如何入门大数据技术稀缺行业

大数据行业人才的巨缺,企业对技术人才的渴求,激发了一批对大数据技术感兴趣的人的的学习欲望。大数据技术怎么入门,大数据学习路线是什么?对于大数据的学习,千万不能盲目学习,先要找准方向,判定是不是真正的大数据技术再开始学习。

 面对你搜集到的众多自学大数据课程,先做一个筛选,什么?不知道怎么筛选?来,给你一个秘诀!

 大数据课程偏HTML5、Java、可视化、测试, 一律不要,凡是你手里的课程比重这些占主要的份额,直接PASS吧,这都不是真正的大数据技术。接下来再来精准技术筛选:

 大数据偏HTML5

 课程偏重HTML5、css、HTMl、AJAX、jQuery、AngleJs、Js等内容讲解

 大数据偏Java

 课程偏重Java、JavaWeb、Spring、SpringMVC、MyBatis、HTCargo项目实战。

 大数据偏大数据可视化

 课程偏重Photoshop、Javascript及可视化工具,就职大数据运维工程师。薪资低、就业慢,岗位少。

 大数据偏测试课程

 课程偏重数据库管理系统(DBMS)、VBScript脚本语言等。

 那我们自学大数据课程都有哪些技术才是真正的大数据技术呢?别着急,真正的课程大纲,马上呈现!

 按照下面五个阶段开始学习,循序渐进!

 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

 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

 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

 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

 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