五：數據挖掘
階段六：機器學習
階段七：業務分析
階段八：項目實戰（挖掘和業務分析）
階段九：大數據分析
數據分析課程跟大數據開發不同，需要掌握的基礎知識也不同，數據分析需要掌握的基礎有：資料庫、python、spss、MongDB、smartbi、tableau、r語言以及數據建模等知識。
以上就是大數據要掌握的基礎知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數據工作。大數據技術可以應用在各個領域，比如公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等等，應用范圍非常廣泛，大數據技術已經像空氣一樣滲透在生活的方方面面。大數據技術的出現將社會帶入了一個高速發展的時代，這不僅是信息技術的終極目標，也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力。