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大数据应该怎么学?有哪些要求?

2021年11月27日530百度已收录

  大数据从入门到精通,一套专业的学习路线是必不可少的,尤其是对于想要自学的同学来说,这个至关重要。个人也整理了一套大数据学习路线,如果你是从零基础开始的同学,可以作为自己的学习参考。

  大数据学习路线图是分为五个大的阶段的,学习时间不确定,要看自己的学习能力和集中学习的精力。

大数据应该怎么学?有哪些要求?  Python分布式计算 第1张

  阶段一:是java基础。此阶段是针对没有编程基础,或者对基础不扎实的同学一次补习,这个很重要,就像建一座大厦,这就是地基,地基不稳,就算修再高,总有一天会轰然倒塌!

  需要掌握的技术知识:

  (1)Java语言基础

  Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

  (2) HTML、CSS与JavaScript

  PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

  (3)JavaWeb和数据库

  数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

  阶段二:linux基础和Hadoop生态系统。

  本阶段的linux也是基础课程,帮大家进入大数据领域,以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、 kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。

  Hadoop生态系统的课程,对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析,从知晓原理到开发网盘的项目,让大家打好学习大数据的基础。

  需要掌握的技术知识:

  Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

  阶段三:分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

  Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程。

  需要掌握的技术知识:

  (1)分布式计算框架

  Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网

  (2)storm技术架构体系

  Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

  阶段四:项目练习其实是穿插课程其中的,在讲解大数据理论的同时,将实践知识穿插其中,增加学生对大数据技术的理解和应用。

  阶段五:此阶段是深入提升阶段,主要是人工智能的一些技术知识,也为学生想转行人工智能打下良好的基础,多重技能,更能大大提升就业质量。

  这个只是大体的大数据学习路线,想要什么深入学习,还是要找相应的视频教程和书籍配合学习。如果想快速进入大数据行业,可以选择专业的学习方式。

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