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大数据技术的薪资高相对应的在学习上有一定的难度,有坚实的Java基础或者其他技术的开发经验,再学习大数据技术会轻松一些。大数据开发五个月时间依次掌握:Java语言基础,HTML、CSS与JavaScript,JavaWeb和数据库,Linux基础,Hadoop生态体系,Spark生态体系,Storm实时开发等专业技术。
oicqdaniel
大数据培训需要多久能够学会?这个跟您本身情况来决定的,有基础的和没有基础的学员学习需要是时间不同,难度也不一样。同样是零基础的学员,学习能力不同学习的时间长短也不相同,难度也是不一样的。具体情况大家可以通下边的回答进行参考:第一、零基础人群学习大数据的话要5个月左右的时间,至于学不学的会,就看个人学习理解能力了,我大学学的也不是相关专业,也是从零基础开始学的,没错,大数据需要学习的东西是很多,也存在一定的困难,但是只要您能认真地学,遇到困难及时解决,并坚持下来,是没问题的,好不好学别人只能是谈一下自己的感受,能不能把它学会还是要看看你了,谁也帮不了你。第二、有基础人群如果是自己自学大数据的话那就要有一定的编程基础,或者在大学学习过相关知识。比如说是Java开发基础,python开发基础等,如果再加上一些数学统计方面的知识就更加完美了,有了这些基础的话那么自学大数据技术的话还是比较容易的。当然如果是零基础的话最好是安静得选个专业的大数据培训机构报个班进行大数据培训学习,没有一点基础的话自学是非常困难的,很容易半途而废。如果您有基础,且理解能力也不错的话,自学也是不错的。
史瑞克0111
大数据在Java技术之上,学习的专业内容:Java语言基础:Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射,多线程、Swing程序与集合类;HTML、CSS与JavaScript:PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用;JavaWeb和数据库:数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕;Linux基础:Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器;Hadoop生态体系:Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件I/O详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie;Spark生态体系:Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程;Storm实时开发:storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解;项目案例:模拟双11购物平台、前端工程化与模块化应用;
lingshan1226
说实话是难的
大数据领域三个较为常见的发展方向:大数据分析、大数据开发、大数据科研
这个三个方向的难度是递增的,大数据开发排第二,是较难的。
大数据开发需要学习的课程:
阶段一:JavaSE开发
阶段二:JavaEE开发
阶段三:并发编程实战开发
阶段四:Linux精讲
阶段五:Hadoop生态体系
阶段六:Python实战开发
阶段七:Storm实时开发
阶段八:Spark生态体系
阶段九:ElasticSearch
阶段十:Docker容器引擎
阶段十一:机器学习
阶段十二:超大集群调优
阶段十三:大数据项目实战
总结下上面的课程内容,大数据开发需要学java、linxu、数据库、hadoop、spark、storm、python、ElasticSearch、Docker等知识。
大数据开发学出之后能从事的工作
2.数据挖掘工程师
3.大数据科学家
4.首席数据官(CDO)
研发
6.大数据信息架构开发
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