大数据工程师年薪50W+的必修术

自2013年起,无论是 BAT 还是传统的商业公司,都陆续在自己的软件系统中大规模使用大数据技术。不仅如此,越来越多的软件工程师开始转型成为大数据工程师,从事大数据开发与应用的工作。市场对于大数据的人才需求与日俱增,大数据方向俨然成为了业内炙手可热的职位。

但是,不论是大数据的技术还是应用,都始终处于动态变化的过程中。这对很多刚开始接触大数据、考虑使用大数据的人来说,无疑带来了很多困惑。

  • 天天听别人讲大数据,自己也看了不少资料,却不得要领,看不到完整的知识轮廓。

  • 即使工作和大数据相关,但仍不清楚大数据平台究竟是如何运作的,该怎么突破。

  • 从事大数据工作但不懂其原理,给大数据部门提个需求,一句“不好做”就被挡回来,发展有瓶颈。

如果你也有这样的困惑,不要着急。由于大数据的知识体系过于繁杂,没有专家的明晰指导,很多人都难以真正入门,更不用说通过构建知识体系达到融会贯通了。

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

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大数据工程师年薪50W+的必修术_第3张图片

模块1:Hadoop大数据原理与架构

 

为什么讲大数据都要从Hadoop开始?大数据的问题和挑战不同以往,它的处理方法与技巧也颇有不同。理解大数据面对的问题以及处理技巧,是构建大数据知识体系的源头。理解大数据,从理解Hadoop开始。

 

模块2:大数据生态体系主要产品原理与架构

 

大数据领域不只有Hadoop,还有数据仓库Hive、NoSQL系统HBase、计算引擎Spark、流计算引擎Storm、Flink,以及分布式一致性解决方案ZooKeeper等,它们构成了一个完整的大数据生态体系,解决各种场景下的不同问题。

 

模块3:大数据开发实践

 

本模块以大数据开发者的视角重新审视大数据的各个方面,结合作者在阿里巴巴、Intel从事大数据开发的实践经历,从“局内人”的视角为你揭秘大数据开发的内里乾坤。

 

模块4:大数据平台与系统集成

 

大数据从哪里来?算出来的结果又到哪里去?如何将大数据技术集成到当前系统中去?需不需要自己开发?有没有商业的解决方案?这可能是使用大数据时最迫切需要解决的问题。

 

模块5:大数据分析与运营

 

数据分析是大数据应用的一个重要场景,互联网企业运营常用的数据分析指标有哪些?如何呈现?数据分析结果异常了,企业关键绩效指标下滑了,该如何去追踪定位其原因?这些应用场景和问题答案都可以在本模块中找到。

 

模块6:大数据算法

 

大数据最激动人心的应用还是大数据机器学习,但大数据机器学习算法是不是真的有那么难?数学不好还能不能学好、用好大数据算法呢?这个模块告诉你,其实大数据算法并不难,原理一样很简单。

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