大数据学习中应该确立怎样的学习目标

相信所有想要学习或是正在学习大数据相关知识的学员都是不满足于现状，对未来的职业发展有着很高追求的有志青年。那些对大数据学习抱有十足热情的人完成他们的职业理想。大数据学习会涉及到许多课程，每一项课程都不能说是简单，那么，这些纷繁复杂的课程，都需要掌握到何种程度呢？这就需要学员们知道，大数据学习中应该确立怎样的学习目标。

 

在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
 

首先我们应该知道大数据专业都应该学习那些课程：

1.开发语言及基础技术，包括：JAVA语言、关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用

、数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程

2.大数据理论及核心技术，包括：分布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维；HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。

3.数据分析挖掘及海量数据高级处理技术，包括：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA、机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。

那么，这些课程都需要掌握到哪种程度呢？大数据讲师画的重点来了：

1.Java编程、MySQL数据库、Linux操作系统——精通

2.Hadoop海量数据存储及计算原理应用开发——精通

3.Zookeeper分布式协调系统及相关应用开发——熟练使用

4.Hbase面向列式数据库及相关应用——精通

5.Hive数据仓库工具及自定义UDF函数——精通

6.Flume日志采集系统的数据收集——精通

7.Kafka分布式发布订阅消息系统——精通

8.Storm流式处理框架——精通

9.Scala语言的函数式编程——熟练掌握

10.Python语言编程及爬虫应用——熟练掌握

11.Spark RDD操作及Spark SQL和Spark Streaming的大数据应用——精通

现在，大数据学习中应该确立怎样的学习目标，你了解了吗？