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大数据学习入门必备规划

因为大数据前景好,薪资高,很多人想通过参加学习大数据,然后进入大数据行业发展。但是因为大数据的门槛较高,对于学习人员有一定的要求,那么学习大数据需要什么基础知识呢?

同时大数据分为两大方向:大数据开发和大数据分析。

这两大方向的对于基础知识的要求不同,大数据分析偏向于分析,对于编程要求不高,相较而言对于基础知识这块要求低一点。

下面我们结合大数据开发和大数据分析的课程内容来具体说明大数据学习要具备什么基础知识。

下面是大数据开发的课程内容:

阶段一:JavaSE开发

阶段二:JavaEE开发

阶段三:并发编程实战开发

阶段四:Linux精讲

阶段五:Hadoop生态体系

阶段六:Python实战开发

阶段七:Storm实时开发

阶段八:Spark生态体系

阶段九:ElasticSearch

阶段十:Docker容器引擎

阶段十一:机器学习

阶段十二:超大集群调优

阶段十三:大数据项目实战

从上面的课程内容看,大数据开发学习要掌握java、linux、hadoop、python、storm、spark、elastic search、docker、机器学习等基础知识。

大数据分析的课程内容:

阶段一:WEB前端实战开发

阶段二:数据库实战

阶段三:Python实战开发

阶段四:Echart数据分析

阶段五:D3大数据分析

阶段六:BI平台大数据分析

阶段七:SmartBI大数据分析

阶段八:Sap Design Studio大数据分析

阶段九:Tableau大数据分析

阶段十:R语言大数据分析

阶段十一:七大行业数据建模可视化分析

阶段十二:大数据可视化分析项目实战

大数据分析课程跟大数据开发不同,需要掌握的基础知识也不同,大数据分析需要掌握的基础有:web、数据库、python、echarts、d3、bi、smartbi、tableau、r语言以及数据建模等知识。

以上就是大数据要掌握的基础知识,只有掌握了这些知识,才能够找到一份好的大数据工作。

给你一份完整的大数据工程师课程大纲!

看你的描述,应该是没有真正的大数据项目实训吧?看你都没有搞明白大数据到底做什么?

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