大数据开发学习路线,如何快速成为大数据工程师?

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实在大数据并越来越让我们歌词 歌词 我们歌词 儿想象中的越来越高冷。要是方式 得当,学习全面系统,零基础也可不不需要 高效胜任大数据开发的工作

学习目标:学习java语言,掌握java应用守护进程编写、面向对象应用守护进程开发,掌握MySql体系型态及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。

学习目标:具备企业级大型完整版项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、下发、展示的完整版流程。

第二阶段:Hadoop 和中态系统

学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

2.都知道大数据开发薪资很高,高的原因分析分析是哪几种,原因分析分析技术门槛高难学,还是仅仅原因分析分析目后后的人少,也不有原因分析分析虚高

大数据开发学习可不不需要 按照以下内容进行学习:

大数据开发,是另1个多后后刚开使发展的行业,要是技术另1个劲更新,也不有大数据的发展会长期发展,但要求应用守护进程员要跟着行业发展不断学习进步。另1个多新技术的再次跳出就原因分析分析要学习研究。

第五阶段:项目实战、技术综合运用

第四阶段:一些

学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可不不需要 基于具体大问提建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式 展示给目标用户。

学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告为什么么么会用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志下发清洗系统 → 网站流量统计分析系统

第一阶段:JavaSE+MySql+Linux

学习目标:让让我们歌词 歌词 我们歌词 儿拥有完整版项目开发思路和下发,掌握从数据下发到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作另1个多人拿下!并可不不需要 从架构的层次站在架构师的深度图去完成另1个多项目。

学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

学习内容:Mahout 机器学习→ R 语言→Python

学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈