大数据开发自学路线图(大四狗苦心总结)
大数据是未来就业非常火爆的一个方向,虽然招聘基数不及Java、前端,但是增长速度却在IT领域遥遥领先。我自己从年初开始也在自学大数据(需要大数据学习视频教程和面试题的小伙伴可以在评论区给我留言,看到一定会发给大家),关于大数据工程师需要掌握的知识,不妨从以下8个方面入手:
为了方便大家进行知识梳理,我特意做了一个大数据开发自学学习路线图,希望能对大家学习帮助。
Java语言基础:
Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
Linux&Hadoopt体系
Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架
实战(一线公司真实项目)
数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用
Spark生态体系
Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一:基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二:新浪网(www.sina.com.cn)
Storm生态体系
storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一:日志告警系统项目、实战二:猜你喜欢推荐系统实战
大数据分析 —AI(人工智能)
Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目:户外设备识别分析
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