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大数据学习的流程方案

大数据成为了当下发展的一种趋势,很多人去追求大数据的学习,但是苦于无从下手,今天编者根据自己的经验系统总结一下大数据学习的方略:

第一步:感性认识,找准思路

(1)看一些大数据发展及应用,了解市场形势

(2)阅读大数据相关书籍,了解知识架构

对上面基本知识有一个了解过程之后,明确自己的思路,就可以进入下一步学习;

第二步:理论学习,扎实基础

大数据平台学习路径:

 

预备课程

  

  1. 大数据平台Linux基础

  2. 大数据平台Java基础

  3. 大数据平台Python基础

 

基础课程

 

  1.  大数据入门

  2.   Hadoop2.0大数据平台

  3.  Hadoop应用系统实战分析

 

 

高级课程

  1.  Hadoop进阶

  2.  Hadoop  MapReduce源码分析

  3.  Hbase进阶

  4.  Hive进阶

  5.  pig进阶

  6.  mahout进阶


分布式计算框架

1.YARN资源管理框架

2.mahout批处理计算框架

3.spark内存计算框架

4.storm流处理计算框架

云计算

1.OpenStack云计算平台

如果进行完以上的理论学习之后,就需要进行实践:

第三步:自主实践  强化技能

在网络上或与相关朋友开发一两个大数据相关的小型项目,如:股票交易数据挖掘、QQ群聊天纪录语义数据挖掘等,争取开发能够使用的软件或网页界面,将理论进一步应用到实际问题中,检验自己的理论知识掌握程度,不断查漏补缺,完善自己的知识架构。

第四步:找份工作  积累经验

  自己可以通过招聘网站或者一些其他渠道,找一份合适的工作,然后进项目锻炼,不断积累自己的经验。

  以上就是笔者根据实地经验总结的系统学习路径,从认知、理论、实践方面进行了介绍,每个人根据自身情况进行分析,不断汲取,而且平常如果学习有疑惑,可以到一些平台和大家进行交流。之前我在“大数据cn”微信服务号上和大家交流,里面都是一些大数据从业者,经验比较丰富,而且在“大数据时代学习中心”里面有免费视频,感觉也很不错,希望每一位想学习大数据的人都能够有所提升。


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