学习大数据专业的大学生，目前大一大二应该干些什么?

Posted 2022-09-16 黑马程序员官方

没有目标不可怕，最可怕的是当别人都在进步的时候，你在原地踏步。

没有目标就先学习知识，你可以学习专业课程以及学校开设的选修课，去参加一些知识交流的平台、去阅读各类书籍，相信在这些尝试中，你会逐渐找到自己的目标。

专业课程学习

以中国人民大学为例，大数据专业开设课程如下：

基础课程(38学分)：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课(37学分)：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

如果你觉得专业课程晦涩难懂、不知道从何学起，你可以从《大数据时代》、《大数据预测》、《为数据而生》、《数据之巅》等这几本书籍开始阅读，培养大数据意识，找到自己的学习兴趣。

参加学校活动

社团：参加一些学校社团组织的计算机活动，如计算机社团、兴趣小组之类的；

竞赛：ACM国际大学生程序设计竞赛、中国大学生计算机设计大赛、数据挖掘及 AI 比赛等等；

包括大家还可以参加一些学校提供的实习、以及自己请教学长学习经验和项目。

就业技能参考

• 操作系统：Linux（基本操作、软件维护、权限管理、定时任务、简单Shell等）
• 编程语言：Python、Java、Scala等
• 数据采集组件及中间件：Flume、Sqoop、Kafka、Logstash、Splunk等
• 大数据集群核心组件：Hadoop、Hive、Impala、HBase、Spark（Core、SQL、Streaming、MLlib）、Flink、Zookeeper等
• 素养要求：计算机或大数据相关专业

大家还可以在boss直聘、猎聘、拉勾网等这些招聘平台去看大数据就业需要那些技能和专业知识，然后再去补充学习以达到企业用人标准。

学习路线导航

• Python基础编程：8天
• Python编程进阶：10天
• mysql：5天
• 大数据Hadoop技术栈：11天
• Pandas & Spark技术栈：11天
• 实时计算基础：4天
• 大数据实时技术栈：14天

2022年Python+大数据学习路线图，源码笔记，最优学习资源_黑马程序员官方的博客-CSDN博客_黑马python大数据任何学习过程都需要一个科学合理的学习路线，才能够有条不紊的完成我们的学习目标。Python+大数据所需学习的内容纷繁复杂，难度较大，所以今天特别为大家整理了一个全面的Python+大数据学习路线图，帮大家理清思路，攻破难关！文章目录前言第一阶段 大数据开发入门1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通第二阶段 大数据核心基础2022版大数据Hadoop入门教程第三阶段 千亿级数仓技术数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战（Hive数仓项目完整流程）第四阶段 PB内存计算1.pythohttps://blog.csdn.net/itcast_cn/article/details/122306552

就业项目实战

• 星途车联网-涵盖基于Flink实时处理、离线处理，大数据高额Buff加成；
• 富华阳光保险-用SparkSQL结合数仓技术栈，计算30多个步骤，100多个指标，让大数据的计算速度奔跑起来；
• 亿品新零售大数据平台-使用Hive、Presto、Nifi、数仓技术栈，提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案；
• 一站制造-使用SparkSQL、Prometheus、数仓技术栈，提供制造行业企业级数据存储分析以及服务监控方案，带你勾勒出产品制造信息全景图；
• 智数电商-使用SparkSQL以及SparkML技术栈，提供了企业级多方位用户行为建模分析方案，带你勾勒出互联网平台用户信息全貌。