怎么学习大数据

建站技术 Nix 2年前 (2022-09-15) 203次浏览

文章摘要:怎么学习大数据

现在是大数据的时代,也称作云数据,我们在网上的各种数据,最后把这些整理集合在一起。如果想知道怎么学习大数据这个 […]

现在是大数据的时代,也称作云数据,我们在网上的各种数据,最后把这些整理集合在一起。如果想知道怎么学习大数据这个问题,就接着往下看吧。

学习大数据方法

第一阶段:

主要学习java基础,学完出来并不能找工作,因为学的都是基础,需要更进一步的努力,如果本身是java程序员,可以跳过!

第二阶段:

主要学习javaweb,学完也不能找工作哦,因为这些大部分人学一学都能会,并不达到工作的标准,你需要的是继续学习!

第三阶段:

主要学习java的三大框架,SSM框架,说实在的,现在学完这个框架也只能简单的找一份五六千的工作,大学生出来大部分也都会做!

第四阶段:

到这个阶段,你会真正接触到大数据,学习大数据的知识,学完能够独立开发爬虫系统,能够独立开发搜索系统,能够完成实时数据采集、存储、计算及商业应用。

第五阶段:

主要和大数据息息相关的Hadoop知识,学完能够胜任离线相关工作,包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。找份上万的工作分分钟哦!

第六阶段:

学习spark,能够胜任Spark相关工作,包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、大数据反欺诈工程师。目前企业急缺Spark相关人才。学完一万五的工资可以拿到!

第七阶段:

机器学习,人工智能,这个是现今企业最缺的人才,学完这个阶能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作,包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师,填补人工智能领域人才急剧增长缺口。

零基础如何学习大数据

一、了解大数据的理论知识

要学习大数据课程,首先需要对课程有一个简单的了解,了解课程的内容,并学习主要知识。最重要的是需要知道什么是大数据。开始应该简单地了解大数据,看看您是否真的对大数据学习感兴趣。如果你在不知道大数据的情况下开始学习,最后你可能会发现自己不感兴趣,这会浪费很多时间和精力,并且也可能浪费金钱。因此,如果您想学习大数据,您需要对大数据有一个大致的了解。

二、了解计算机编程语言

对于零基础的学习的人来说,入门是非常困难的。因为你必须掌握一种计算机编程语言,所以每个学习大数据的人都应该知道更多的计算机编程语言,其中需要学习R,C语言,JAVA语言等。

三、大数据的相关课程

在开始的时候学习编程语言,后期就需要进入大数据的知识学习。一般情况下,学习大数据的时间会比学习Java的时间短。大数据的部分课程主要包括大数据技术的引入,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,海量数据分析等分布式计算,Linux,Hadoop,Scala,HBase,Hive,Spark等专业课程。想要掌握大数据,这是课程是非常关键的。

大数据如何学习

一、基础知识学习:

1、如果您此前对于数据库等方面的知识没有涉及,在学习大数据之前,建议先掌握基本的数据库知识,例如目前流行的关系型数据库管理系统MySQL,非关系型数据库MongoDB,开源、支持网络、基于内存、键值对存储数据库Redis等相关的知识。

2、Java是目前使用最为广泛的编程语言,它具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言。由于Java目前有不同的方向,如果是关于大数据方面可以着重学习标准版JavaSE。

3、能够熟练掌握Linux系统,由于大数据相关的软件都是在Linux上运行,因此能够熟练使用Linux系统对大数据相关软件的操作相当重要,也能够对后面学习理解hadoop、HBase等大数据的软件的运行原理。

二、Scala基础:

Scala 是一种多范式的编程语言,其设计的初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。由于 Scala 运行于 Java 平台(Java虚拟机),并兼容现有的Java 程序,所以 Scala 可以和大数据相关的基于 JVM 的系统很好的集成。

三、Hadoop技术模块。

Hadoop是一款支持数据密集型分布式应用并以 Apache 2.0 许可协议发布的开源软件框架,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。它拥有高容错率的特点,设计是用来部署在低廉硬件上。这个平台目前已经成为了大数据的代名词,通过对Hadoop的学习就能够明白并使用大数据。

四、Spark技术模块。

Spark 和 Hadoop 都是大数据框架。Hadoop 提供了 Spark 所没有的功能特性,比如分布式文件系统,而 Spark为需要它的那些数据集提供了实时内存处理。所以学习 Spark 也非常必要。

五、大数据项目实战。

在经过以上的学习之后,需要进行大数据项目的实践,通过进行建模、分析和运算最终将学到的知识用于实践当中。


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