如何学习大数据基础知识?大数据开发岗位有哪些要求?

随着当今大数据的快速发展,行业对大数据人才的需求持续增长,但与此同时,由于对大数据发展的乐观趋势,越来越多的人希望进入该行业,因此面临着就业竞争 行业也越来越大。那么如何学习大数据基础知识?大数据开发岗位有哪些要求?下文总结了学习大数据基础知识的4个方法,以及3个岗位介绍。需要注意的是,大数据要学习的知识还有很多,这里只是其中一部分。

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 如何学习大数据基础知识?

 1、学习大数据首先要学习Java基础

怎样进行大数据学习的快速入门?学大数据课程之前要先学习一种计算机编程语言。Java是大数据学习需要的编程语言基础,因为大数据的开发基于常用的高级语言。而且不论是学习hadoop,还是数据挖掘,都需要有编程语言作为基础。因此,如果想学习大数据开发,掌握Java基础是必不可少的。

 2、学习大数据必须学习大数据核心知识

Hadoop生态系统;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop使用流程;数据仓库工具HIVE;大数据离线分析Spark、Python语言;数据实时分析Storm;消息订阅分发系统Kafka等。

如果把大数据比作容器,那么这个容器的容量无限大,什么都能往里装,大数据离不开物联网,移动互联网,大数据还和人工智能、云计算和机器学习有着千丝万缕的关系,大数据海量数据存储要高扩展就离不开云计算,大数据计算分析采用传统的机器学习、数据挖掘技术会比较慢,需要做并行计算和分布式计算扩展。

 3、学习大数据需要具备的能力

数学知识,数学知识是数据分析师的基础知识。对于数据分析师,了解一些描述统计相关的内容,需要有一定公式计算能力,了解常用统计模型算法。而对于数据挖掘工程师来说,各类算法也需要熟练使用,对数学的要求是最高的。

编程语言,对于想学大数据的同学,至少需要具备一门编程语言,比如SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

 4、学习大数据可以应用的领域

大数据技术可以应用在各个领域,比如公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,应用范围非常广泛,大数据技术已经像空气一样渗透在生活的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速发展的时代,这不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。

 大数据开发岗位有哪些要求?

 1、大数据研发工程师

该职位主要进行大数据平台上的应用开发,属于应用层开发。

 基本工作要求:

有扎实的计算机理论基础;熟练Java、Python服务端编程,有良好的编码习惯;深入理解MapReduce,熟练使用Storm、Hadoop、Spark,并阅读部分源码;熟练使用HDFS、Hbase、Kafka、ElasticSearch、Solr;深入理解Lucene,ElasticSearch,Solr等。

 2、大数据平台开发工程师

该职位要求胜任大数据平台的框架方面的修改工作,需要有非常丰富的开源平台框架经验。

 基本工作要求:

扎实的数据结构及算法功底,优秀的工程实现能力;熟悉Linux开发环境,精通C/C++、Java;有storm/hadoop/spark/kafka/hbase等开源框架经验;有机器学习知识背景。

 3、大数据架构师

该职位需要有非常丰富的工作经验,并对大数据平台有非常深入的了解,能够进行平台构建等相关开发。

 基本工作要求:

扎实的Java基础知识,5年以上的Java Spring研发和大型系统架构经验,熟悉分布式系统的设计和应用,熟悉大数据领域的开源产品,清楚原理和机制;熟悉Hadoop/Hbase/MYSQL等数据存储产品使用和特性;有基于Kylin或Greenplum等平台应用研发经验。

以上就是关于如何学习大数据基础知识,以及大数据开发岗位有哪些要求的全部内容介绍,想了解更多关于大数据的信息,请继续关注。

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