java大数据实时统计

第二，算法工程师，该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。

第三，数据挖掘工程师，建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala)，学习的路线如下：

python基础—pythonweb(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_pythonnumpypandas包—机器学习算法—深度学习

第四，数据分析师，该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。

学习路线：python基础—pythonnumpypandas包—excel—spss—sas

第五，大数据可视化，该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。

根据以上的岗位介绍，对自己做一个整体的规划。个人是建议从大数据工程师入手，从java基础开始学，毕竟编程基础是每个岗位都需要的，而且java的适用面是最广的，虽然现在python的势头很足，但相对java来说，python比较简单，只要java能熟练使用了，要学会python，两周的时间就轿碰没问题，从长远的职业规划来说，学习没有速成的方法，脚踏实地才是最重要的。

⑶ 北大青鸟java培训：学大数据必须先学Java吗

很多学大数据的朋友，以为一开始会接触的是大数据的学习，但是真的开始学大数据了，反而发现首先开始的是Java的学习，这就让很多的朋友很不解了，学大数据前为什么要先学Java?大数据和Java其实有着密不可分的关系，至于具体原因就跟天津电脑培训http://www.kmbdqn.cn/一起往下看吧。
学大数据前为什么要先学Java?大数据中的很多框架都是建立在Java语言的基础上的，可以说Java是大数据的核心基础，Java语言作为面向对象，不仅继承了C++的所有优点，比较简单易操作，相比C语言更加好用与普及，受到广大IT从业者的喜欢，更是在大数据开发中起着不可替代的作用。
当下很多的IT培训机构，都是把Java和大数据结合起来的，据相关权威机构统计，企业对Java大数据人才的需求在持续的上涨，有Java基础的朋友比较容易进入大数据行业，有Java基础的朋友也比较容易转入其他的行业，比如安卓行业、人工智能行业，所以在学大数据前，人们比较先开始的是Java的学习。
现在提供Java大数据培训资源的平台越来越多，如何选择一个合适的机构才是学员门应该了解的。
作为长沙实力雄厚的Java大数据培训机构，北大青鸟Java大数据培训机构专门为企业培养Java大数据人才而存在，北大青鸟的Java大数据讲师根据理论结合实践的方式让学员们快速掌握Java大数据技能。

⑷ 云南java培训学校告诉你开源大数据分析工具

考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面昆明IT培训http://www.kmbdqn.cn/将整理出誉哗激一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。

OpenRefine

这是一款高人气数据分析工具，适用于各类与分析相关的任务。这意味着即使大家拥有多川不同数据类型及名称，这款工具亦能够利用其强大的聚类算法完成条目分组。在聚类完成后，分析即可开始。

Hadoop

大数据与Hadoop可谓密不可分。这套软件库兼框架能够利用简单的编程模型将大规模数据集分发于计算机集群当中。其尤为擅长处理大规模数据并使其可用于本地设备当中。作为Hadoop的开发方，Apache亦在不断强化这款工具以提升其实际效果。

Storm

同样来自Apache的Storm是另一款伟大的实时计算系统，能够极大强化无限数据流的处理效果。其亦可用于执行多种其它与大数据相关的任务，具体包括分布式RPC、持续处理、在线机器学习以及实时分析等等。使用Storm的另一大优势在于，其整合了大量其它技术，从而进一步降低大数据处理的复杂性。

Plotly

这是一款数据可视化工具，可兼容JaScript、MATLAB、Python以及R等语言。Plotly甚至能够帮助不具备代码编写技能或者时间的用户完成动态可视化处理。这款工具常由新一代数据科学家使用，因为其属于一款业务开发平台且能够快速完成大规模数据的理解与分析。

Rapidminer

作为另一款大数据处理必要工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，且通过可视化编程机制发挥作用。其功能包括对模型进行修改、分析与创建，且能够快速将结果整合至业务流程当中。Rapidminer目前备受瞩目，且已经成为众多知名数据科学家心目中的可庆袜靠工具。

Cassandra

ApacheCassandra是另一款值得关注的工具，因为其能够有效且高效地对大规模数据加以管理。它属于一套可扩展NoSQL数据库，能够监控多座数据中心内的数据并已经在Netflix及eBay等知名企业当中效力。

HadoopMapRece

这是一套软件框架，允许用户利用其编写出以可靠方式并发处理大规模数据的应用。MapRece应用主要负责完成两项任务，即映射与规约，并由此提供多种数据处理结果。这款工具最初由谷歌公司开发完成。

Bokeh

这套可视化框架的主要目标在于提供精致且简洁的图形处理结果，用以强化大规模数据流的交互能力。其专门供Python语言使用。芦逗

WolframAlpha

这是一套搜索引擎，旨在帮助用户搜索其需要的计算素材或者其它内容。举例来说，如果大家输入“Facebook”，即可获得与Facebook相关的HTML元素结构、输入解释、Web托管信息、网络统计、子域、Alexa预估以及网页信息等大量内容。