教你零基础如何快速入门大数据技巧

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教你零基础如何快速入门大数据技巧

勤劳的小蜜蜂 2019-05-20 19:23:45 浏览823
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教你零基础如何快速入门大数据技巧
现在是大数据时代,很多人都想要学习大数据,因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错,不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业,那么零基础的人也想要学习大数据怎么办呢?下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。

很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的,编程语言就是必备的条件之一,编程语言目前热门的有:Java、Python、PHP、C/C++等等,无论是学习哪一门编程语言,总之要精细掌握一门语言是非常必须的,我们先拿应用广泛的Java说起哦。

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

Java的方向有三个:JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了,在学习Java的时候,我们一般需要学习这些: HTML,CSS,JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术, jQuery与AJAX技术,Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。

再者就是Linux,大数据相关的软件基本都是在Linux运行的,所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦,而且能够让你迅速掌握大数据相关技术,也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群,对以后新出来的大数据技术学习会更快。

对于零基础学习大数据的人,不管是学习哪一门语言,实战很重要,所以学习之后一定要及时运用起来,只有不断使用,才会更有经验,更能学到大数据的技巧,多联手,相信你一定可以掌握这门技术的。

大数据学习路线图——让自己系统学习,知道每一个阶段的学习内容

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2)HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5 CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

此阶段是针对没有编程基础,或者对基础不扎实的同学一次补习,这个很重要,就像建一座大厦,这就是地基,地基不稳,就算修再高,总有一天会轰然倒塌!

阶段二、Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

这章是基础课程,帮大家进入大数据领域打好 Linux基础,以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。

Hadoop生态系统的课程,对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析,从知晓原理到开发的项目,让大家打好学习大数据的基础。

详细讲解 Mapreduce,Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架,也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。

大数据学习路线,一共分为这几个阶段(文末附赠学习教程一套)

阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战

Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程

阶段四、大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

项目练习其实是穿插课程其中的,在讲解大数据理论的同时,将实践知识穿插其中,增加学生对大数据技术的理解和应用。

阶段五、大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析

此阶段是深入提升阶段,为学生想转行人工智能打下良好的基础,多重技能,更能大大提升就业质量。
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