大數(shù)據(jù)的技術是一個技術群落,想全部學習短期內是不現(xiàn)實的,那么我們怎么樣科學的有邏輯有規(guī)劃的來學習,怎么進行大數(shù)據(jù)的入門學習呢?我們得了解大數(shù)據(jù)行業(yè)里,有哪些崗位,我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學習大數(shù)據(jù),如何有側重點的來學習。
第一,先看看有哪些崗位,當然大公司會分的比較詳細,中小企企業(yè)相對要求會全面一些
先看看如下這幅圖,圖沒有很詳細,我再做解答
我們從整個數(shù)據(jù)項目的業(yè)務流程出發(fā),(以上所有崗位都對編程有要求,所以編程基礎是必不可少的)
第一, 大數(shù)據(jù)工程師,眾所周知,在沒有大數(shù)據(jù)以前,行業(yè)應用已經非常成熟了,最早大家只關注功能的實現(xiàn),接著重視前臺的界面,前端工程師因此火了一段時間,因為以前數(shù)據(jù)量不大,所以在功能上并不重視,由于移動互聯(lián)網的發(fā)展,數(shù)據(jù)量非常龐大了,這個時候單機服務器不能解決問題,那么分布式集群就出現(xiàn)了,大數(shù)據(jù)工程師的職責就是搭建大數(shù)據(jù)平臺,所以從上圖可以得知,大數(shù)據(jù)工程師,需要有java基礎(行業(yè)應用大部分是java語言編寫的),所以,今后想從事該崗位的,那么學習的路線圖如下
java基礎----linux----hadoop-----hive、hbase----scala---spark
第二, 算法工程師,該崗位零基礎的小伙伴就請止步吧,更適用于數(shù)學專業(yè)的研究生及以上學歷,對數(shù)據(jù)基礎要求比較高。
第三, 數(shù)據(jù)挖掘工程師,建議從python入手,畢竟python里面有大量的數(shù)據(jù)科學的包,也有pyspark,直接從spark里面調數(shù)據(jù),不用學習Scala語言(spark的編程語言是Scala),學習的路線如下:
python基礎—python web(強化編程基礎)--數(shù)學基礎補充(線性代數(shù)、概率統(tǒng)計、離散數(shù)學)--python numpy pandas包---機器學習算法---深度學習
第四, 數(shù)據(jù)分析師,該崗位對數(shù)學基礎要求不高,但對綜合素質要求非常高,能充分的理解行業(yè)行情、公司運營、產品運作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎,建議學習python,能熟練使用相關的工具,如excel,sas、spss等,能寫漂亮的文章做PPT就行,數(shù)學基礎不好的女生可以建議走該方向。
學習路線:python基礎—python numpy pandas包---excel—spss---sas
第五, 大數(shù)據(jù)可視化,該崗位需要前端的相關基礎,大數(shù)據(jù)運維工程師,也不多做介紹了
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