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大数据学习路线:Java程序员转岗必备!

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-05-10 11:24:00

大数据学习路线:Java程序员转岗必备!...

  大数据的前景好是大家都知道的事,全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)出具的一份详细分析报告显示,预计到2018年,大数据或者数据工作者的岗位需求将激增,其中大数据科学家的缺口在140000到190000之间,对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达1500000!

  根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计,未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万,而在BAT企业招聘的职位里,60%以上都在招大数据人才。

  而作为一名Java程序员想要转到大数据岗位该怎么办呢?

大数据学习路线

  对于Java程序员来说,转大数据本身有着较多的优势,因为大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的,所以Java程序员往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅,另外很多基于大数据的应用框架也是Java的。但仅仅会Java是明显不够的,因此,今天小编就给大家分享一个Java程序员转大数据工程师的学习路线图!

  Java程序员转大数据工程师的学习路线图:

  第一步:分布式计算框架

  掌握hadoop和spark分布式计算框架,了解文件系统、消息队列和Nosql数据库,学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等;

  第二步:算法和工具

  学习了解各种数据挖掘算法,如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等,熟练掌握一门数据挖掘编程工具:Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库,如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib,你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。

  第三步:数学

  补充数学知识:高数、概率论和线代

  第四步:项目实践

  1)开源项目:tensorflow:Google的开源库,已经有40000多个star,非常惊人,支持移动设备;

  2)参加数据竞赛

  3)通过企业实习获取项目经验

  如果你仅仅是做大数据开发和运维,则可以跳过第二步和第三步,如果你是侧重于应用已有算法进行数据挖掘,那么第三步也可以先跳过。

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(责任编辑:徐老师)
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