加米谷大数据张老师|大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习第一步：大数据相关岗位及技能要求第二步：结合兴趣及基础选定方向第三步：制定学习规划
北京联盟_本文原题为：大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习
大数据热度居高不下 ， 基于大数据的发展 ， 越来越多的企业开始布局相关业务 ， 组建数据团队 ， 这使得大数据人才需求持续上升 。 当然 ， 也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景 ， 想要入行 ， 今天我们就来讲讲 ， 零基础如何开始大数据学习 。
【加米谷大数据张老师|大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习第一步：大数据相关岗位及技能要求第二步：结合兴趣及基础选定方向第三步：制定学习规划】
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大数据超高的热度 ， 使得这个词成为了近乎全民皆知的词汇 ， 但是大部分人对大数据的了解 ， 还是停留在表面 ， 要论大数据是什么 ， 大数据做什么 ， 有哪些岗位 ， 有什么技能要求 ， 很多人却不甚清楚 。 如果想要入行做大数据 ， 那么还是要先对大数据有更加清楚的认知才行 。
第一步：大数据相关岗位及技能要求首先 ， 要了解一个行业相关岗位的技能要求 ， 最简单的方式莫过于去求职网站上去看 ， 有哪些岗位 ， 具体的岗位技能要求有哪些 ， 多找一些大企业的招聘JD来看 ， 就能基本上搞清楚了 。
大致来说 ， 大数据相关的岗位 ， 主要的技能要求集中在以下几个方面：
SQL能力 ， SQL性能优化经验 ， 在大数据当中 ， 对数据各种管理操作 ， 必然需要SQL 。 Java语言 ， MapReduce编程 ， 脚本语言Shell/Python/Perl之一 。 熟练掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大规模数据存储与运算平台 。 具备业务理解能力 ， 对数据、新技术敏感 ， 对云计算、大数据技术充满热情 。 第二步：结合兴趣及基础选定方向接下来就需要结合自身的基础以及感兴趣的方向 ， 来为自己定一下初步的学习路线和方向 。
没有编程基础的学习者 ， 就从基础开始 ， 先学Java和Linux ， 打好基础之后进入大数据技术的学习 。
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大数据开发 ， 主要学习大数据技术框架 ， 逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算框架 ， 了解文件系统、消息队列和Nosql数据库 ， 学习相关组件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等 。
大数据分析与挖掘 ， 主要学习各种数据分析工具和数据挖掘算法 ， 如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等 ， 熟练掌握一门数据挖掘编程工具 ， 推荐Python 。 目前主流平台和框架已经提供了算法库 ， 如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib ， 也可以有相应程度的学习掌握 。
第三步：制定学习规划作为零基础新手小白 ， 要进入一个新的技术领域 ， 学习上自然是需要足够的时间和精力投入的 。 如果选择自学 ， 那么一个完善的学习规划是非常有必要的 。
可以善用网上的资源 ， 多逛技术论坛 ， 可以多多参考前辈学习者们的学习路线和方法 ， 结合自己的实际情况 ， 规定学习周期 ， 具体到每天的学习内容、学习时长、掌握程度都建议作出量化 ， 坚持每天打卡 ， 实现从量变到质变 。
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关于大数据入行 ， 零基础如何开始大数据学习 ， 以上就是给到大家的一些建议了 。 大数据目前主要的两个岗位方向 ， 大数据开发和数据分析挖掘 ， 根据方向来规划学习路径 ， 然后扎扎实实去学 ， 才是掌握新技能的正确姿势 。
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