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              如何進入大數據領域,學習路線是什么?

              TIME:2018-08-28
              分享:

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?

              大數據時代的出現簡單的講是海量數據同完美計算能力結合的結果,確切的說是移動互聯網、物聯網產生了海量的數據,大數據計算技術完美地解決了海量數據的收集、存儲、計算、分析的問題。當我們最初談大數據的時候,談的最多的可能是用戶行為分析,即通過各種用戶行為,包括瀏覽記錄,消費記錄,交往和購物娛樂,行動軌跡等各種用戶行為產生的數據。由于這些數據本身符合海量,異構的特征,同時通過分析這些數據之間的關聯性容易匹配某些結果現象。

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?


              大數據應用場景:

              制造業,利用工業大數據提升制造業水平,包括產品故障診斷與預測、分析工藝流程、改進生產工藝,優化生產過程能耗、工業供應鏈分析與優化、生產計劃與排程

              金融行業,大數據在高頻交易、社交情緒分析和信貸風險分析三大金融創新領域發揮重大作用。

              汽車行業,利用大數據和物聯網技術的無人駕駛汽車,在不遠的未來將走入我們的日常生活。

              互聯網行業,借助于大數據技術,可以分析客戶行為,進行商品推薦和針對性廣告投放。

              電信行業,利用大數據技術實現客戶離網分析,及時掌握客戶離網傾向,出臺客戶挽留措施

              能源行業,隨著智能電網的發展,電力公司可以掌握海量的用戶用電信息,利用大數據技術分析用戶用電模式,可以改進電網運行,合理設計電力需求響應系統,確保電網運行安全。

              物流行業,利用大數據優化物流網絡,提高物流效率,降低物流成本

              城市管理,可以利用大數據實現智能交通、環保監測、城市規劃和智能安防

              生物醫學,大數據可以幫助我們實現流行病預測、智慧醫療、健康管理,同時還可以幫助我們解讀DNA,了解更多的生命奧秘。

              安全領域,政府可以利用大數據技術構建起強大的國家安全保障體系,企業可以利用大數據抵御網絡攻擊,警察可以借助大數據來預防犯罪。

              個人生活, 大數據還可以應用于個人生活,利用與每個人相關聯的“個人大數據”,分析個人生活行為習慣,為其提供更加周到的個性化服務。

              當然大數據的價值遠遠不止于此,大數據對各行各業的滲透,大大推動了社會生產和生活,未來必將產生重大而深遠的影響。那么回歸主題,如何進行大數據領域,學習線路是什么?

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?


              第一階段:大數據基礎Java語言基礎階段

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?

              Java語言基礎學習線路圖

              詳細知識點介紹:

              Java開發介紹:

              Java的發展歷史,Java的應用領域,Java語言的特性,Java面向對象,Java性能分類, 搭建Java環境,Java工作原理

              熟悉Eclipse開發工具:

              Eclipse簡介與下載,安裝Eclipse的中文語言包, Eclipse的配置與啟動,

              Eclipse工作臺與視圖,“包資源管理器”視圖, 使用Eclipse, 使用編輯器編寫程序代碼

              Java語言基礎:

              Java主類結構,基本數據類型, 變量與常量,Java運算符, 數據類型轉換, 代碼注釋與編碼規范,Java幫助文檔

              Java流程控制:

              復合語句, 條件語句,if條件語句, switch多分支語句,while循環語句, do…while循環語句, for循環語句

              Java字符串:

              String類, 連接字符串, 獲取字符串信息, 字符串操作, 格式化字符串, 使用正則表達式,字符串生成器

              Java數組與類和對象:

              數組概述,一維數組的創建及使用,二維數組的創建及使用,數組的基本操作,數組排序算法,Java的類和構造方法、Java的對象,屬性和行為

              數字處理類與核心技術:

              數字格式化與運算,隨機數 與大數據運算,類的繼承與Object類,對象類型的轉換,使用instanceof操作符判斷對象類型,方法的重載與多態,抽象類與接口

              I/O與反射、多線程:

              流概述與File類,文件 輸入/輸出流,緩存 輸入/輸出流, Class類與Java反射,Annotation功能類型信息,枚舉類型與泛型,創建、操作線程與線程安全

              Swing程序與集合類:

              常用窗體,標簽組件與圖標,常用布局管理器 與面板,按鈕組件 與列表組件,常用事件監聽器,集合類概述,Set集合 與Map集合及接口

              PC端網站布局:

              HTML基礎,CSS基礎,CSS核心屬性,CSS樣式層疊,繼承,盒模型,容器,溢出及元素類型,瀏覽器兼容與寬高自適應,定位,錨點與透明,圖片整合,表格,CSS屬性與濾鏡,CSS優化

              HTML5+CSS3基礎:

              HTML5新增的元素與屬性, CSS3選擇器,文字字體相關樣式,CSS3位移與變形處理,CSS3 2D、3D轉換與動畫,彈性盒模型,媒體查詢,響應式設計

              WebApp頁面布局項目:

              移動端頁面設計規范,移動端切圖,文字流式/控件彈性/圖片等比例的布局,等比縮放布局,viewport/meta,rem/vw的使用,flexbox詳解,移動web特別樣式處理

              原生JavaScript功能開發:

              原生JavaScript功能開發,JavaScript使用及運作原理,JavaScript基本語法,JavaScript內置對象,事件,事件原理,JavaScript基本特效制作,cookie存儲,正則表達式

              Ajax異步交互:

              Ajax概述與特征,Ajax工作原理,XMLHttpRequest對象,同步與異步,Ajax異步交互,Ajax跨域問題,Ajax數據的處理,基于WebSocket和推送的實時交互

              JQuery應用:

              各選擇器使用及應用優化,Dom節點的各種操作,事件處理、封裝、應用,jQuery中的各類動畫使用,可用性表單的開發,jQuery Ajax、函數、緩存, jQuery編寫插件、擴展、應用,理解模塊式開發及應用

              數據庫:

              Mysql數據庫,JDBC開發,連接池和DBUtils,Oracle介紹,MongoDB數據庫介紹,apache服務器/Nginx服務器,Memcached內存對象緩存系統

              JavaWeb開發核心:

              XML技術,HTTP協議,Servlet工作原理解析,深入理解Session與Cookie,Tomcat的系統架構與設計模式,JSP語法與內置對象,JDBC技術,大瀏覽量系統的靜態化架構設計

              JavaWeb開發內幕:

              深入理解Web請求過程,Java I/O的工作機制,Java Web中文編碼,Javac編譯原理,class文件結構,ClassLoader工作機制,JVM體系結構與工作方式,JVM內存管理

              第二階段:Linux系統Hadoop生態體系

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?

              Linux系統Hadoop生態體系學習線路圖

              詳細知識點介紹:

              Linux體系:

              VMware Workstation虛擬軟件安裝過程、CentOS虛擬機安裝過程,了解機架服務器,采用真實機架服務器部署linux,Linux的常用命令:常用命令的介紹、常用命令的使用和練習,Linux系統進程管理基本原理及相關管理工具如ps、pkill、top、htop等的使用,Linux啟動流程,運行級別詳VI、VIM編輯器:VI、VIM編輯器的介紹、VI、VIM扥使用和常用快捷鍵, Linux用戶和組賬戶管理:用戶的管理、組管理,Linux磁盤管理,lvm邏輯卷,nfs詳解,Linux系統文件權限管理:文件權限介紹、文件權限的操作,Linux的RPM軟件包管理:RPM包的介紹、RPM安裝、卸載等操作,yum命令,yum源搭建,Linux網絡:Linux網絡的介紹、Linux網絡的配置和維護,Shell編程,Shell的介紹、Shell腳本的編寫

              Linux上常見軟件的安裝:

              安裝JDK、安裝Tomcat、安裝mysql,web項目部署

              Hadoop離線計算:

              Hadoop生態環境介紹,Hadoop云計算中的位置和關系,國內外Hadoop應用案例介紹,國內外Hadoop應用案例介紹,Hadoop 概念、版本、歷史,Hadoop 核心組成介紹及hdfs、mapreduce 體系結構,Hadoop 的集群結構,Hadoop 偽分布的詳細安裝步驟,通過命令行和瀏覽器觀察hadoop,HDFS底層&& datanode,namenode詳解&&shell&&Hdfs java api,Mapreduce四個階段介紹,Writable,InputSplit和OutputSplit,Maptask,Shuffle:Sort,Partitioner,Group,Combiner,Reducer,Mapreducer案例:二次排序, 倒排序索引, 最優路徑,電信數據挖掘之-----移動軌跡預測分析(中國棱鏡計劃),社交好友推薦算法,互聯網精準廣告推送算法,Hadoop離線計算大綱,阿里巴巴天池大數據競賽 《天貓推薦算法》,Mapreduce實戰pagerank算法,Hadoop2.x集群結構體系介紹,Hadoop2.x集群搭建,NameNode的高可用性(HA),HDFS Federation,ResourceManager 的高可用性(HA),Hadoop集群常見問題和解決方法,Hadoop集群管理

              分布式數據庫Hbase:

              Hbase簡介,HBase與RDBMS的對比,數據模型,系統架構,HBase上的MapReduce,表的設計,集群的搭建過程講解,集群的監控,集群的管理,HBase Shell以及演示, Hbase 樹形表設計,Hbase 一對多 和 多對多 表設計,Hbase 微博 案例,Hbase 訂單案例,Hbase表級優化,分布式數據庫Hbase,Hbase 寫數據優化,Hbase 讀數據優化Hbase API操作,hbase mapdreduce 和hive 整合

              數據倉庫Hive:

              數據倉庫基礎知識,Hive定義,Hive體系結構簡介,Hive集群,客戶端簡介,HiveQL定義,HiveQL與SQL的比較,數據類型,外部表和分區表,ddl與CLI客戶端演示,dml與CLI客戶端演示,select與CLI客戶端演示,Operators 和 functions與CLI客戶端演示,Hive server2 與jdbc,用戶自定義函數(UDF 和 UDAF)的開發與演示,Hive 優化,serde

              數據遷移工具Sqoop:

              Sqoop簡介以及使用,Sqoop shell使用,Sqoop-import,DBMS-hdfs,DBMS-hive,DBMS-hbase,Sqoop-export

              Flume分布式日志框架:

              flume簡介-基礎知識,flume安裝與測試,flume部署方式,flume source相關配置及測試,flume sink相關配置及測試,flume selector 相關配置與案例分析,flume Sink Processors相關配置和案例分析,flume Interceptors相關配置和案例分析,flume AVRO Client開發,flume 和kafka 的整合

              第三階段:分布式計算框架Spark&Storm生態體系

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?

              分布式計算框架Spark&Storm生態體系學習線路圖

              詳細知識點介紹:

              Scala編程語言:

              scala解釋器、變量、常用數據類型等,scala的條件表達式、輸入輸出、循環等控制結構,scala的函數、默認參數、變長參數等,scala的數組、變長數組、多維數組等,scala的映射、元組等操作,scala的類,包括bean屬性、輔助構造器、主構造器,scala的對象、單例對象、伴生對象、擴展類、apply方法等,scala的包、引入、繼承等概念,scala的特質,scala的操作符,scala的高階函數,scala的集合,scala數據庫連接

              Spark大數據處理:

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              Spark—Streaming大數據實時處理:

              Spark Streaming:數據源和DStream ,無狀態transformation與有狀態transformation,Streaming Window的操作,sparksql 編程實戰,spark的多語言操作,spark最新版本的新特性

              Spark—Mlib機器學習:

              Mlib簡介,Spark MLlib組件介紹,基本數據類型,回歸算法,廣義線性模型,邏輯回歸,分類算法,樸素貝葉斯,決策樹,隨機森林,推薦系統,聚類

              Spark—GraphX 圖計算:

              二分圖,構造圖, 屬性圖,PageRank

              3.5.2 概述 構造圖,屬性圖,PageRank

              storm技術架構體系:

              項目技術架構體系,Storm是什么,Storm架構分析,Storm編程模型、Tuple源碼、并發度分析,

              Transformation,Maven環境快速搭建,Storm WordCount案例及常用Api,Storm+Kafka+Redis業務指標計算,3.6.9 Storm集群安裝部署,Storm源碼下載編譯

              Storm原理與基礎:

              Storm集群啟動及源碼分析,Storm任務提交及源碼分析,Storm數據發送流程分析,Strom通信機制分析淺談,Storm消息容錯機制及源碼分析,Storm多stream項目分析,Storm Trident和傳感器數據,實時趨勢分析,Storm DRPC(分布式遠程調用)介紹,Storm DRPC實戰講解,編寫自己的流式任務執行框架

              消息隊列kafka:

              消息隊列是什么,kafka核心組件,kafka集群部署實戰及常用命令,kafka配置文件梳理,kafka JavaApi學習,kafka文件存儲機制分析,kafka的分布與訂閱,kafka使用zookeeper進行協調管理

              Redis工具:

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              zookeeper詳解:

              zookeeper簡介,zookeeper的集群部署,zookeeper的核心工作機制,zookeeper的命令行操作,zookeeper的客戶端API,zookeeper的應用案例,zookeeper的原理補充

              第四階段:大數據項目實戰

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?


              第五階段:大數據分析方向AI(人工智能)

              如何進入大數據領域,學習路線是什么?


              詳細知識點介紹:

              Python編程&&Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎:

              介紹Python以及特點,Python的安裝,Python基本操作(注釋、邏輯、 字符串使用等),Python數據結構(元組、列表、字典),使用Python進行批量重命名小例子,Python常見內建函數,更多Python函數及使用常見技巧,異常,Python函數的參數講解,Python模塊的導入,網絡爬蟲案例,數據庫連接,以及pip安裝模塊,Mongodb基礎入門,講解如何連接mongodb,Python的機器學習案例,AI&&機器學習&&深度學習概論,工作環境準備,數據分析中常用的Python技巧,Pandas進階及技巧,數據的統計分析

              數據可視化:

              數據可視化的概念,圖表的繪制及可視化,動畫及交互渲染,數據合并、分組

              Python機器學習:

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              圖像識別&&神經網絡:

              圖像操作的工作流程,特征工程,圖像特征描述,AI網絡的描述,深度學習,TensorFlow框架學習,TensorFlow框架卷積神經網絡(CNN)

              自然語言處理&&社交網絡處理:

              Python文本數據處理,自然語言處理及NLTK,主題模型,LDA,圖論簡介,網絡的操作及數據可視化

              (文章來源:今日頭條)

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