新手转行学大数据开发应该怎么学习？_怎么样系统的学习数据开发

前言

转行进入大数据，首先需要了解的就是大数据是做什么，工作内容，然后就是找个完整的学习路线跟着去学习了，大数据的学习内容也是不少的~

简单来说，分为6步，大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算，亚秒级实时计算，大厂面试。

大数据工程师的技术要求如下：

1、掌握至少一种数据库开发技术：Oracle、Teradata、DB2、Mysql等，灵活运用SQL实现海量数据ETL加工处理；
2、熟悉Linux系统常规shell处理命令，灵活运用shell做的文本处理和系统操作；
3、有从事分布式数据存储与计算平台应用开发经验，熟悉Hadoop生态相关技术并有相关实践经验着优先，重点考察Hdfs、Mapreduce、Hive、Hbase；
4、熟练掌握一门或多门编程语言，并有大型项目建设经验者优先，重点考察Java、Python、Perl；
5、熟悉数据仓库领域知识和技能者优先，包括但不局限于：元数据管理、数据开发测试工具与方法、数据质量、主数据管理；
6、掌握实时流计算技术，有storm开发经验者优先。

数据工程师的目标着眼于全局和开发。数据工程师建立自动化系统和模型数据结构以使数据得到有效处理。数据工程师的目标是创建及开发表和数据管道，以支持分析仪表板和其他数据客户(如数据科学家、分析师和其他工程师)。与大多数工程师很相似，有很多设计、假设、限制和开发，能够创建某种最终的强健系统。这个系统可能是一个数据仓库和ETL或者流式管道。

大数据学习潮流已成必然，“超高薪、高大上、前景光明”成为大数据行业的代名词。随着数据开发工程师成为炙手可热的职位，与之相关各项条件水涨船高：录取标准、人才需求、以及，薪资待遇，因此想要学习大数据掌握相关技能才是自身最大的核心竞争力。

Python+大数据学习路线图详细介绍

第一阶段 大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。

第二阶段 大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

第三阶段 千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

第四阶段 PB内存计算

Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；

读者福利：知道你对Python感兴趣，便准备了这套python学习资料

对于0基础小白入门：

如果你是零基础小白，想快速入门Python是可以考虑的。

一方面是学习时间相对较短，学习内容更全面更集中。
二方面还可以找到适合自己的学习方案

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零基础Python学习资源介绍

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