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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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大数据学习的流程方案