大数据专业应该怎么学习

Posted 2023-04-01 我想去吃ya

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了大数据专业应该怎么学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

大数据学习不能停留在理论的层面上，大数据方向切入应是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想。学习前一定要对大数据有一个整体的认识。

大数据是数据量多吗？其实并不是，通过Hadoop其中的各个组件就可以了解到，大数据并不只是数据量大而已，而是数据存储+分布式调度+数据分析的结合：数据存储 : Hadoop-HDFS用户高可靠性的来存储原始数据；分布式调度 : Hadoop-YARN 用户分布式任务调度管理分配任务；数据分析 : Hadoop-MapReduce 任务处理分析引擎。

学习大数据需要掌握什么语言基础？

1、Java基础
大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。

2、mysql数据库
这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。

3、Linux系统
大数据的框架都是安装在Linux操作系统上，因此熟练掌握Linux相关知识也是学习大数据的基础知识。

大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上，大数据的方向的切入是全方位的，基础语言的学习只是很小的一个方面，编程落实到最后到编程思想，有了指导思想学习起来就能方便很多。

随着互联网大潮走向低谷，同时传统企业纷纷进行数字化转型，基本各个公司都在考虑如何进一步挖掘数据价值，提高企业的运营效率。在这种趋势下，大数据技术越来越重要。所以说，未来大数据是我们打工人的必备技能之一。

在选择培训机构之前，可以先学习一下大数据基础的教程，看看到底自己能不能掌握~

本套教程一网打尽了大数据必学的

Hadoop、Hive，云平台实战项目

让零基础同学一站式入门

直通大数据核心技术

这套大数据新教程基于Hadoop、Hive、云平台等技术带领大家由浅入深的进入大数据领域，一起体验大规模数据计算的魅力。

基于零基础学习的内容设计，提供了丰富的补充知识点供零基础学员进行前置学习。

作为2023年全新的大数据入门课程，课程内容采用全新的技术栈体系。基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台，为同学们打造一门大数据Hadoop生态体系的入门课程，但又不仅仅只是Hadoop。

2023新版大数据入门到实战教程，大数据开发必会的Hadoop、Hive，云平台实战项目全套一网打尽

课程特色

• 理论+实战完美结合：本套教程采用“理论+实战”的形式，全面介绍了大数据Hadoop、Hive离线开发的相关知识；

• 有内容也有深度：课程采用“入门+提高”的内容设计，入门知识和高阶知识相互独立，先全面入门，后全面进阶，循序渐进让大家学有所成；

• 结合当下热门的云平台（阿里云、UCloud）为大家带来《云原生大数据开发》：基于Hadoop3.3.4、Hive 3.1.3、阿里云和UCloud云平台，采用全新的技术栈体系。

适合人群

＞零基础：小白入门到高阶，再到精通

＞进阶者：有经验的工程师巩固拓展

＞探索者：感兴趣者领略大数据魅力

第一阶段大数据开发入门

学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

第二阶段大数据核心基础

学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

2022版大数据Hadoop入门教程
Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

第三阶段千亿级数仓技术

学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

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）
本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理；目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序；掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库，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

学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas；课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

1.python入门到精通（19天全）

python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

全套Python教程_Python基础入门视频教程，零基础小白自学Python必备教程

2.python编程进阶从零到搭建网站

学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程，从零搭建网站全套教程

3.spark3.2从基础到精通

Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

Spark全套视频教程，大数据spark3.2从基础到精通，全网首套基于Python语言的spark教程

4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战，Hive+Spark构建企业级大数据平台

学习大数据专业的大学生，目前大一大二应该干些什么?

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。