首先,大数据的定义是什么?很多人都在说要进入大数据行业,要学习大数据技术,但大数据技术是一个技术群落,想全部学习短期内是不现实的,那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习,怎么进行大数据的入门学习呢?
我们得了解大数据行业里,有哪些岗位,我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据,如何有侧重点的来学习。
先看看有哪些岗位,当然大公司会分得比较详细,中小企企业相对要求会全面一些。
我们从整个数据项目的业务流程出发,(以上所有岗位都对编程有要求,所以编程基础是必不可少的)
第一, 大数据工程师
众所周知,在没有大数据以前,行业应用已经非常成熟了,最早大家只关注功能的实现,接着重视前台的界面,前端工程师因此火了一段时间,因为以前数据量不大,所以在功能上并不重视,由于移动互联网的发展,数据量非常庞大了。
这个时候单机服务器不能解决问题,那么分布式集群就出现了,大数据工程师的职责就是搭建大数据平台,所以从上图可以得知,大数据工程师,需要有java基础(行业应用大部分是java语言编写的),所以,今后想从事该岗位的,那么学习的路线图如下
java基础
----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
第二, 算法工程师
该岗位零基础的小伙伴就请止步吧,更适用于数学专业的研究生及以上学历,对数据基础要求比较高。
第三, 数据挖掘工程师
建议从python入手,毕竟python里面有大量的数据科学的包,也有pyspark,直接从spark里面调数据,不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala),学习的路线如下:
python基础—python web(强化编程基础)–数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)–python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习
第四, 数据分析师
该岗位对数学基础要求不高,但对综合素质要求非常高,能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础,建议学习python,能熟练使用相关的工具,如excel,sas、spss等,能写漂亮的文章做PPT就行,数学基础不好的女生可以建议走该方向。
学习路线:python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas
第五, 大数据可视化
该岗位需要前端的相关基础,大数据运维工程师,也不多做介绍了。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和fenxi 岗位
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1️⃣零基础入门
① 学习路线
对于从来没有接触过Python的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
② 路线对应学习视频
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③练习题
每节视频课后,都有对应的练习题哦,可以检验学习成果哈哈!
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2️⃣国内外Python书籍、文档
① 文档和书籍资料
3️⃣Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
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