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想转行学习大数据该如何规划学习

新闻来源:优漫教育 日期:2021-06-24
如今大数据产业的崛起,我们有目共睹。java出身的想转大数据的人也是越来越多了,那么说起大数据方向的工作,或许小伙伴们还不熟悉,我们先说说大数据方向的工作吧。
  目前大数据方向的工作分为三大方向,分别是大数据工程师、数据分析家、大数据科学家。此外,数据挖掘本质上是机器学习的,不过与数据相关,也可以与大数据挂钩。那么知道了大数据相关的职位,想转到这里,需要学些什么技能?那就一起分享吧。

  必需具备以下技能:Java面向对象、JavaWeb开发、Hadoop、JavaI/O与序列化、Redis、Kafka、Storm、HiveMapreduce、Python、Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming)。

  高级技能包括:机器学习算法、数据可视化、mahout库、MLlib、R语言、Lambda架构、Kappa架构、Kylin、Aluxio。


大数据培训班


  那工作岗位要求的技术都懂了,要怎么学?许多在路上的小伙伴可能很迷恋,学习路径具体要怎么规划。现在就给大家一套清晰清晰的学习方法。

  1、掌握Javain的核心技术,能使用MySQL操作和管理数据,能使用JavaSSM框架,能完成JavaWeb项目,熟悉Linux编程的基本用法,能通过ELK了解整个数据处理过程。作为一个Java工程师,这个目标当然已经达到了。

  2、掌握Hadoop平台的核心技术,Hive开发,HBR开发,离线项目开发的必要技能。达到这个目标可以胜任ETL、Hive、DataWatch、HBT等基本的离线大数据处理工作。

  3、掌握Scala的基本编程方法、基本内容和工作原理、开发与应用、理解一门机器学习的技术和技能。达到这个目标就可以胜任诸如开发工程师、大数据实时处理工程师等等的一系列工作。

  4、掌握Python基本用法,使用Python核心库,Python爬虫,Python简单数据分析,理解Python机器学习。Python爬虫工程师、一名机器学习工程师完成这个目标。

  5、掌握大数据企业级项目开发的基本流程,掌握项目开发的具体实现方法,对大数据高可用性集群进行管理,了解和掌握系统安全性,授权和审核,数据保护等技术,在学业中可以独立完成真实的一线项目。要达到这个目标,就必须成为中级大数据开发工程师、Spark工程师、可视化工程师、ETL工程师的相关职位。

  大数据方向想要转大数据的学习目标是一蹴而就吗,以上五个阶段对应的薪酬也是递增的。把握好快的学习路径,不是节节攀升的问题。由于大数据和数据挖掘已经成为当前工作的主流趋势,国家的政策更是大力支持公司发展这项技术,所以企业对于大数据、数据挖掘相关人才是非常需要的,这也是很多程序师想转站的原因。

  高薪职位人人渴望,毕竟钱不多,但并非人人都能胜任。从Java开始,这也是大数据和数据挖掘的必由之路。如果想转站大数据和数据挖掘,一定要快点!