在這個看技術和能力的時代,只要技術能力在手,高薪不在話下。2023年伊始,昌平北大青鳥又有一批Java大數據小夥伴高薪入職名企。他們中很多都是應屆生,通過5個月學會前沿技術,掌握了技術,就掌握了高薪!最高薪資30000元,平均薪資14921元,
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?請問還有比這高薪的崗位嗎?
如果選一門專業學習並且以這項專業當做事業的話,小智一定會選越來越凸顯出重要性的大數據。
大數據人才現在十分稀缺!
國內IT、通訊、行業招聘中,有10%都是和大數據相關,且比例還在上升。巨大的人才缺口直接導致各企業紛紛以高薪聘請大數據人才。
此前,昌平北大青鳥大數據學員也斬獲阿里年薪40萬offer。
可以說,學習大數據,高薪就業不是夢!
那麼,零基礎小白能不能學大數據?答案是可以。
首先,大數據的定義是什麼?很多人都在說要進入大數據行業,要學習大數據技術,但往往對大數據都是一知半解,我們來看看網路對大數據的定義:
來抓重點,常規的軟體工具處理不了的,就必須要用新的技術,那能解決以上問題的技術就是大數據技術。
大數據的技術是一個技術群落,想全部學習短期內是不現實的,那麼我們怎麼樣科學的有邏輯有規劃的來學習,我們得了解大數據行業里,有哪些崗位,我們直接從工作崗位的技能需求來倒推我們如何學習大數據,如何有側重點的來學習。
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?大數據的具體崗位
第一,先看看有哪些崗位,當然大公司會分的比較詳細,中小企企業相對要求會全面一些
先看看如下這拍梁幅圖,圖沒有很詳細,我再做解答
我們從整個數據項目的業務流程出發,(以上所有崗位都對編程有要求,所以編程基礎是必不可少的)
第一,大數據工程師,眾所周知,在沒有大數據以前,行閉賀談業應用已經非常成熟了,最早大家只關注功能的實現,接著重視前台的界面,前端工程師因此火了一段時間,因為以前數據量不大,所以在功能上並不重視,由於移動互聯網的發展,數據量非常龐大了,這個時候單機伺服器不能解決問題,那麼分布式集群就出現了;
大數據工程師的職責就是搭建大數據平台,所以從上圖可以得知,大數據工程師,需要有java基礎(行業應用大部分是java語言編寫的),所以,今後想從事該崗位的,那麼學習的路線圖如下
java基礎----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
Java大數據行業前景如何?如何入門學習Java大數據?Java大數據薪資:
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。
2. 大數據專業主要學什麼
大數據專業
全稱:數據科學與大數據技術,強調交叉學科特點,以大數據分析為核心,以統計學、計算機科學和數學為三大基礎支撐性學科,培養面向多層次應用需求的復合型人才。
開設課程:
數學分析、高等代數、普通物理數學與信息科學概論、數據結構、數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、離散數學、概率與統計、演算法分析與設計、數據計算智能、資料庫系統概論、計算機系統基礎、並行體系結構與編程、非結構化大數據分析等。
3. 大數據需要學什麼
數據倉庫東西HIVE;大數據離線剖析Spark、Python言語;數據實時剖析Storm等都是學習大數據需要了解和掌握的。
大數據(bigdata),或稱巨量資料,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據歸納有五大特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息,而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之,如果把大數據比作一種產業,那麼這種產業實現盈利的關鍵,在於提高對數據的「加工能力」,通過「加工」實現數據的「增值」。
4. 大數據需要學習什麼
大數據已局告喚經成為時代發展的趨勢,很多人都想學習大數據,進入大數據行業.那大數據需要學什麼呢?
1、學習大數據首先要學習Java基礎
如何進行大數據學習的快速入門?在學習大數據課程之前,必須學習計算機編程語言.Java是大數據學習所需的編程語言基礎,因為大數據開發是基於常用的高級語言.此外,學習桐凱hadoop和數據挖掘都需要編程語言.因此,如果你想學習大數據開發,掌握Java基礎是必不可少的.
2、學習大數據要學習大數據的核心知識
Hadoop生態系統HDFS技術HBASE技術Sqoop使用流程數據倉庫工具HIVE大數據離線分析Spark、Python語言數據實時分析Storm
如果把大數據比作容器,這個容器的容量無限大,什麼都可以進去,大數據離不開物聯網,移動互聯網,大數據與人工智慧、雲計算和機械學習有著千絲萬縷的關系,大數據的大數據存儲如果高度擴展,雲計算是必不可少的,大數據計算分析採用傳統的機械學習、數據挖掘技術
3、學習大數據所需的能力
數學知識,數學知識是數據分析師的基礎知識.對於數據分析師來說,了解一些關於統計的描述,需要具備一定的公式計算能力,了解常用的統計模型演算法.對於數據挖掘工程友空師來說,各種演算法也需要熟練使用,對數學的要求最高.
編程語言,對於想學習大數據的學生,至少需要SQL、hadoop、hive查詢、Python等編程語言.
4、學習大數據可應用的領域
大數據技術可應用於公安大數據、交通大數據、醫療大數據、就業大數據、環境大數據、圖像大數據、視頻大數據等各個領域,應用范圍非常廣泛,大數據技術已經像空氣一樣滲透到生活的各個方面.大數據技術的出現將社會帶入快速發展的時代,不僅是信息技術的終極目標,也是人類社會發展管理智能化的核心技術驅動力.
5. 新手如何學習大數據
新手學習大數據可以通過自學或是培訓兩種方式。
想要自學那麼個人的學歷不能低於本科,若是計算機行業的話比較好。非本專業也可以,只要學歷夠,個人的邏輯思維能力以及個人的約束能力較好,就可以去網上找找免費的教程,選擇適合自己的自學試試看。
自學大數據路線圖👇👇
嘗試自學若覺得自己的約束能力一般,但是能學到進去也想盡快掌握技術,那可以考慮參加大數據培訓班,老師指導效率也會比較高。
無論是自學還是參加培訓班都需要自己付出較多的努力哦。
6. 大數據課程基礎內容有哪些
第一階段:大數據技術入門
1大數據入門:介紹當前流行大數據技術,數據技術原理,並介紹其思想,介紹大數據技術培訓課程,概要介紹。
2Linux大數據必備:介紹Lniux常見版本,VMware虛擬機安裝Linux系統,虛擬機網路配置,文件基本命令操作,遠程連接工具使用,用戶和組創建,刪除,更改和授權,文件/目錄創建,刪除,移動,拷貝重命名,編輯器基本使用,文件常用操作,磁碟基本管理命令,內存使用監控命令,軟體安裝方式,介紹LinuxShell的變數,控制,循環基本語法,LinuxCrontab定時任務使用,對Lniux基礎知識,進行階段性實戰訓練,這個過程需要動手操作,將理論付諸實踐。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版:包含Hadoop,HBase,Hiva,Spark,Flume等,介紹CM的安裝,CDH的安裝,配置,等等。
第二階段:海量數據高級分析語言
Scala是一門多範式的編程語言,類似於java,設計的初衷是實現可伸縮的語言,並集成面向對象編程和函數式編程的多種特性,介紹其優略勢,基礎語句,語法和用法, 介紹Scala的函數,函數按名稱調用,使用命名參數函數,函數使用可變參數,遞歸函數,默認參數值,高階函數,嵌套函數,匿名函數,部分應用函數,柯里函數,閉包,需要進行動手的操作。
第三階段:海量數據存儲分布式存儲
1HadoopHDFS分布式存儲:HDFS是Hadoop的分布式文件存儲系統,是一個高度容錯性的系統,適合部署在廉價的機器上,HDFS能提供高吞吐量的數據訪問,非常適合大規模數據集上的應用,介紹其的入門基礎知識,深入剖析。
2HBase分布式存儲:HBase-HadoopDatabase是一個高可靠性,高性能,面向列,可伸縮的分布式存儲系統,利用HBase技術可在廉價PC上搭建起大規模結構化存儲集群,介紹其入門的基礎知識,以及設計原則,需實際操作才能熟練。
第四階段:海量數據分析分布式計算
1HadoopMapRece分布式計算:是一種編程模型,用於打過莫數據集的並行運算。
2Hiva數據挖掘:對其進行概要性簡介,數據定義,創建,修改,刪除等操作。
3Spare分布式計算:Spare是類MapRece的通用並行框架。
第五階段:考試
1技術前瞻:對全球最新的大數據技術進行簡介。
2考前輔導:自主選擇報考工信部考試,對通過者發放工信部大數據技能認證書。
上面的內容包含了大數據學習的所有的課程,所以,如果有想學大數據的可以從這方面下手,慢慢的了解大數據。
7. 大數據新手入門的課程和書籍有什麼推薦
目前大數據的技術體系已經非常龐大了,初學者要根據自己的發展規運備閉劃來制定學習規劃,入門大數據的方式也要結合自己的知識基礎。
對於要進入IT互聯網行業從事大數據開發崗位的同學來說,入門大數據可以先從編程語言開始,接著學習大數據平台知識,然後結合大數據平台來完成場景開發實踐。在編程語言的選擇上,可以重點考慮一下Java語言,相對於其他編程語言來說,目前Java崗位的人才需求量相對大一些。
對於要從事演算法崗的同學來說,入門大數據旁裂也可以分成三個階段,第一個階段是編程語言的學習,第二個階段是學習演算法基礎,這個階段需要學習一下統計學、機器學習相關知識,為後續奠定一個滾散基礎,第三個階段是結合場景來開展演算法實踐,這個階段也需要掌握大數據平台的相關知識。
如果僅僅想通過學習大數據技術來提升自己的數據力,本身並沒有從事大數據崗位的想法,那麼入門大數據可以從學習Python語言開始,然後進一步學習基於Python語言來完成數據分析,這個過程同樣要考慮到應用場景的問題,可以跟自己的專業方向相結合。
從整個大數據的技術體系結構來看,大數據技術涉及到數據採集、整理、存儲、分析、呈現、應用和安全等領域,這些領域都可以採用單獨學習的方式,比如既可以從數據採集開始學起,也可以從數據分析開始學起,但是不論從哪個領域開始學起,一定要重視與場景相結合,不能脫離場景來學習大數據技術。
最後,如果有學習大數據相關的問題,可以向我發起咨詢。