大数据作为一个交叉性学科,它能够满足大多数企业对其的需求,所涵盖的知识面更可以说是相当广泛了。但如果只是单纯地认为学习大数据把课程内的内容全学完就可以了,其实我想说,这个可能很难做到,因为大数据学科内的知识多且复杂,全学完的话只能说是学而不精,如果真的等你彻底搞懂里面的所有知识,那就早已不知道是何年月了。

学习大数据知识,掌握方法很重要。大数据它其实划分出了多个就业方向,每个方向又划分出来了诸多岗位。我们可以主攻一个适合自己或者说是感兴趣的方向进行学习,让这些冗杂的知识可以更好的归归类。精通任何一个方向,都会使你“钱”途无量。

1、Hadoop大数据开发方向

目前市场对于该方向的需求旺盛,是目前IT培训机构或者高校对于大数据培训的主体。

对应到的岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2、数据挖掘、数据分析&机器学习方向

在这个方向学习起点高的同时难度也很大,市面上很少有的培训机构在做这一方向上的培训。

对应到的岗位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3、大数据运维&云计算方向

市场对于这一方向的人才需求中等,这个方向更偏向于Linux、云计算学科。

对应到的岗位:大数据运维工程师。

想要更好的学习大数据,这些基础知识是需要你掌握的。

1.了解大数据理论

要学习大数据至少应该了解什么是大数据,一般都会运用在什么领域。至少要对大数据有一个较为清晰的概念,你才能够更加清楚自己对于大数据这一领域究竟是否感兴趣,如果对大数据一无所知就开始盲目学习,学着学着就可能会发现自己其实根本就不喜欢,这样既浪费了时间还浪费了金钱。所以说,如果你想要学习好大数据,对大数据有一个大概的了解是很有必要的。

2.计算机编程语言的学习。

对于零基础的朋友,一开始入门可能并没有想象当中的简单。掌握一门计算机编程语言对于大数据的学习是至关重要的,计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。Java是目前为止使用最为广泛的一个编程语言之一,它容易学而且也很好用,如果你学习过C++语言,你就会觉得C++和Java其实还很像,但其实Java和C++是两种完全不同的编程语言,而Java只需要去理解一些基本的概念即可用它去编写出适用于各种情况的应用程序。

3.大数据相关课程的学习。

学完了编程语言的知识之后,一般来说就可以进行下一步有关大数据部分的课程学习了。其实,学习大数据部分的时间相对来说要比学习Java的时间要短。大数据课程内包括有关大数据技术入门,海量数据存储的分布式存储,海量数据高级分析语言以及海量数据分析分布式计算等部分,还有Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等在内的专业课程。



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