大数据怎么入门?怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题,已成为热门大数据领域热门问题,以下是对新手如何学习大数据技术问题的解答!
大数据开发学习可以按照以下内容进行学习:
第一阶段:JavaSE+MySql+Linux
学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实
用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
学习目标:学习java语言,掌握java程序编写、面向对象程序开发,掌握MySql体系结构及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。
第二阶段:Hadoop 与生态系统
学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig
学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等
第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈
学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习
学习目标:让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。
第四阶段:其他
学习内容:Mahout 机器学习→ R 语言→Python
学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可以基于具体问题建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。
第五阶段:项目实战、技术综合运用
学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统
学习目标:具备企业级大型完整项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、收集、展示的完整流程。
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