杭州大数据从入门到精通学习路线

在强烈的就业压力和不断增长的薪资诱惑下,越来越多的程序员开始转型学习大数据技术,一来是为了确保自己的工作不被一批新鲜血液替代,再就是给自己多一份升职加薪的筹码!

大数据从入门到精通学习路线

学习大数据技术,一份从入门到精通的学习路线是不可少的,在这里先卖个关子,在分享学习路线之前,我们可以先了解一下当前企业对大数据技术人才的要求,对我们以后的就业和学习有着非常大的帮助!

现在企业对大数据技术人才的要求如下:

1、熟练掌握Java, C++, Scala等语言中的一种或几种,并熟悉Shell或Python等一种或几种脚本语言,熟悉Linux/Unix环境;

2、熟练掌握hadoop大数据生态体系,有Hadoop / Spark / Hive / Presto / HBase / Kylin / Impala / Kafka / Flink / Storm/ Redis等使用经验和架构设计、部署经验,熟悉上述常用的分布式系统的原理。

当然了我只是列举了一个公司的要求,每个公司的主战项目不同,对技术要求的偏重点也是不同的,但基础的大数据技术是必须要掌握的。

需要掌握的大数据基础技术:

至少掌握一种与数据分析有关的编程语言,比如R、Python、SAS和SQL语言等、对数学和统计学有很好的理解与掌握、具备网页爬虫经验、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识、分布式存储、分布式计算框架、大数据处理和分析技术。

大数据从入门到精通的学习路线如下:

阶段一是Java语言基础,此阶段是大数据刚入门阶段,主要是学习一些Java语言的概念、字符、流程控制等

阶段二是Linux基础和Hadoop生态体系。此阶段主要掌握Linux操作系统的灵活使用。掌握大数据核心技术之一——Hadoop生态体系。

阶段三是分布式计算。主要掌握Scala语言的使用、各种数据结构、同时还要深度讲解spark的一系列核心概念比如结构、安装、运行、理论概念等。还有Storm实时开发,Storm主要用来处理实时计算的问题。

阶段四主要是实战项目案例,这一时期应该将所有知识通汇贯通,通过实战快速培养动手能力,确保一定的工作能力。

阶段五是大数据分析相关的技术知识,主要是讲解Data Analyze数据分析基础、数据可视化、sklearn中有三类朴素贝叶斯算法等等!

具体学习路线图:

大数据从入门到精通学习路线

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190108A0M4NA00?refer=cp_1026
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