大數(shù)據(jù)入門到精通課程學(xué)習(xí),大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，你還得知道這些

多想在萌生向大數(shù)據(jù)方向發(fā)展的想法之后，不免產(chǎn)生一些疑問，應(yīng)該怎樣入門？應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些技術(shù)？學(xué)習(xí)路線又是什么？所有萌生入行的想法與想要學(xué)習(xí)Java的同學(xué)的初衷是一樣的。崗位非?；穑蜆I(yè)薪資比較高,，前景非?？捎^?；径际沁@個(gè)原因而向往大數(shù)據(jù)，但是對(duì)大數(shù)據(jù)卻不甚了解。如果你想學(xué)習(xí)，那么首先你需要學(xué)會(huì)編程，其次你需要掌握數(shù)學(xué)，統(tǒng)計(jì)學(xué)的知識(shí)，最后融合應(yīng)用，就可以想在數(shù)據(jù)方向發(fā)展，籠統(tǒng)來說，就是這樣的。但是僅僅這樣并沒有什么幫助，具體是什么呢，隨著科多大數(shù)據(jù)老師一起來看一下。

如果你想要學(xué)好大數(shù)據(jù)最好加入一個(gè)好的學(xué)習(xí)環(huán)境，可以來這個(gè)Q群251956502 這樣大家學(xué)習(xí)的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

現(xiàn)在你需要問自己幾個(gè)問題：

1.對(duì)于計(jì)算機(jī)/軟件，你的興趣是什么？

2.是計(jì)算機(jī)專業(yè)，對(duì)操作系統(tǒng)、硬件、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器感興趣？

3.是軟件專業(yè)，對(duì)軟件開發(fā)、編程、寫代碼感興趣？

4.還是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)，對(duì)數(shù)據(jù)和數(shù)字特別感興趣。

5.你自己的專業(yè)又是什么？

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的幾個(gè)階段

階段一、 Java語言基礎(chǔ)

Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

階段二、 HTML、CSS與Java

PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用

階段三、 JavaWeb和數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕

階段四、LinuxHadoopt體系

Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

階段五、 實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目)

數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用

階段六、 Spark生態(tài)體系

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)(www.sina.com.cn)

階段七、 Storm生態(tài)體系

storm技術(shù)架構(gòu)體系、Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

階段八、 大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí)

1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析

[if !supportLists]· [endif]目前市面上有許多的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)或者定崗實(shí)訓(xùn)機(jī)構(gòu)，本質(zhì)來說都是給你技能的，你考慮的是否合適零基礎(chǔ)的人說，明確回復(fù)你，是可以的，但是如果是本科以下的學(xué)歷，學(xué)大數(shù)據(jù)的開發(fā)比較辛苦，大數(shù)據(jù)的專業(yè)很多，大數(shù)據(jù)分析，大數(shù)據(jù)開發(fā),數(shù)據(jù)庫開發(fā)。

一般來說開發(fā)類大數(shù)據(jù)的課程都是學(xué)習(xí)4個(gè)月，單項(xiàng)領(lǐng)域的比如數(shù)據(jù)庫開發(fā)3個(gè)月就夠了，大數(shù)據(jù)開發(fā)要求本科以上學(xué)歷比較輕松，數(shù)據(jù)庫?？埔陨暇蛪蛄?。

從企業(yè)方面來說，大數(shù)據(jù)人才大致可以分為產(chǎn)品和市場(chǎng)分析、安全和風(fēng)險(xiǎn)分析以及商業(yè)智能三大領(lǐng)域。

產(chǎn)品分析是指通過算法來測(cè)試新產(chǎn)品的有效性，是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域。在安全和風(fēng)險(xiǎn)分析方面，數(shù)據(jù)科學(xué)家們知道需要收集哪些數(shù)據(jù)、如何進(jìn)行快速分析，并最終通過分析信息來有效遏制網(wǎng)絡(luò)***或抓住網(wǎng)絡(luò)罪犯。 對(duì)于想從事大數(shù)據(jù)工作的求職者來說，如何根據(jù)自身?xiàng)l件進(jìn)行職位選擇？

下面介紹十種與“大數(shù)據(jù)”相關(guān)的熱門職位：

一、ETL研發(fā)

隨著數(shù)據(jù)種類的不斷增加，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)整合專業(yè)人才的需求越來越旺盛。ETL開發(fā)者與不同的數(shù)據(jù)來源和組織打交道，從不同的源頭抽取數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換并導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫以滿足企業(yè)的需要。ETL研發(fā)，主要負(fù)責(zé)將分散的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。目前，ETL行業(yè)相對(duì)成熟，相關(guān)崗位的工作生命周期比較長(zhǎng)，通常由內(nèi)部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大數(shù)據(jù)時(shí)代炙手可熱的原因之一是：在企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發(fā)Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，MapReduce提供了對(duì)數(shù)據(jù)的計(jì)算。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模不斷增大，而傳統(tǒng)BI的數(shù)據(jù)處理成本過高，企業(yè)對(duì)Hadoop及相關(guān)的廉價(jià)數(shù)據(jù)處理技術(shù)如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續(xù)增長(zhǎng)。如今具備Hadoop框架經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)人員是最搶手的大數(shù)據(jù)人才。

三、可視化工具開發(fā)

海量數(shù)據(jù)的分析是個(gè)大挑戰(zhàn)，而新型數(shù)據(jù)可視化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示數(shù)據(jù)?？梢暬_發(fā)就是在可視開發(fā)工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，由可視開發(fā)工具自動(dòng)生成應(yīng)用軟件。還可輕松跨越多個(gè)資源和層次連接您的所有數(shù)據(jù)，經(jīng)過時(shí)間考驗(yàn)，完全可擴(kuò)展的，功能豐富全面的可視化組件庫為開發(fā)人員提供了功能完整并且簡(jiǎn)單易用的組件集合，以用來構(gòu)建極其豐富的用戶界面。過去，數(shù)據(jù)可視化屬于商業(yè)智能開發(fā)者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成了一項(xiàng)獨(dú)立的專業(yè)技能和崗位。

四、信息架構(gòu)開發(fā)大數(shù)據(jù)重新激發(fā)了主數(shù)據(jù)管理的熱潮。

充分開發(fā)利用企業(yè)數(shù)據(jù)并支持決策需要非常專業(yè)的技能。信息架構(gòu)師必須了解如何定義和存檔關(guān)鍵元素，確保以最有效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)管理和利用。信息架構(gòu)師的關(guān)鍵技能包括主數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)知識(shí)和數(shù)據(jù)建模等。

五、數(shù)據(jù)倉庫研究

數(shù)據(jù)倉庫是為企業(yè)所有級(jí)別的決策制定過程提供支持的所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。它是單個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，出于分析性報(bào)告和決策支持的目的而創(chuàng)建。為企業(yè)提供需要業(yè)務(wù)智能來指導(dǎo)業(yè)務(wù)流程改進(jìn)和監(jiān)視時(shí)間、成本、質(zhì)量和控制。數(shù)據(jù)倉庫的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大數(shù)據(jù)一體機(jī)。能夠在這些一體機(jī)上完成數(shù)據(jù)集成、管理和性能優(yōu)化等工作。

六、OLAP開發(fā)

隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量從20世紀(jì)80年代的兆（M）字節(jié)及千兆（G）字節(jié)過渡到現(xiàn)在的兆兆（T）字節(jié)和千兆兆（P）字節(jié)，同時(shí)，用戶的查詢需求也越來越復(fù)雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關(guān)系表中的一條或幾條記錄，而且要對(duì)多張表中千萬條記錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和信息綜合。聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）系統(tǒng)就負(fù)責(zé)解決此類海量數(shù)據(jù)處理的問題。OLAP在線聯(lián)機(jī)分析開發(fā)者，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從關(guān)系型或非關(guān)系型數(shù)據(jù)源中抽取出來建立模型，然后創(chuàng)建數(shù)據(jù)訪問的用戶界面，提供高性能的預(yù)定義查詢功能。

七、數(shù)據(jù)科學(xué)研究

這一職位過去也被稱為數(shù)據(jù)架構(gòu)研究，數(shù)據(jù)科學(xué)家是一個(gè)全新的工種，能夠?qū)⑵髽I(yè)的數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的商業(yè)價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)學(xué)的進(jìn)展，越來越多的實(shí)際工作將會(huì)直接針對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行，這將使人類認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)，從而認(rèn)識(shí)自然和行為。因此，數(shù)據(jù)科學(xué)家首先應(yīng)當(dāng)具備優(yōu)秀的溝通技能，能夠同時(shí)將數(shù)據(jù)分析結(jié)果解釋給IT部門和業(yè)務(wù)部門領(lǐng)導(dǎo)?？偟膩碚f，數(shù)據(jù)科學(xué)家是分析師、藝術(shù)家的合體，需要具備多種交叉科學(xué)和商業(yè)技能。八、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析

營(yíng)銷部門經(jīng)常使用預(yù)測(cè)分析預(yù)測(cè)用戶行為或鎖定目標(biāo)用戶。預(yù)測(cè)分析開發(fā)者有些場(chǎng)景看上有有些類似數(shù)據(jù)科學(xué)家，即在企業(yè)歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過假設(shè)來測(cè)試閾值并預(yù)測(cè)未來的表現(xiàn)。

九、企業(yè)數(shù)據(jù)管理

企業(yè)要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量必須考慮進(jìn)行數(shù)據(jù)管理，并需要為此設(shè)立數(shù)據(jù)管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術(shù)工具匯集企業(yè)周圍的大量數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)清洗和規(guī)范化，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)倉庫中，成為一個(gè)可用的版本。然后，通過報(bào)表和分析技術(shù)，數(shù)據(jù)被切片、切塊，并交付給成千上萬的人。擔(dān)當(dāng)數(shù)據(jù)管家的人，需要保證市場(chǎng)數(shù)據(jù)的完整性，準(zhǔn)確性，唯一性，真實(shí)性和不冗余。

十、數(shù)據(jù)安全研究

數(shù)據(jù)安全這一職位，主要負(fù)責(zé)企業(yè)內(nèi)部大型服務(wù)器、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)安全管理工作，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)、信息安全項(xiàng)目進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計(jì)和實(shí)施。數(shù)據(jù)安全研究員還需要具有較強(qiáng)的管理經(jīng)驗(yàn)，具備運(yùn)維管理方面的知識(shí)和能力，對(duì)企業(yè)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)有較深刻的理解，才能確保企業(yè)數(shù)據(jù)安全做到一絲不漏。