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成都大数据入门学习路线,适用于零基础的学员

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-19 09:25:59

最近达内成都大数据培训小编总是收到各种同学前来咨询大数据行业的相关情况...

  最近达内成都大数据培训小编总是收到各种同学前来咨询大数据行业的相关情况,希望有学过或者正在学的人给讲讲大数据到底怎么入门,学起来怎么样,就业前景如何等等。的确,对于零基础不了解行业的人来说,对能不能学会是有很大的疑问的,因此,小编今天就以下几个方面来给大家说一下,怎么入行学大数据:

  1、零基础学大数据的步骤

  2、大数据需要学习的技术

  3、转行大数据的经验之谈

成都大数据培训班

  对于零基础的学员来说,学习大数据需要循序渐进,一步一步地走,具体的步骤如下,

  第一个阶段:了解大数据的基本概念

  首先,学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,比如说,要先学习这门课程的一些专业的术语,学习一些入门概念知道这么课程是做什么的,主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是那些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

  第二个阶段:学习计算机的编程语言

  对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言,还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

  第三阶段:大数据有关的学习课程

  经过了前两阶段的基础学习后,我们对编程语言也基本掌握了,接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家:行业真正大数据,82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!

  第四个阶段:项目实战阶段

  实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中,可以更快的上手,对于相关知识的使用方法也有了经验。

  但是学完上面这几个阶段并不是说就完了,后面还需要不断的学习,特别是对于想当数据科学家的人来说,机器学习和深度学习是你以后需要攻克的难关!

  关于大数据开发需要学习的技术内容,其实不同的工作方向会有所不同,小编这里给大家整理的算是基础通用的一些技术点,适合新手,后面可以根据你所工作的岗位方向不同而改变!

  Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程→Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig→Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习→Mahout 机器学习 → R 语言→ Python

  关于学习经验,小编分享一个工作多年的大数据老司机的看法:

  主要考察三个方面,一是基础,二是学习能力,三是解决问题的能力。

  基础很好考察,给几道笔试题做完基本上就知道什么水平了。

  学习能力还是非常重要的,毕竟写Javaweb和写mapreduce还是不一样的。大数据处理技术目前都有好多种,而且企业用的时候也不单单使用一种,再一个行业发展比较快,要时刻学习新的东西并用到实践中。

  解决问题的能力在什么时候都比较重要,数据开发中尤为重要,我们同常会遇到很多数据问题,比如说最后产生的报表数据对不上,一般来说一份最终的数据往往来源于很多原始数据,中间又经过了n多处理。要求你对数据敏感,并能把握问题的本质,追根溯源,在尽可能短的时间里解决问题。

  基础知识好加强,换工作前两周复习一下就行。学习能力和解决问题的能力就要在平时的工作中多锻炼。

  当然,如果你想转行成为大数据工程师,达内大数据课程是你的首选。

(责任编辑:徐老师)
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