大数据学习路线,一共分为这几个阶段

2019-03-14 16:29:55 5238

  目前,全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。国家大力推动实施大数据发展战略,推进数据资源整合和开放共享,加快建设数字中国。大数据行业政策环境良好,发展机遇空前。

大数据学习路线图——让自己系统学习,知道每一个阶段的学习内容

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

核心是,大部分大数据技术都是用Java或Scala编写的。但是别担心,如果你不想用这些语言编写代码,那么你可以选择Python或者R,因为大部分的大数据技术现在都支持Python和R。

(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

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!



 

阶段二、Linux&Hadoop生态体系

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

这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好 Linux基础,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,从知晓原理到开发的项目,让大家打好学习大数据的基础。

详细讲解 Mapreduce,Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架,大数据学习扣qun: 74零零加4一3八yi也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。



阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(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(www.sina.com.cn)

(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

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
 



 

阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

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。
 

接下来,你需要熟悉云端工作。 这是因为如果你没有在云端处理大数据,没有人会认真对待。 请尝试在AWS,softlayer或任何其他云端供应商上练习小型数据集。 他们大多数都有一个免费的层次,让学生练习。如果你想的话,你可以暂时跳过此步骤,但请务必在进行任何面试之前在云端工作。

接下来,你需要了解一个分布式文件系统。最流行的分布式文件系统就是Hadoop分布式文件系统。在这个阶段你还可以学习一些你发现与你所在领域相关的NoSQL数据库。

阶段五、大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

此阶段是深入提升阶段,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。

在不久的将来,时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!


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作者

金鑫工程师
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