零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)Python要學(xué)多久，自學(xué)行嗎？

零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)行學(xué)Python要學(xué)多久?如果是希望找到一份Python開發(fā)類工作的話，大概需要4-6個月的時間，在職自學(xué)的話可能需要更久的時間，每個人學(xué)習(xí)能力和理解能力不同，花費的時間也不太一樣。

Python可以自學(xué)，Python+大數(shù)據(jù)所需學(xué)習(xí)的內(nèi)容紛繁復(fù)雜，難度較大，所以今天播妞特別為大家整理了一個全面的Python+大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線圖，幫大家理清思路，攻破難關(guān)!

　第一階段 大數(shù)據(jù)開發(fā)入門

　　學(xué)前導(dǎo)讀：從傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫入手，掌握數(shù)據(jù)遷移工具、BI數(shù)據(jù)可視化工具、SQL，對后續(xù)學(xué)習(xí)打下堅實基礎(chǔ)。

　　1.大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)開發(fā)基礎(chǔ)MySQL8.0從入門到精通

　　MySQL是整個IT基礎(chǔ)課程，SQL貫穿整個IT人生，俗話說，SQL寫的好，工作隨便找。本課程從零到高階全面講解MySQL8.0，學(xué)習(xí)本課程之后可以具備基本開發(fā)所需的SQL水平。

　第二階段 大數(shù)據(jù)核心基礎(chǔ)

　　學(xué)前導(dǎo)讀：學(xué)習(xí)Linux、Hadoop、Hive，掌握大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)技術(shù)。

　　2.2022版大數(shù)據(jù)Hadoop入門教程

　　Hadoop離線是大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的核心與基石，是整個大數(shù)據(jù)開發(fā)的入門，是為后期的Spark、Flink打下堅實基礎(chǔ)的課程。掌握課程三部分內(nèi)容：Linux、Hadoop、Hive，就可以獨立的基于數(shù)據(jù)倉庫實現(xiàn)離線數(shù)據(jù)分析的可視化報表開發(fā)。

　第三階段 千億級數(shù)倉技術(shù)

　　學(xué)前導(dǎo)讀：本階段課程以真實項目為驅(qū)動，學(xué)習(xí)離線數(shù)倉技術(shù)。

　　3.數(shù)據(jù)離線數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)級在線教育項目實戰(zhàn)(Hive數(shù)倉項目完整流程)

　　本課程會、建立集團數(shù)據(jù)倉庫，統(tǒng)一集團數(shù)據(jù)中心，把分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)集中存儲和處理 ;目從需求調(diào)研、設(shè)計、版本控制、研發(fā)、測試到落地上線，涵蓋了項目的完整工序 ;掘分析海量用戶行為數(shù)據(jù)，定制多維數(shù)據(jù)集合，形成數(shù)據(jù)集市，供各個場景主題使用。

　第四階段 PB內(nèi)存計算

　　學(xué)前導(dǎo)讀：Spark官方已經(jīng)在自己首頁中將Python作為第一語言，在3.2版本的更新中，高亮提示內(nèi)置捆綁Pandas;課程完全順應(yīng)技術(shù)社區(qū)和招聘崗位需求的趨勢，全網(wǎng)首家加入Python on Spark的內(nèi)容。

　　4.python入門到精通(19天全)

　　python基礎(chǔ)學(xué)習(xí)課程，從搭建環(huán)境。判斷語句，再到基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)類型，之后對函數(shù)進行學(xué)習(xí)掌握，熟悉文件操作，初步構(gòu)建面向?qū)ο蟮木幊趟枷耄詈笠砸粋€案例帶領(lǐng)同學(xué)進入python的編程殿堂。

　　5.python編程進階從零到搭建網(wǎng)站

　　學(xué)完本課程會掌握Python高級語法、多任務(wù)編程以及網(wǎng)絡(luò)編程。

　　6.spark3.2從基礎(chǔ)到精通

　　Spark是大數(shù)據(jù)體系的明星產(chǎn)品，是一款高性能的分布式內(nèi)存迭代計算框架，可以處理海量規(guī)模的數(shù)據(jù)。本課程基于Python語言學(xué)習(xí)Spark3.2開發(fā)，課程的講解注重理論聯(lián)系實際，高效快捷，深入淺出，讓初學(xué)者也能快速掌握。讓有經(jīng)驗的工程師也能有所收獲。

　　4.大數(shù)據(jù)Hive+Spark離線數(shù)倉工業(yè)項目實戰(zhàn)

　　通過大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)制造行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲和分析、可視化、個性化推薦問題。一站制造項目主要基于Hive數(shù)倉分層來存儲各個業(yè)務(wù)指標數(shù)據(jù)，基于sparkSQL做數(shù)據(jù)分析。核心業(yè)務(wù)涉及運營商、呼叫中心、工單、油站、倉儲物料。