大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)路線分享

大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進行分析處理的方法。互聯(lián)網(wǎng)時代每個企業(yè)每天都要產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行儲存，對有效的數(shù)據(jù)進行挖掘分析并應(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，今天傳智播客就分享一下：

階段一、 Java語言基礎(chǔ)

Java開發(fā)介紹、熟悉Eclipse開發(fā)工具、Java語言基礎(chǔ)、Java流程控制、Java字符串、Java數(shù)組與類和對象、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

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

階段四、 Linux&Hadoopt體系

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

階段五、 實戰(zhàn)(一線公司真實項目)

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編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機器學(xué)習(xí)、Spark—GraphX 圖計算、實戰(zhàn)一：基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司真實項目)、實戰(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)、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰(zhàn)一：日志告警系統(tǒng)項目、實戰(zhàn)二：猜你喜歡推薦系統(tǒng)實戰(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機器學(xué)習(xí)

1、Python機器學(xué)習(xí)2、圖像識別&神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理&社交網(wǎng)絡(luò)處理、實戰(zhàn)項目：戶外設(shè)備識別分析

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。更快更好更強的學(xué)好大數(shù)據(jù)培訓(xùn)