大数据董西成年龄

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:
01.大数据工程师
02.数析师
03.大数据科学家
04.其他(数据挖掘本质机器学习,不过和数据相关,也可以理解为大数据的一个方向吧)
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐(书籍、博客、网站)
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop(此处指HDFS+MapReduce+Yarn )04.HBase(JavaAPI操作+Phoenix )05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming )进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径
第一阶段:
01.Linux学习(跟鸟哥学就ok了)
02.Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop (董西成的书)04.HBase(《HBase权威指南》)05.Hive(《Hive开发指南》)06.Scala(《快学Scala》)07.Spark (《Spark 快速大数据分析》)08.Python (跟着廖雪峰的博客学习就ok了)
第三阶段:对应技能需求,到网上多搜集一些资料就ok了,我把最重要的事情(要学什么告诉你了),剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程,跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课,相反的话就自己看书。
三,学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆(技术博客)06.CSDN,51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多,其实内容都差不多
那么如何从零开始规划大数据学习之路!
大数据的领域非常广泛,往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多,这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路,提供帮助。

8阶段大数据学习的路线,按照顺序学习就可以了,学大数据方法上就是三多,多思考、多敲、多问,学习就是一个不断重复的过程,希望你早日学有所成。

大数据学习路线

大数据学习入门

第1阶段 Java

第2阶段 JavaEE核心

第3阶段 Hadoop生态体系

第4阶段 大数据spark生态体系

省事儿的话,就去学校,比如这边,互联网it学校
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