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如何从零开始、系统地学习大数据?
如何从零开始、系统地学习大数据?最重要的是哪种方向选择,大数据相关的方向还是有很多的,方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。
大数据开发方向
如果选择大数据开发方向,那最重要的就是软件的开发。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言,一般从这里着手最能够引起兴趣。比如选择java、C#.net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学,边学边实践,慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境,比如Hadoop、数据库等知识。
但要长期从事软件开发做好项目,最好还是要系统性的学习,基本就可以参照大学软件工程的学习***进行系统学习。比如主要专业课程:程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的,可以选择必要的几门学习,个人认为这几科目:数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的,当然有时间的话尽量多选学有好处。
大数据分析
选择大数据分析方向,则理论性知识需要更扎实,当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说,很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习,可以参照数据科学与大数据技术专业课程,比如:C(Java、Python)程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。
最好的学习是在公司去实践,然而没基础是进不去公司的,所以进公司之前可以拿一段时间去系统学习,我是自学后进入公司的,半年前,我还是一名.net程序员,每天做不完的业务系统,不会j***a,不会linux,不懂分布式......后来从朋友那里获得全套学习视频,其实就是他们花钱去培训的***,然后一有空就看***学习,自己装一个linux虚拟机,跟着***搭环境,写代码,开始的时候,我觉得里面的思想、架构真的很厉害,所以学得很勤,而后面要学的组件越来越多,不免会感到枯燥,甚至是痛苦,但这个时候千万不要放弃。我的***是三十多天的课程,而后面很多课程是跳过去的,因为要上班,所以断断续续学习了半年才看完,而真正学习的时间大概两个月,每天花三个小时左右,期间我朋友经常问我准备什么时候去找大数据开发[_a***_],我都说我没准备好,其实是没有信心,我看完大部分***后,觉得那些组件已经会使用并且知道其基本原理,然后又看了很多面试题,觉得差不多了,开始投简历,面试的时候你不能说你是刚自学的,也不能说你没这方面的经验,面了几家公司,感觉什么问题都答上了一些,但是什么都答得不好,当时的想法是,面试也是学习,一个月面试不上就两个月,而***的是,第一家公司给了我offer,当时真的很惊喜,这么久的努力终于有了回报,到公司上班后,自己私底下还有继续学习,理论加实践,我感觉我每一天都在进步!希望我的经历对你有用。
阶段一J***aSE基础核心
2掌握开发中常用基础API
4能够基于JDK8开发
5熟练使用MySQL,掌握SQL语法
3Idea、M***en等开发工具的使用
随着大数据技术开始逐渐落地应用,未来不仅IT互联网领域的从业者需要掌握大数据技术,传统行业从业者也需要掌握一定的大数据技术,尤其是管理类岗位,掌握大数据技术对于提升自身的***整合能力,以及扩展自身的能力边界,都有比较积极的意义。
从我近些年带大数据方向研究生的情况来看,早期选择大数据方向的同学,往往都来自于数学、统计学和计算机大类专业的同学,近两年管理学专业的同学也开始选择大数据方向了,这是一个明显的变化。
大数据是一个典型的交叉学科领域,而且大数据的技术体系非常庞大,这导致学习大数据的切入点也非常多,所以不同知识基础和专业背景的同学,可以根据自身的发展规划来制定入门规划。
大数据技术与场景的结合非常紧密,不同的生产场景往往需要***用不同的大数据技术,所以一定不能脱离应用场景来学习大数据技术,这会导致很多问题。
对于在读的大学生来说,可以结合自身的专业特点来选择学习路径,如果未来要从事大数据开发岗位,那么可以从编程语言开始学起,然后学习数据库、大数据平台等知识,接着通过实习岗位,或者参加老师的实验室,来构建实践场景。
对于要从事数据分析类岗位的同学来说,可以从统计学知识开始学起,然后学习机器学习,这也是目前进行大数据分析的两种主要分析方式。当然了,数据分析同样不能离开生产场景来学习,不同的行业背景对于数据价值化的方式也有不同的要求。
对于职场人来说,最好能够结合自己的行业背景来学习大数据技术,对于很多从事管理类岗位的职场人来说,学习大数据可以从报表(Excel)开始学起,然后进一步学习BI相关知识。
学习大数据分析,一定离不开统计学、机器学习相关知识,即使工具再强大,包括一些低代码平台的运用,往往也需要掌握一定的编程知识。
总之,学习大数据技术一定要重视最新技术的发展,同时要重视给自己开辟出更多的交流和实践渠道。
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