学习大数据技术应该如何制定学习计划

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  大数据技术经过多年的发展已经趋于成熟,目前已经形成了一个初步的产业链,包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用,这条产业链分布了多个岗位,同时也涉及到物联网、云计算等相关内容。

  

  从技术的角度出发,当前大数据技术岗位分为大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析、大数据运维等岗位,所以学习大数据技术可以按照这些岗位来制定学习计划。

  对于基础比较薄弱的人来说,可以重点考虑大数据应用开发和大数据分析岗位,这两个岗位的人才需求量也比较大。大数据应用开发岗位可以按照以下几个步骤学习:

  第一:计算机基础。学习大数据需要具备一定的操作系统知识和数据库知识,其中重点在于Linux操作系统,因为学习大数据需要搭建大数据实验平台。另外,数据库基础对于学习大数据知识也是比较重要的。

  第二:编程语言。大数据开发比较常见的编程语言包括Jaa、Scala和Python,在Hadoop平台下比较常见的选择是Jaa语言,而在Spark平台下可以选择Scala语言,Python在数据分析领域的应用比较普遍。

  第三:大数据平台知识。目前比较常见的大数据平台包括Hadoop和Spark,不少商业大数据平台也是基于这两个平台搭建的,而且这两个平台的生态也比较健全。

  在掌握以上知识之后就可以通过大量的实验来提升大数据开发能力,如果能参加一个项目组进行实习是一个不错的选择,因为大数据相关知识比较多,所以边用边学是个不错的选择。

  我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以我,相信一定会有所收获。

  如果有互联网方面的问题,或者考研方面的问题,都可以我,谢谢!

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