java大數據實時統計

第二，演算法工程師，該崗位零基礎的小夥伴就請止步吧，更適用於數學專業的研究生及以上學歷，對數據基礎要求比較高。

第三，數據挖掘工程師，建議從python入手，畢竟python裡面有大量的數據科學的包，也有pyspark，直接從spark裡面調數據，不用學習Scala語言(spark的編程語言是Scala)，學習的路線如下：

python基礎—pythonweb(強化編程基礎)_數學基礎補充(線性代數、概率統計、離散數學)_pythonnumpypandas包—機器學習演算法—深度學習

第四，數據分析師，該崗位對數學基礎要求不高，但對綜合素質要求非常高，能充分的理解行業行情、公司運營、產品運作、對市場敏銳度較高。具備一定的編程基礎，建議學習python，能熟練使用相關的工具，如excel，sas、spss等，能寫漂亮的文章做PPT就行，數學基礎不好的女生可以建議走該方向。

學習路線：python基礎—pythonnumpypandas包—excel—spss—sas

第五，大數據可視化，該崗位需要前端的相關基礎，大數據運維工程師，也不多做介紹了。

根據以上的崗位介紹，對自己做一個整體的規劃。個人是建議從大數據工程師入手，從java基礎開始學，畢竟編程基礎是每個崗位都需要的，而且java的適用面是最廣的，雖然現在python的勢頭很足，但相對java來說，python比較簡單，只要java能熟練使用了，要學會python，兩周的時間就轎碰沒問題，從長遠的職業規劃來說，學習沒有速成的方法，腳踏實地才是最重要的。

⑶ 北大青鳥java培訓：學大數據必須先學Java嗎

很多學大數據的朋友，以為一開始會接觸的是大數據的學習，但是真的開始學大數據了，反而發現首先開始的是Java的學習，這就讓很多的朋友很不解了，學大數據前為什麼要先學Java?大數據和Java其實有著密不可分的關系，至於具體原因就跟天津電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/一起往下看吧。
學大數據前為什麼要先學Java?大數據中的很多框架都是建立在Java語言的基礎上的，可以說Java是大數據的核心基礎，Java語言作為面向對象，不僅繼承了C++的所有優點，比較簡單易操作，相比C語言更加好用與普及，受到廣大IT從業者的喜歡，更是在大數據開發中起著不可替代的作用。
當下很多的IT培訓機構，都是把Java和大數據結合起來的，據相關權威機構統計，企業對Java大數據人才的需求在持續的上漲，有Java基礎的朋友比較容易進入大數據行業，有Java基礎的朋友也比較容易轉入其他的行業，比如安卓行業、人工智慧行業，所以在學大數據前，人們比較先開始的是Java的學習。
現在提供Java大數據培訓資源的平台越來越多，如何選擇一個合適的機構才是學員門應該了解的。
作為長沙實力雄厚的Java大數據培訓機構，北大青鳥Java大數據培訓機構專門為企業培養Java大數據人才而存在，北大青鳥的Java大數據講師根據理論結合實踐的方式讓學員們快速掌握Java大數據技能。

⑷ 雲南java培訓學校告訴你開源大數據分析工具

考慮到現有技術解決方案的復雜性與多樣化，企業往往很難找到適合自己的大數據收集與分析工具。然而，混亂的時局之下已經有多種方案脫穎而出，證明其能夠幫助大家切實完成大數據分析類工作。下面昆明IT培訓http://www.kmbdqn.cn/將整理出譽嘩激一份包含十款工具的清單，從而有效壓縮選擇范疇。

OpenRefine

這是一款高人氣數據分析工具，適用於各類與分析相關的任務。這意味著即使大家擁有多川不同數據類型及名稱，這款工具亦能夠利用其強大的聚類演算法完成條目分組。在聚類完成後，分析即可開始。

Hadoop

大數據與Hadoop可謂密不可分。這套軟體庫兼框架能夠利用簡單的編程模型將大規模數據集分發於計算機集群當中。其尤為擅長處理大規模數據並使其可用於本地設備當中。作為Hadoop的開發方，Apache亦在不斷強化這款工具以提升其實際效果。

Storm

同樣來自Apache的Storm是另一款偉大的實時計算系統，能夠極大強化無限數據流的處理效果。其亦可用於執行多種其它與大數據相關的任務，具體包括分布式RPC、持續處理、在線機器學習以及實時分析等等。使用Storm的另一大優勢在於，其整合了大量其它技術，從而進一步降低大數據處理的復雜性。

Plotly

這是一款數據可視化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等語言。Plotly甚至能夠幫助不具備代碼編寫技能或者時間的用戶完成動態可視化處理。這款工具常由新一代數據科學家使用，因為其屬於一款業務開發平台且能夠快速完成大規模數據的理解與分析。

Rapidminer

作為另一款大數據處理必要工具，Rapidminer屬於一套開源數據科學平台，且通過可視化編程機制發揮作用。其功能包括對模型進行修改、分析與創建，且能夠快速將結果整合至業務流程當中。Rapidminer目前備受矚目，且已經成為眾多知名數據科學家心目中的可慶襪靠工具。

Cassandra

ApacheCassandra是另一款值得關注的工具，因為其能夠有效且高效地對大規模數據加以管理。它屬於一套可擴展NoSQL資料庫，能夠監控多座數據中心內的數據並已經在Netflix及eBay等知名企業當中效力。

HadoopMapRece

這是一套軟體框架，允許用戶利用其編寫出以可靠方式並發處理大規模數據的應用。MapRece應用主要負責完成兩項任務，即映射與規約，並由此提供多種數據處理結果。這款工具最初由谷歌公司開發完成。

Bokeh

這套可視化框架的主要目標在於提供精緻且簡潔的圖形處理結果，用以強化大規模數據流的交互能力。其專門供Python語言使用。蘆逗

WolframAlpha

這是一套搜索引擎，旨在幫助用戶搜索其需要的計算素材或者其它內容。舉例來說，如果大家輸入「Facebook」，即可獲得與Facebook相關的HTML元素結構、輸入解釋、Web託管信息、網路統計、子域、Alexa預估以及網頁信息等大量內容。