欢迎光临seo外链资源网站,我们为你英文友情链接的信息及服务

seo外链资源

一个资源好的推广优化外链发布网站,为你解决外链获客难题

大数据学习之0基础怎样自学

作者:jcmp      发布时间:2021-04-25      浏览量:0
大数据的出现让很多人产生学习大数据的想法

大数据的出现让很多人产生学习大数据的想法,但很多人都是0基础转行或者刚毕业想要学习大数据,那大数据对于0基础的人来讲,怎样自学呢?

一、选择学习方向

大数据目前的就业岗位大致有:大数据开发岗和数据分析挖掘岗,这两类岗位所要求的专业技能是有一定差别的。选择一个你感兴趣或者想要学的方向,因为每个方向学习的内容也不大一致。

二,制定学习路线

(一)、大数据开发学习路线:

1、Java:众所周知Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME,学习大数据要学习那个方向呢? 只需要学习Java的标准版JavaSE就可以啦!

2、Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。

3、Hadoop:Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的,它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完,但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

4、Spark:它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点,特别适合做迭代运算,所以算法流们特别稀饭它。

5、Storm:它是Twitter开源的分布式实时大数据处理框架,最早开源于github,从0.9.1版本之后,归于Apache社区,被业界称为实时版Hadoop。等等。

(二)、数据挖掘学习路线:

1、Python基础

2、数理统计基础(包括高等代数,概率及统计分析等)

3、数据分析库NumPy、Scipy、Pandas

4、Hadoop学习及python操作模块

5、数据可视化Matplotlib

三、实战训练:

学习完任何一门技术,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也能加强记忆,在今后的运用中,也可以更快的上手,对于相关知识该怎么用也有了经验。

大数据的学习是非常需要自制力和强大的专研能力,0基础就需要花费更多的时间和精力。加油学习叭!