階段一:Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎知識、原理

Linux體系、Python編程語言核心用法、Hadoop離線計算原理、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統、spark分布式計算框架。

階段二:分布式計算框架和Spark&Strom/flink生態(tài)體系

1)分布式計算框架優(yōu)化與實戰(zhàn)

Scala編程語言核心用法、Spark(sql、shell)大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習)大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、hive數倉實戰(zhàn)、hbase實戰(zhàn)。

2)Storm/flink技術架構體系

Storm/flink原理、基礎、調優(yōu) 消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解

階段三:數據挖掘與機器學習

結巴+隱馬爾科夫、維特比算法+userCF、spark實現userCF+itemCF+LR+商品預測、決策樹+隨機森林+GBDT、支持向量機SVM、神經網絡與深度學習、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark應用 + 交叉特征、貝葉斯 + 新聞分類 + saprk應用。

大數據開發(fā)就業(yè)方向

大數據作為一門基礎科學,無論在數據開發(fā)及分析、物聯網和人工智能算法訓練領域,都有著核心技術和職位訴求,那么開發(fā)方向都有哪些對口的工作職位呢?

方向1:大數據工程師,大數據開發(fā)工程師,大數據維護工程師,大數據研發(fā)工程師,大數據架構師等;

方向2:大數據分析師,大數據工程師,大數據分析師專家,大數據挖掘師,大數據算法師等;

方向3:大數據運維工程師等。

大數據開發(fā)這塊年齡影響比較小,因為搞大數據不是簡單的編程,編程的份量連1/6都不到,很多時候需要你從服務器、存儲、計算、運維等多個方面來分析問題解決問題。

在大數據行業(yè)內生存的時間越久,其經驗也會越得到肯定,這也是大多數IT人士分析大數據或將帶來50、60歲的"老"專家的原因。

面對如此光明而誘人的前景,有遠見的人,早已給自己安排了后路。

目前,一個大數據工程師的月薪輕松過萬,一個有幾年工作經驗的大數據工程師,薪酬在40萬~60萬元之間,而更的大數據技術人才則是年薪輕松超百萬。

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