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大数据学习都能干什么?

  • 发布时间:
    2020-07-23
  • 版权所有:
    云和教育
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这要看你学到什么程度了,初级的大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师啊,再往后发展大数据研发工程师,大数据架构师,数据分析师,大数据高级工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等;不管的研发,还是数据分析,还是运维,都要看以后的工作需要和发展,还有自我提升等,不同的方向分工又不太相同,大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求。

如果后期想从事大数据相关岗位,还是建议要系统性的学习大数据的课程内容。一般大数据学习主要分为以下几个阶段:

第一阶段:大数据基础

Java基础——Java语法基础。掌握JAVA的开发环境搭建以及基础知识等.能够熟练使用逻辑语法进行代码编写

数据结构——数组、链表、栈、队列、排序、二分查找、散列表、哈希表、二叉树,红黑树、递归树,堆和栈。继续提升大家的计算机素养,掌握算法初步。

MySQL基础——mysql安装、基本SQL语句、SQL优化。掌握数据库的基本应用。

Javaweb——tomacat、servlet、JSP 、MVC。掌握web开发的相关内容,理解数据来源

高级java——面向对象、网络编程、反射、多线程。理解分布式程序运行原理,为以后阅读大数据框架打下基础。

linux基础——虚拟机安装、常用linux命令、shell脚本。学会使用linux操作系统,为部署大数据集群做准备。

第二阶段:大数据框架

Hadoop——分布式存储、分布式计算、公共通用接口。掌握部署大数据集群,熟练编写map-reduce程序。

Zookeeper——Zookeeper协调机制、选举机制。搭建高可用集群。

Hive——数据仓库搭建、数据导入和分析。初步掌握数据仓库的概念,为后续企业级数仓做准备。

Hbase——Hbase集群搭建、大数据数据库工作原理、列式存储、高吞吐量应用开发。掌握大数据数据库Hbase的应用,科学的行键设计,热点数据处理。

Kafka——理解消息队列、Kafka集群部署、高并发高可用数据采集框架搭建。掌握高可以高并发数据队列系统设计、能处理峰值问题。

Scala——Scala语法基础、常用算子、异步通信。掌握优秀的数据处理语言Scala

Spark——Spark集群搭建、离线数据处理、实时数据处理、机器学习、图计算。掌握一栈式解决方案Spark,它是大数据的核心模块。

常用辅助框架——Sqoop、Flume、Presto、impala、Phoenix、oozie、ElasticSearch、kylin、MongoDB、Redi、Druid。掌握常用工具和与大数据紧密相关的框架,提高工作效率,拓展框架功能。

第三阶段:机器学习

python基础——python基础语法、面向对象、Numpy。掌握python基础语法和机器学习相关的基础框架。

数学基础——线性代数、微积分、概率、凸优化。本部分内容理解即可,对优化模型很重要。

常用算法——回归、KNN、决策树、聚类、集成学习、SVM、多分类、贝叶斯、EM、隐马模型、深度学习。掌握常用计算器学习算法的原理,能够根据数据特性选择合适的模型,训练泛化能力强的模型。

第四阶段:项目实操

如果担心自学效果不好,可以了解下云和数据大数据人工智能实训班,讲师全程实战式教学,而且学生不仅可以学到大数据相关的内容,也可以掌握人工智能相关的内容,为以后提供更有利的支持,占据更强的优势。

云和数据作为教育部第一批产学合作协同育人项目单位,第46届世界技能大赛(云计算方向)省、市两级集训基地、郑州高技能人才培养示范基地、郑州电子商务人才教育示范基地,携手华为、腾讯、百度、Amazon、Unity、Oracle、Microsoft等公司深度赋能院校人才培养,与省内外130多所高校开展了混合所有制二级学院、产教融合基地、专业共建、师资培训、实习实训、学徒制、协同育人、顶岗实习等多维度、多层次的校企合作。人才培养技术方向涵盖云计算、大数据、人工智能、虚拟现实、软件工程、用户体验设计、网络安全、电子商务八大方向。年培养高端IT技术人才超10000人,累计为企业输送高端泛IT技术人才超5万人,其中60%来自于口碑推荐,一次就业率98%,20%就业薪资超1W,平均薪资8.5K。