大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線分享

大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的方法?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代每個(gè)企業(yè)每天都要產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存，對(duì)有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析并應(yīng)用需要依賴于大數(shù)據(jù)開發(fā)，看到很多人想要關(guān)于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線的一些知識(shí)，今天傳智播客就分享一下：

階段一、 Java語(yǔ)言基礎(chǔ)

Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語(yǔ)言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對(duì)象、數(shù)字處理類與核心技術(shù)、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

階段二、 HTML、CSS與JavaScript

PC端網(wǎng)站布局、HTML5+CSS3基礎(chǔ)、WebApp頁(yè)面布局、原生JavaScript交互功能開發(fā)、Ajax異步交互、jQuery應(yīng)用

階段三、 JavaWeb和數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)庫(kù)、JavaWeb開發(fā)核心、JavaWeb開發(fā)內(nèi)幕

階段四、 Linux&Hadoopt體系

Linux體系、Hadoop離線計(jì)算大綱、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、數(shù)據(jù)遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

階段五、 實(shí)戰(zhàn)(一線公司真實(shí)項(xiàng)目)

數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展現(xiàn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用

階段六、 Spark生態(tài)體系

Python編程語(yǔ)言、Scala編程語(yǔ)言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計(jì)算、實(shí)戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實(shí)項(xiàng)目)、實(shí)戰(zhàn)二：新浪網(wǎng)(www.sina.com.cn)

階段七、 Storm生態(tài)體系

storm技術(shù)架構(gòu)體系、Storm原理與基礎(chǔ)、消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實(shí)戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項(xiàng)目、實(shí)戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實(shí)戰(zhàn)

階段八、 大數(shù)據(jù)分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作環(huán)境準(zhǔn)備&數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)可視化、Python機(jī)器學(xué)習(xí)

1、Python機(jī)器學(xué)習(xí)2、圖像識(shí)別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：戶外設(shè)備識(shí)別分析

大數(shù)據(jù)真的是一門神奇的學(xué)科，似乎學(xué)好大數(shù)據(jù)就能踏遍互聯(lián)網(wǎng)的大部分領(lǐng)域。就像當(dāng)下很火的區(qū)塊鏈、人工智能等等都是跟大數(shù)據(jù)技術(shù)息息相關(guān)。

當(dāng)然了除了自學(xué)你還可以選擇傳智播客的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)班。更快更好更強(qiáng)的學(xué)好大數(shù)據(jù)培訓(xùn)