大数据项目经验

① 没有大数据项目经验怎么办

经验都是一点点积累的

并不是谁一上手都有经验

善于学习是最好的

② 怎么自学大数据

自学大数据学习路线：（前提：以java语言为基础）

总共分为四个模块：

• 大数据基础

• 大数据框架

• 大数据项目

• 其他

第一模块：大数据基础

• Java基础：集合，IO流

• JVM：重点是项目调优

• 多线程：理论和项目应用

• Linux：最基本的操作

这一个模块的重点是为了面试做准备，个人根据自己的情况去复习，复习的时候理论部分建议看书和博客资料，应用部分建议看视频和Demo调试。

下面分别去详细的介绍一下：

• Java基础：集合，IO流

主要是理论部分，可以看书或者博客总结，这一块没什么推荐的，网上很多资料可以找到。

• JVM：重点是项目调优

• 多线程：理论和项目应用

这两块重点要结合到项目中，通过项目中的实际使用，然后反馈到对应的理论基础，这一块建议在B站上看对应的视频。B站”尚硅谷“官网上的视频很详细。

• Linux：最基本的操作

这一块有时间，先把《鸟哥的Linux私房菜》这本书看一遍，然后装个Linux系统自己玩玩，对应的最常使用的命令自己敲敲。

如果没时间，就把最常用的命令自己敲敲，网上有对应的总结，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。

第二模块：大数据框架

Hadoop：重点学，毕竟大数据是以Hadoop起家的，里面就HDFS，MapReces，YARN三个模块。

Hive：先学会怎么用，当作一个工具来学习。

Spark：重点学，用来替代Hadoop的MapReces的，里面重点有三块：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming。

Flink：我还没学。

Hbase：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Kafka：先学怎么用，其实里面的模块可以先理解成两部分：生产者和消费者。所有的核心都是围绕这两个展开的。

Flume：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Sqoop：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Azkaban：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

Scala：这个是一门编程语句，基于Java 而来的，可以工作后在学习。

Zookeeper：当作一个工具来学习，先学习怎么用。

以上的学习视频和资料可以在B站的”尚硅谷“和”若泽大数据“里找到，很详细。资料目前最详细的资料就是各个框架对应的官网。视频里也是对着官网一步一步讲的。官网都是英文的，可以用Google浏览器的翻译插件，翻译成中文后在看。

第三模块：大数据项目

B站的”尚硅谷“和”若泽大数据“。

第四模块：其他

分布式：知道最基本的概念，有个分布式项目的经验。分布式项目可以在B站的”尚硅谷“里找到。

算法：网上有详细的总结，书：推荐《剑指Offer》和《算法4》，看算法的目的是先掌握实现算法的思路然后才是实现方式。

SQL：主要是调优，网上有很详细的总结。

除此之外：Storm框架不要学了。

很多准备前期都是为了面试，例如：JVM和多线程，SQL调优和算法。这些东西真正使用的过程中千差万别，但核心知识不变，所以面试的时候总是会问，这一块的前期以通过面试为主要点。

学习了差不多了，例如：Hadoop，Hive 和Spark学完了，就去面试面试，通过面试的情况在来调整自己的学习。

③ 如何写一份大数据开发的求职简历

按照简历的步骤一条一条的来，重点突出，语句通畅，不卑不亢，表现自然。以word形式制版作即可。权
一份简历，一般可以分为四个部分，其中:
第一部分:为个人基本情况，应列出自己的姓名、性别、年龄、籍贯、政治面貌、学校、系别及专业，婚姻状况、健康状况、身高、爱好与兴趣、家庭住址、电话号码等。
第二部分:为学历情况。应写明曾在某某学校、某某专业或学科学习，以及起止期间，并列出所学主要课程及学习成绩，在学校和班级所担任的职务，在校期间所获得的各种奖励和荣誉。
第三部分:为工作资历情况。若有工作经验，最好详细列明，首先列出最近的资料，后详述曾工作单位、日期、职位、工作性质。
第四部分:为求职意向。即求职目标或个人期望的工作职位，表明你通过求职希望得到什么样的工种、职位，以及你的奋斗目标，可以和个人特长等合写在一起。

④ 面试大数据&云计算的开发岗位，简历应该怎么写比较有

一份来简历，一般可以分为四个部分源，其中:
第一部分:为个人基本情况，应列出自己的姓名、性别、年龄、籍贯、政治面貌、学校、系别及专业，婚姻状况、健康状况、身高、爱好与兴趣、家庭住址、电话号码等。
第二部分:为学历情况。应写明曾在某某学校、某某专业或学科学习，以及起止期间，并列出所学主要课程及学习成绩，在学校和班级所担任的职务，在校期间所获得的各种奖励和荣誉。
第三部分:为工作资历情况。若有工作经验，最好详细列明，首先列出最近的资料，后详述曾工作单位、日期、职位、工作性质。
第四部分:为求职意向。即求职目标或个人期望的工作职位，表明你通过求职希望得到什么样的工种、职位，以及你的奋斗目标，可以和个人特长等合写在一起。

⑤ 大数据工程师需要要掌握哪些技能

大讲台大数据培训为你解答：
1、逻辑分析能力
逻辑分析能力是指正确、合理思考的能力。即对事物进行观察、比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理的能力，采用科学的逻辑方法，准确而有条理地表达自己思维过程的能力。拥有逻辑分析能力的人能迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素。
做大数据工作的人，他得知道什么是相关的，哪个是重要的，使用什么样的数据是最有价值的，如何快速找到每个业务最核心的需求。这个能力对于学习大数据是很大的助力，如果在学习大数据的时候能慢慢注意培养自己的逻辑分析能力，那么对你今后的工作也有很大的帮助。
2、快速学习能力
在大数据工作中，快速学习能力能帮助大数据工程师快速适应不同的项目，并在短时间内成为这个领域的数据专家。毋庸置疑，在大数据的学习中，快速学习能力肯定是很重要的，它能够帮助你快速的适应和理解相关知识，就算你是零基础学习大数据，如果你能找到大数据学习的核心关键点，快速学习，那么攻克大数据指日可待。
3、对数据的兴趣
兴趣是职业生涯选择的重要依据。兴趣是最好的老师，是一种强大的精神力量。兴趣可以使人集中精神去获得你所喜欢的职业知识，启迪智慧并创造性地开展工作。当一个人对某种职业产生兴趣时，他就能充分的调动自己的主动性，积极地去感知和关注该职业的相关知识、动态并积极地思考，大胆地探索；
就能全身心地投入，使情绪高涨，想象力丰富，增强记忆效果，增强克服困难的意志。有喜欢在数据海洋中寻宝的好奇心能够让你对于数据的处理充满热情；解决了一个大数据问题后，你能够充满成就感。所以在你学习大数据之前，我觉得你最应该做的就是培养自己对于数据的兴趣。
4、沟通能力
在大数据工作中，沟通能力能让大数据工作者的工作开展地更顺利，因为大数据工程师的工作主要分为两种方式：由市场部驱动和由数据分析部门驱动，前者需要常常向产品经理了解开发需求，后者则需要找运营部了解数据模型实际转化的情况。

⑥ 请问贵州在推进大生态与大扶贫、大数据、大旅游、大健康相结合方面有什么经验和做法

“五个绿色”：

一是因地制宜发展绿色经济。坚持多彩贵州拒绝污染，聚焦发展生态利用型、循环高效型、低碳清洁型、环境治理型“四型”产业。目前，全省绿色经济“四型”产业占生产总值的比重已提高到37%。

二是因势利导建造绿色家园。率先划定生态保护红线，25个县被列为国家重点生态功能区，30%的县（区、市）完成县域乡村建设规划编制，城市污水处理率、生活垃圾无害化处理率均达到90%以上，创建“四在农家·美丽乡村”省级新农村示范点157个、新农村环境综合治理省级示范点192个。

三是持续用力筑牢绿色屏障。大力实施“青山”“碧水”“蓝天”“净土”四大工程，完成退耕还林607万亩，治理石漠化面积2708平方公里、水土流失面积5406平方公里。

强力实施六盘水市水城河环境污染源等十大污染源治理和磷化工、火电等十大行业治污减排全面达标排放专项行动，启动实施磷化工企业“以渣定产”，实施草海综合治理五大工程，全面全域取缔网箱养鱼；中央环保督察组交办的3478件群众举报投诉件全部办结。

四是与时俱进完善绿色制度。开展生态产品价值实现机制、省级空间规划、自然资源资产管理体制、自然资源资产负债表编制、领导干部自然资源资产离任审计、生态环境损害赔偿制度改革等国家试点，全面加强生态文明法治建设，取消地处重点生态功能区的10个县GDP考核，强化环境保护“党政同责”“一岗双责”，实行党政领导干部生态环境损害问责。

五是久久为功培育绿色文化。连续十年举办生态文明贵阳国际论坛，将每年6月18日确定为“贵州生态日”，举办了“保护母亲河·河长大巡河”和“巡山、巡城”等系列活动，编制了大中小学、党政领导干部生态文明读本，全面开展了生态县、生态村等生态文明创建活动。

“五个结合”：

一是大生态与大扶贫相结合。实施生态扶贫十大工程，计划用三年时间助推全省30万以上贫困户、100万以上建档立卡贫困人口实现增收。最近正在开展单株碳汇精准扶贫试点，探索“互联网＋生态建设＋精准扶贫”的扶贫新模式。

二是大生态与大数据相结合。在加快大数据产业发展的同时，运用大数据手段改造提升传统产业，推动环境大数据监控全覆盖。2016年以来，国家大数据综合试验区、国家绿色数据中心等获批建设，苹果中国云服务、华为数据中心、腾讯数据中心等项目落地贵州。

三是大生态与大旅游相结合。2017年贵州成为西南地区唯一的“国家全域旅游示范省”，接待游客人次、旅游总收入分别增长37%和41%。梵净山成功申遗，贵州世界自然遗产地达4处，数量居全国第一位，多彩贵州正风行天下。

四是大生态与大健康相结合。促进绿色与健康相得益彰。2017年大健康医药产业重点工程累计完成投资780亿元，中药材种植总面积达650万亩，产业增加值突破1000亿元。

五是大生态与大开放相结合。坚持生态优先、绿色发展，正确处理“五个关系”，以共抓大保护、不搞大开发为导向积极融入长江经济带发展。

与云南、四川共同设立赤水河流域横向生态保护补偿基金。与重庆、四川、云南共同建立长江上游四省市生态环境联防联控、基础设施互联互通、公共服务共建共享机制和长江上游地区省际协商机制。与重庆建立绿色产业、绿色金融等领域务实合作机制。

(6)大数据项目经验扩展阅读

根据中办国办印发的《国家生态文明试验区（贵州）实施方案》，贵州要围绕长江珠江上游绿色屏障建设、西部地区绿色发展、生态脱贫攻坚、生态文明法治建设、生态文明国际交流合作“五大示范区”战略定位，开展绿色屏障建设、促进绿色发展、生态脱贫、生态文明大数据、生态旅游发展、生态文明法治、生态文明对外交流合作、绿色绩效评价考核等八项制度创新试验。

两年来，通过积极探索实践，贵州基本建立了多元参与、激励约束并重、较为系统完整的生态文明制度体系。

一是探索有利于守住生态底线的制度。大力推动“多规合一”试点、自然资源资产负债表编制、自然资源统一确权登记等工作，在全国率先开展生态保护红线划定、领导干部自然资源资产离任审计、探索完善横向生态保护补偿制度、生态文明建设目标评价考核等工作。

划定永久基本农田5257万亩，建成省市县三级“三条红线”指标体系，实现所有河流、湖泊、水库河长制全覆盖。率先在全国实行全域取消网箱养鱼。

二是培育激发绿色新动能的制度。掀起振兴农村经济的深刻产业革命，下大力调减玉米种植面积，促进农村发展和生态保护协同共进。建立培育发展环境治理和生态保护市场主体、加快节能环保产业发展等政策机制，改革矿业权出让收益由收缴制变为征收制，实现排污权有偿交易1.53亿元。

贵安新区获批为国家绿色金融改革创新试验区。生态文明大数据共享和应用平台基本建成。开展绿色经济统计试点。农村“三变”改革深入推进。

三是建立大生态与大扶贫深度融合制度。探索建立了易地扶贫搬迁“贵州模式”，对迁出地进行土地复垦或生态修复。率先在全国出台生态扶贫专项政策，实施生态扶贫十大工程，推动“大生态”与“大扶贫”相互融合、相互促进。

四是出台与生态文明建设相适应的地方生态环境法规体系和环境资源司法保护制度。率先出台全国首部省级层面生态文明地方性法规《贵州省生态文明建设促进条例》，颁布实施30余部配套法规。率先设置环保法庭并成立公检法配套的生态环境保护专门机构，率先开展由检察机关提起环境行政公益诉讼的探索，全省环境资源司法机构达108个，实现全覆盖。

五是建立以生态文明为主题的国际交流合作机制。连续成功举办十届生态文明贵阳国际会议和生态文明贵阳国际论坛，建立中外前政要、国际组织负责人组成的国际咨询会，与联合国环境署等国际组织以及瑞士等发达国家建立了务实的国际交流合作机制。

⑦ 面试大数据工作要做好哪些准备

1、了解要面试的公司

对要面试的公司进行深入的研究了解，包括公司的企业文化，企业的发展状况，从而在面试时轻松面试，成功的概率自然会提高很多。

2、在面试中要介绍自己对于团队精神的认知

面试过程之中有一些招聘方会问到团队精神的问题，但有一些则不会问到这方面的问题，但不会问到这样问题的招聘人员并不表示他对于这样的问题并不关注，要知道在大数据开发技术方面，很多地方都是需要团队协作的。因此，在团队协作方面有着极高的要求，所以我们在招聘过程中一定要讲解到自己对于团队精神理念的认知，以及在团队协作表现方面的能力如何，这会让我们求职成功的概率更高。

3、在大数据面试的时候一定要将自己的项目经验展示出来

我们应聘的工作是大数据方面的工作，因此想要拥有更高的面试成功机会，那么就必须要有相应的项目，在大数据面试技巧这个问题上，我们需要关注的核心要点就是自己的项目经验，如果你本身只有大数据的理论知识，而没有项目实战经验，这种状态之下能够成功应聘上的概率自然降低了很多，为了规避这方面的问题产生，我们一定要做些大数据的项目，积攒项目经验，这样面试的时候也有话说。

⑧ 大数据项目经理的7大要求

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。同样，在企业的项目管理领域，大数据存在重要的价值，作为大数据时代的项目经理，又需要什么必备条件呢？

方法/步骤

大学毕业以及继续教育

在我所进行的对大数据项目经理职位的研究中，遇到的许多大数据项目经理职位的前提条件是运筹学、理科或者工程学硕士或者博士。如果由于项目时间和预算限制，无法立即获得大学教育，那么是时候需要寻找大数据和供应商教育相关的不断增长的大学课程。

培训和专业开发管理经验

在一些大城市地区，仅拥有大数据毕业和继续教育知识是无法跟上需求，因此具有培训背景的项目经理可以为其组织在创建大数据内部培训发挥重要的作用。项目经理还需要管理其大数据团队的继续教育和专业开发，确保员工和整体努力的顺利。当预算时间恢复时，表示培训需求成为大数据培训产生良好经营效果的巨大挑战。

过程开发经验

大数据需要当前软件开发寿命周期(SDLC)和其它相关的过程，例如实现进行改变。具备过程开发经验的项目将在组织现有过程应用到大数据上时发挥重要作用。本过程工作需要领导，当大数据进入样机研究阶段时以确保大数据项目转换为生产。

为了进行大数据开发进行风险消减设计时，需要更多的过程开发和项目管理技术，而非仅涉及项目交付过程。

交叉功能团队管理经验

大数据项目团队与你以往所带领的传统软件开发或者工程团队不尽相同。大数据项目团队包括多学科人才，如工程设计、操作、业务分析甚至电力用户。团队的核心任务是使所有数据有意义;如果你领导某一大数据项目，你必须领导多专业人才顺利实现该目标。

市场营销和销售技术

随着大数据的潜在变化以及新业务出现，为了完成大数据项目经理工作，你需要市场营销和销售技术。很容易在大数据分析中迷失，但是面向客户任务的项目经理，应能够帮助处理建议、销售表示以及客户简报。还有经典的咨询销售电话，项目经理伴随公司销售并向潜在客户介绍其大数据技术解决方案。另外，大数据团队还必须销售其服务，并判断其背后的投资以结合从大数据中受益的管理和部门。

科技技术和性能

项目经理在进入大数据开始解决，团队中每名成员需要逐个传递。大数据当前状态还需要大量经验，这是为什么项目经理需要至少具备一些技术技能的另一原因。这些技术技能可能来自之前的经验(大数据项目经理可选自公司经营或者技术部门)，并根据内部培训和厂家培训创建。

大数据为经验丰富的项目经理提供了许多机会，在创建大数据基础过程中发挥工具作用，并培养一支具有融合计划和经营实践的尖端团队。

咨询技术

具备咨询内部和外部客户解决方案背景和经验的项目经理可以在大数据世界中找到归属。随着大数据如此广泛的开放，项目经理需要监督企业数据管理、数据库、经营信息不断出现的领域，并能够向客户和上层管理咨询大数据发展方向以及在经营和项目中如何发挥大数据的优势。你还能够在建议可选择数据管理方案、内部项目和外部客户策略中发挥作用。

⑨ 高校实验室大数据开发平台建设方案

大数据人才应用能力成长平台——Tempo Talents，从产业人才需求的视角，通过模式创新、技术创新，为高校大数据人才培养提供从平台、课程内容到教学管理的系统解决方案。平台核心围绕“人才应用能力培养”，以实践为基础，将大数据人才培养所需的知识、技能和方法论三个层面互相融合，核心是通过学生动手实践，培养数据思维及解决问题的能力。

5、激发学生学习热情，打造“自驱型”能力成长平台

闯关、竞赛、自主探索的数据游乐场，打破传统的学习模式，打造专业与趣味性融合的学习体验，充分激发学生自主学习热情，打造“自驱型”能力成长平台。

⑩ 大数据该怎么学习，自学能学会吗

自学大数据是可以的，但是如果没有java的基础的话学起来就不是很轻松，如果有基础、自版制力还可以的话你可权是试着学习一下，在网上很多免费的视频看一下，实在不行就报个班。自学的话就没有时间了，培训的话估计5个月左右的时间。