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学习大数据需要掌握什么语言基础?
1、Java基础
大数据框架90%以上都是使用Java开发语言,所以如果要学习大数据技术,首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。
2、MySQL数据库
这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL,因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。
3、Linux系统
大数据的框架都是安装在Linux操作系统上,因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。
大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上,大数据的方向的切入是全方位的,基础语言的学习只是很小的一个方面,编程落实到最后到编程思想,有了指导思想学习起来就能方便很多。
目前企业提供的大数据岗位按照工作内容要求,可以分为以下几类:
① 初级分析类,包括业务数据分析师、商务数据分析师等。
② 挖掘算法类,包括数据挖掘工程师、机器学习工程师、深度学习工程师、算法工程师、AI工程师、数据科学家等。
③ 开发运维类,包括大数据开发工程师、大数据架构工程师、大数据运维工程师、数据可视化工程师、数据采集工程师、数据库管理员等。
④ 产品运营类,包括数据运营经理、数据产品经理、数据项目经理、大数据销售等。四类岗位的数量和占比见下图。
大数据需求越来越多,国家也在开设相关岗位,从2018年开始就逐年较大的增长。
此时报考大学的学生和家长也对大数据,人工智能非常感兴趣,大数据连续3年进了前5,而且学历主要是本科就可以。
可以预见的将来这几年,这真的是一个朝阳行业,而且现在缺口很大。
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。
分析不同行业, 我们发现,大数据岗位需求分布在各行各业,主要还是在计算机软件和互联网最多,也有可能是这个招聘软件决定的,毕竟Boss直聘还是以互联网行业为主。
来看看哪些公司在招聘大数据相关岗位,从这个超过15的数量来看,华为,腾讯,阿里,字节,这些大厂对这个岗位的需求量还是很大的。
那么这些岗位都需要什么技能呢?Spark,Hadoop,数据仓库,Python,SQL,Mapreduce,Hbase等等
根据国内的发展形势,大数据未来的发展前景会非常好。自 2018 年企业纷纷开始数字化转型,一二线城市对大数据领域的人才需求非常强烈,未来几年,三四线城市的人才需求也会大增。
大数据学习路线以及资源:
开发入门:Linux入门 → MySQL数据库
核心基础: Hadoop
数仓技术: Hive数仓项目
PB内存计算: Python入门 → Python进阶→ pyspark框架 → Hive+Spark项目
在选择培训机构之前,可以先学习一下大数据基础的教程,看看到底自己能不能掌握~
本套教程一网打尽了大数据必学的
Hadoop、Hive,云平台实战项目
让零基础同学一站式入门
直通大数据核心技术
这套大数据新教程基于Hadoop、Hive、云平台等技术带领大家由浅入深的进入大数据领域,一起体验大规模数据计算的魅力。
基于零基础学习的内容设计,提供了丰富的补充知识点供零基础学员进行前置学习。
作为2023年全新的大数据入门课程,课程内容采用全新的技术栈体系。基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台,为同学们打造一门大数据Hadoop生态体系的入门课程,但又不仅仅只是Hadoop。
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课程特色
• 理论+实战完美结合:本套教程采用“理论+实战”的形式,全面介绍了大数据Hadoop、Hive离线开发的相关知识;
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适合人群
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>进阶者:有经验的工程师巩固拓展
>探索者:感兴趣者领略大数据魅力
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学前导读:学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。
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Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门,是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容:Linux、Hadoop、Hive,就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
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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。
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本课程会、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。
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学前导读: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;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势,全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通(19天全)
python基础学习课程,从搭建环境。判断语句,再到基础的数据类型,之后对函数进行学习掌握,熟悉文件操作,初步构建面向对象的编程思想,最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
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2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
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3.spark3.2从基础到精通
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4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
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