转行大数据工程师需要什么技术?学大数据从哪入手?

共 1599字,需浏览 4分钟

 ·

2021-01-17 13:24


身处21世纪的今天,数据分析行业急剧发展,越来越多的企业已经意识到大数据分析的重要性和发展潜力,同时越来越多的传统行业公司开始转型升级,开始引入并发展专属自己的大数据分析部门及岗位。


由此也滋生了越来越多的人想进入大数据领域。


大数据是什么,转行大数据工程师需要什么岗位?今天我们来具体分析一下。


//
什么是大数据?
//


首先我们要知道什么是大数据?


顾名思义,大数据就是巨量数据,海量数据,也可以说是数量大,结构复杂,类型复杂的数据的集合。而从这些数据中获取有价值的信息的的能力,就是大数据技术。


//
大数据需要什么基础
//


大数据需要什么基础?学习大数据需要以下几个方面的基础:


1、 编程语言基础

2、 Linux系统的基本操作

3、 数据库

4、 Hadoop架构基础

5、 机器学习


一、编程语言基础


新手学大数据,首先要具备的是编程语言基础,如Java、C++等,要初步掌握面向对象、抽象类、接口、继承、多态和数据流及对象流等基础,编程语言在大数据中占据了不可逾越的地位,掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多,甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。


二、Linux系统的基本操作


Linux系统的基本操作是大数据不可分割的一部分,大数据的组件都是在这个系统中跑的。重点是要学习一下Linux环境的搭建,搭建平台有Ubuntu、Centos。内容包括系统配置、系统安装、SSH、软件安装等。


三、数据库


只要跟数据打交道就离不开数据库,SQL语言是每个数据分析师必不可少的一项硬技能,当然,学习大数据SQL也是必经之路。


四、Hadoop架构设计


要学大数据,首先要了解的是如何在单台Windows系统上通过虚拟机搭建多台Linux虚拟机,从而构建Hadoop集群,再建立spark开发环境,完成大数据环境的配置搭建。也是学习大数据的第一步。


Hadoop生态体系HDFS分布式文件系统;MapReduce分布式计算模型;Yarn分布式资源管理器;Zookeeper分布式协调服务;Habse分布式数据库;Hive分布式数据仓库;Sqoop大数据迁移系统;Spark的基本应用等,是大数据生态圈的组件和作用。


五、机器学习


要使得大数据相关内容得到应用,则必然会涉及大量机器学习及算法的内容,发挥出大数据的优势,让你的办公效率更快,更强。这也是大数据最大的优势所在,使得计算机性能得到最大的利用。


学习大数据分析需要从以下几个模块入手:


  • 大数据平台基础知识

  • 数据库知识应用

  • 大数据仓库知识应用

  • 数学及统计学基础

  • Python机器学习

  • 大数据平台分析Spark工具

  • 大数据综合案例


学互联网技术不能犹豫,否则你就和高薪擦肩而过了。不论你是0基础还是转行,都有大牛老师手把手教你学习最新热门技术,找一份自己满意的高薪工作。


达内1月免费试听课火热预约中,一线名师,高薪技术,入门技巧,面试诀窍,一站式打包学会 ,让你学会最有前途的技术,顺利通过面试,成功获取高薪!马上扫码或者阅读原文报名吧!

▼免费名额火热抢先中

--精彩推荐--

课程咨询后台直接回复:客服,真人在线答疑方便又快捷达妹微信:tedu521,了解课程介绍,获取学习资源。

*版权声明:转载文章和图片均来自公开网络,版权归作者本人所有,推送文章除非无法确认,我们都会注明作者和来源。如果出处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜。 

点击下方“阅读原文”抢免费试听名额吧!页面如果加载不全,请退出重新进入,耐心等3秒哦

浏览 47
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报