大數(shù)據(jù)學習指南

本文格式為Word版，下載可任意編輯——大數(shù)據(jù)學習指南大數(shù)據(jù)學習指南_北京尚學堂大數(shù)據(jù)培訓怎么樣

學習任何東西都要有一個明確的學習路線，只有這樣才能尋尋進進的達到學習目標。大數(shù)據(jù)作為一門比較繁雜的計算機語言，假使不能有一個明確的學習路線是很難把握好大數(shù)據(jù)技術的。下面就由我為大家介紹一下大數(shù)據(jù)學習指南。一、Java語言

以java語言為基礎把握面向對象編程思想所涉及的知識，以及該知識在面向對象編程思想中的應用，培養(yǎng)學生設計程序的能力。把握程度：精通。二、數(shù)據(jù)結構與算法

把握基于JAVA語言的底層數(shù)據(jù)結構和算法原理，并且能夠自己動手寫出來關于集合的各種算法和數(shù)據(jù)結構，并且了解這些數(shù)據(jù)結構處理的問題和優(yōu)缺點。把握程度：熟練。

三、數(shù)據(jù)庫原理與MYSQL數(shù)據(jù)庫

把握關系型數(shù)據(jù)庫的原理，把握結構化數(shù)據(jù)的特性。把握關系型數(shù)據(jù)庫的范式。通過MYSQL數(shù)據(jù)庫把握通過SQL語言與MYSQL數(shù)據(jù)庫進行交互。熟練把握各種繁雜SQL語句的編寫。把握程度：熟練。四、LINUX操作系統(tǒng)

全面了解LINUX。詳解LINUX下的管理命令、用戶管理、網(wǎng)絡配置管理等。把握SHELL腳本編程，能夠根據(jù)具體業(yè)務進行繁雜SHELL腳本的編寫。把握程度：精通。五、Hadoop技術

學習Hadoop技術的兩個核心：分布式文件系統(tǒng)HDFS和分布式計算框架MapReduce。把握MR的運行過程及相關原理，精通各種業(yè)務的MR程序編寫。把握Hadoop的核心源碼及實現(xiàn)原理。把握使用Hadoop進行海量數(shù)據(jù)的存儲、計算與處理。把握程度：精通。六、分布式數(shù)據(jù)庫技術

:精通分布式數(shù)據(jù)庫HBASE、把握Mongodb及了解其它分布式數(shù)據(jù)庫技術。精通分布式數(shù)據(jù)庫原理、應用場景、HBASE數(shù)據(jù)庫的設計、操作等，能結合HIVE等工具進行海量數(shù)據(jù)的存儲于檢索。把握程度：精通。七、數(shù)據(jù)倉庫HIVE

精通基于hadoop的數(shù)據(jù)倉庫HIVE。精通HIVESQL的語法，精通使用HIVESQL進行數(shù)據(jù)操作。內部表、外部表及與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的區(qū)別，把握HIVE的應用場景及Hive與HBase的結合使用。把握程度：精通。

八、PYTHON語言

精通PYTHON語言基礎語法及面向對象。精通PYTHON語言的爬蟲、WEB、算法等框架。并根據(jù)業(yè)務可以基于PYTHON語言開發(fā)完成的業(yè)務功能和系統(tǒng)。把握程度：精通。九、機器學習算法

熟練把握機器學習經(jīng)典算法，把握算法的原理，公式，算法的應用場景。熟練把握使用機器學習算法進行相關數(shù)據(jù)的分析，保證分析結果的確鑿性。把握程度：熟練。十、Spark高級編程技術

把握Spark的運行原理與架構，熟悉Spark的各種應用場景，把握基于SparkRDD的各種算子的使用;精通SparkStreaming針對流處理的底層原理，熟練應用SparkSql對各種數(shù)據(jù)源處理,熟練把握Spark機器學習算法庫。達到能夠在把握Spark的各種組件的基礎上，能夠構建出大型的離線或實時的業(yè)務項目。把握程度：精通。

十一、真實大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)

通過幾個真實的大數(shù)據(jù)項目把之前學習的知識與大數(shù)據(jù)技術框架貫穿，學習真實的大數(shù)據(jù)項目從數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲、處理、分析的完整過程，把握大數(shù)據(jù)項目開發(fā)的設計思想，數(shù)據(jù)處理技術手段，解決開發(fā)過程中遇到的問題和技術難點如何解決。

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