大数据需要学什么,大数据前景及就业方向

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学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础Java开始学起(大数据支持很多开发语言,但企业用的最…

学习要根据自身情况来定,如果你是零基础,那就必须先从基础Java开始学起(大数据支持很多开发语言,但企业用的最多的还是JAVA),接下来学习数据结构、Linux系统操作、关系型数据库,夯实基础之后,再进入大数据的学习,具体可以按照如下体系:

大数据需要学什么,大数据前景及就业方向

第一阶段

CORE JAVA (加**的需重点熟练掌握,其他掌握)

Java基础**

数据类型,运算符、循环,算法,顺序结构程序设计,程序结构,数组及多维数组

面向对象**

构造方法、控制符、封装

继承**

多态**

抽象类、接口**

常用类

集合Collection、list**

HashSet、TreeSet、Collection

集合类Map**

异常,File

文件/流**

数据流和对象流**

线程(理解即可)

网络通信(理解即可)

第二阶段

数据结构

关系型数据库

Linux系统操作

Linux操作系统概述,安装Linux操作系统,图形界面操作基础,Linux字符界面基础,字符界面操作进阶,用户、组群和权限管理,文件系统管理,软件包管理与系统备份,Linux网络配置 (主要掌握Linux操作系统的理论基础和服务器配置实践知识,同时通过大量实验,着重培养动手能力。了解Linux操作系统在行业中的重要地位和广泛的使用范围。在学习Linux的基础上,加深对服务器操作系统的认识和实践配置能力。加深对计算机网络基础知识的理解,并在实践中加以应用。掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。为更深一步学习其它网络操作系统和软件系统开发奠定坚实的基础。与此同时,如果大家有时间把javaweb及框架学习一番,会让你的大数据学习更自由一些)

大数据需要学什么,大数据前景及就业方向

重点掌握:

常见算法

数据库表设计,SQL语句,Linux常见命令

第三阶段

Hadoop阶段

离线分析阶段

实时计算阶段

重点掌握:

Hadoop基础,HDFS,MapReduce,分布式集群,Hive,Hbase,Sqoop

,Pig,Storm实时数据处理平台,Spark平台

以上就是笔者总结学习阶段,如果还想了解更多的知识,还可以关注一些如“大数据cn”这类公众号,建议每个想要学习大数据的人,按照这个学习阶段循序渐进,不断完善自己的知识架构,提升自身的理论知识,然后找一个合适的项目,跟着团队去做项目,积累自己的经验,相信会在大数据的舞台上展现出很好的自己!

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210,群里都是学大数据开发的,如果你正在学习大数据 ,小编欢迎你加入,大家都是软件开发党,不定期分享干货(只有大数据软件开发相关的),包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程,欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。

大数据需要学什么,大数据前景及就业方向

大数据前景及就业方向

这个时代是大数据时代,也是大数据人才稀缺的时代。由于中国人才缺口比较大,大数据也迅速成为行业和市场的热点,更多的企业无论是对人才的招聘还是在培训都成了刚需,这也促使大数据人才的薪资在同岗位中是最 高的,掌握大数据技术,工资提升40%左右是很常见的。

大数据的就业领域是很宽广的,不管是科技领域,还是食品产业,零售业等等,都是需要大数据人才进行大数据的处理,以提供更好的用户体验,以及优化库存,降低成本,预测需求。下面跟厚学网一起看看大数据培训后大家在各个领域可以从事的工作岗位及未来发展方向。

一、热门工作岗位

1、Hadoop开发工程师

Hadoop是一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架, 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。所以说Hadoop解决了大数据如何存储的问题,因而在大数据培训机构中是必须学习的课程。

2、数据分析师

数据分析师是数据师的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具,提取、分析、呈现数据,实现数据的商业意义。

作为一名数据分析师、至少需要熟练SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS、大数据魔镜等数据分析软件中的一门,至少能用Acess等进行数据库开发,至少掌握一门数学软件如matalab、mathmatics进行新模型的构建,至少掌握一门编程语言。总之,一个优秀的数据分析师,应该业务、管理、分析、工具、设计都不落下。

3、数据挖掘工程师

做数据挖掘要从海量数据中发现规律,这就需要一定的数学知识,最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

经常会用到的语言包括Python、Java、C或者C++,我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序,再用Hadoop或者Hyp来处理数据,如果用Python的话会和Spark相结合。

4、大数据可视化工程师

随着大数据在人们工作及日常生活中的应用,大数据可视化也改变着人类的对信息的阅读和理解方式。从百度迁徙到谷歌流感趋势,再到阿里云推出县域经济可视化产品,大数据技术和大数据可视化都是幕后的英雄。

大数据可视化工程师岗位职责:1、 依据产品业务功能,设计符合需求的可视化方案。2、 依据可视化场景不同及性能要求,选择合适的可视化技术。3、 依据方案和技术选型制作可视化样例。4、 配合视觉设计人员完善可视化样例。5、 配合前端开发人员将样例组件化。

大家能从事的工作岗位并不只是上面的这几个,还有很多细分岗位小编就不一一列举了。想要在工作中立于不败之地还是需要大家不断给自己充电的。

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二、发展建议

你适合从事数据分析吗?近年来,越来越多的人选择大数据行业,只看到了大数据行业前景不错、薪资待遇不错,而且培训项目、机构众多,各大名企对于大数据人才的需求也不断上涨。

但是没有对岗位和自身进行合理评估,求职或者入职之后或许才发现其实跟自己想的也许不一样。在入行数据分析或者任何一行之前,你都要好好思考这些问题:我希望进入哪些行业呢?这行业有前景吗?需要什么样的知识结构?符合我的兴趣方向吗?

1、职业爱好:分析需求、写代码、与人沟通、探索未知是你喜欢的吗?

2、思考能力:如何根据数据推演、分析、提出解决方案,这常常需要你脑洞大开。

3、学习能力:数据分析与IT行业一样,是需要持续保持学习状态的,这你能坚持么。

4、沟通合作能力:数据分析师需要与业务部门、研发部门等频繁沟通和合作,这你擅长么。

5、性格:动要能沟通、吵架,静要能分析写代码,这随意切换可以么?

看完这几点如果你觉得自己可以,或者还有一些不确定可以来我的群:894951460,一起交流领取一些大数据学习的相关资料视频然后通过自己的了解学习来做出判断。也可以看看公众号:“大数据技术汇”实时更新干货技术和行业资讯。

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三、行业机会与威胁分析

1、行业情况:毋庸置疑,大数据是21世纪很火热的行业之一,已经渗透到每一个行业和业务职能领域。

2、企业情况:这家企业重视数据吗?有数据基础么?数据有所为么?

3、岗位就业情况:只要你练好真本事,数据分析相关职业是个高薪职业,而且人才缺口较大。

4、岗位要求:需要发现问题、分析问题、解决问题的能力,你需要懂商业、提取处理分析数据、提出解决方案,最终目标是创收。

金罗老师

关于作者: 金罗老师

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