精细化的大数据学习路线,2019实现更加高效的转型

科技的不断升级促使各个行业快速的发展,当然,也为从业者带来了更多的发展机会。大数据作为IT领域的一个“新贵”,也正在冲击着当下的整个市场。数据驱动一切是未来的时代趋势,因此就有着越来越多的人进入这个行业。但是,如何高效的实现学习、实现转型,就成为了求学者必须要考虑的问题。

大数据是一个“方法论”,是一个解决方法,因此他本身并不是一个单一的概念。所以,想要学懂大数据,就需要有精细化的大数据学习路线做支撑。当然,在了解如何学习之前,我们不妨先从理解一下大数据本身的概念。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析、处理的一系列手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,而传统的方式已无法解决相应的问题。其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的技术。因此,想要转型大数据,需要学习的东西很多,而精细化的大数据学习路线,就是实现高效学习的一个保障。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 。

包含的内容多,自然就需要更长的时间去进行学习,而如何将时间缩短,如何提高效率,就需要精细化的大数据学习路线来保障。那么对于大数据学习路线你了解多少呢?

第一:不积跬步无以至千里,基础很重要

九层之台,起于累土。大数据包含的内容多,所以,就更加体现出基础的重要性。因此大数据学习路线的第一环节就是基础——java+linux。

相信了解过java的求学者应该明白其包含的内容也并不少,而我们究竟该学习哪些部分,就体现出精细化大数据学习路线的重要性。对于java我们没有必要全部学习,只要学习javase就可以了,当然Java是怎么连接数据库还是要知道的,像JDBC一定要掌握一下。至于其他的内容,你可以选择自学,进行自我的补充,毕竟了解的代码知识越多,对自己能力的提升越有帮助。

关于linux的学习,大家必须高度重视,毕竟大数据相关软件都是在Linux上运行的,而且学好linux,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等。

第二:核心知识点学习,细致化学习

学完大数据的基础知识,就正式进入到了大数据的核心知识领域,而这块的学习更应该关注学习的路线,毕竟好的学习路线不仅能够更加高效的完成学习,还能够形成完整的知识体系。

具体的学习路线为:HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK,当然,每个知识点之中涉及的内容很多,这里就不为大家一一介绍了。这些都是大数据的核心内容,因此学习的时候必须拿出120%的专注度。

第三:实训项目,综合运用,融会贯通

无论是纸上谈兵,还是纸上谈来终觉浅,绝知此事要躬行,都在说明实操的重要性。因此,在学完大数据的核心知识之后必须进行大数据项目的实操,这不仅能够提升求学者的实操能力,将知识融会贯通,还能够及时的发现自己在学习中遇到的问题,以便于自己及时的进行查漏补缺。比如,海牛学院的大数据实训项目:《淘宝相似物品推荐系统》、《今日头条分布式内容爬取系统》、《金山大数据报表系统》等。

最后:实现提升

学习永无止境,想要提升自己就要不断的学习。比如学习下python,可以用它来编写网络爬虫,这样我们就可以自己造数据了。再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。当然,你还可以根据自己的喜好去有针对性的学习。

   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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