Python优势明显,应用领域超多
如果要推荐一种人人都能掌握的编程语言,应该没有比Python更合适的了。
Python 简单易学,用途广泛,适合零基础入门,在编程语言排名上升最快,能完成数据挖掘、机器学习、实时计算在内的各种大数据集成任务。不仅可以在日常办公中提高大家的职场效率,还能被大型互联网企业应用于后端开发。随着大数据、人工智能等领域的快速发展,Python的应用领域也更加多了起来。
Python起源一种shell的脚本语言 ,而现在已经发展成最通用的语言之一了,TIOBE指数的数据显示,Python是目前世界上最受欢迎的编程语言。
在上个月,Python以市场份额15.42%,创下了历史新高!TIOBE 官方都评价说,Python 达到了新高度,而在这个月中,Python 再次刷新了自己的占比,以 15.74% 的市场份额连续霸榜第一!
只能说,Python现在已经无敌,只能自己超越自己了!
Python近段时间一直涨势迅猛,在各大编程排行榜中崭露头角,得益于它多功能性和简单易上手的特性,让它可以在很多不同的工作中发挥重大作用。
正因如此,目前几乎所有大中型互联网企业都在使用 Python 完成各种各样的工作,比如Web应用开发、自动化运维、人工智能领域、网路爬虫、科学计算、游戏开发等领域均已离不开Python。
特别是在和数据相关的领域,比如数据科学、数据分析、机器学习等领域的首选语言都是Python!
我们可以看到,随着数字经济发展按下“快进键”,擅长Python的大数据人才越来越受企业青睐,不仅招聘需求量大,就业薪资也非常高!
据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速,行业人才需求量达到 250 万 。
学大数据需要具备什么基础?学大数据应具备编程开发经验,今天主要介绍学大数据应具备的基础,学员从java基础开始,学习大数据开发过程中的离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算等重要内容;涵盖大数据体系中核心技术;Linux、Zookeeper、Hadoop、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、Impala等知识点。
学大数据基础包含涵盖大数据体系中的技术点,包括但不限于Linux、Zookeeper、Hadoop、Yam、Redis、HDFS、MapReduce、Hive、lmpala、Hue、Oozie、Storm、Kafka、Spark、Soark RDD、Spark SQL、Soark Streaming、Sqoop、Flume、CDH、Scala、Hbase、Flink、机器学习等,将离线数据分析、实时数据分析和内存数据计算中的技术点全面覆盖。
学大数据需要具备的基础:
1、Linux
大数据相关软件都在Linux上运行,学好Linux快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,更好理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,少踩坑,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。
2、Hadoop
大数据代名词,Hadoop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,有个特点就是不管多大的数据只要给时间就能把数据跑完,但时间可能不是很快所以叫数据的批处理。
3、Zookeeper
安装Hadoop的HA的时候就会用,Hbase也会用到。用来存放一些相互协作的信息,这些信息比较小一般不会超过1M,都是使用的软件对有依赖,对于我们个人来讲只需要把安装正确,让正常的run起来就可以了。
4、Mysql
学习完大数据的处理,接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把安装好,运行起来,会配置简单的权限,修改root的密码,创建数据库。
5、Sqoop
把Mysql里的数据导入到Hadoop里。直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的,当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
6、Hive
这个东西对于会SQL语法的来说就是神器,能让你处理大数据变的很简单,不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?和Pig差不多掌握一个就可以了。
7、Oozie
管理Hive或者MapReduce、Spark脚本,还能检查程序是否执行正确,出错了给你发报警并能帮你重试程序,最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。
学生学习大数据的需求,包含java常见技术以及大数据流行的框架。以案例驱动教学的方式,带领学习者层层深入到大数据体系的内核当中,通过系统学习使学员能够快速系统的熟悉大数据的应用场景、理解大数据技术原理、以及掌握大数据应用的技术方法,让学员能够游刃有余的从事大数据相关工作
大数据遍地开花
如何抓住学习机会?
从《2022年中国大数据产业发展指数报告》中,我们可以看到,现在大数据相关的产业已经在各个城市发展起来,产业规模也不断在扩大,相关行业对人才的需求量也在不断增加!
据《新职业——大数据工程技术人员就业景气现状分析报告》显示,预计2025年前大数据人才需求仍保持 30%-40% 的增速,行业人才需求量达到 250 万 。
不仅招聘需求多,大数据开发人才在各大城市的就业薪资也非常可观。
△数据来源职友集,如侵删
薪资高、缺口大,自然成为职场人的“薪”选择!
任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线,才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂,难度较大,为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图,帮大家理清思路,攻破难关!
Python+大数据学习路线图详细介绍(均为免费视频教程哈)
学前导读:从传统关系型数据库入手,掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL,对后续学习打下坚实基础。
1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通
MySQL是整个IT基础课程,SQL贯穿整个IT人生,俗话说,SQL写的好,工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0,学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。
2022最新MySQL知识精讲+mysql实战案例_零基础mysql数据库入门到高级全套教程
学前导读:学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。
2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石,是整个大数据开发的入门,是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容:Linux、Hadoop、Hive,就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。
2022最新大数据Hadoop入门视频教程,最适合零基础自学的大数据Hadoop教程
学前导读:本阶段课程以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。
数据离线数据仓库,企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
本课程会、建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库,在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
学前导读:Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言,在3.2版本的更新中,高亮提示内置捆绑Pandas;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势,全网首家加入Python on Spark的内容。
1.python入门到精通(19天全)
python基础学习课程,从搭建环境。判断语句,再到基础的数据类型,之后对函数进行学习掌握,熟悉文件操作,初步构建面向对象的编程思想,最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。
全套Python教程_Python基础入门视频教程,零基础小白自学Python必备教程
2.python编程进阶从零到搭建网站
学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程,从零搭建网站全套教程
3.spark3.2从基础到精通
Spark是大数据体系的明星产品,是一款高性能的分布式内存迭代计算框架,可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
Spark全套视频教程,大数据spark3.2从基础到精通,全网首套基于Python语言的spark教程
4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战
通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战,Hive+Spark构建企业级大数据平台