你知道学习大数据需要哪些技术吗？当学习大数据的范围太广，内容太多的时候，应该如何学习大数据需要的技术？
大数据技术作为一门涉及多方面知识的IT技术，需要学习的东西很多。往往有些人面对这些浩如烟海的学习资料，不知道从何下手。其实可以根据大数据的就业方向进行专项学习。
一、大数据的就业方向
大数据的就业方向大致可以分为:数据挖掘工程师、大数据分析师、大数据开发工程师、算法工程师。
1。数据挖掘工程师
数据挖掘工程师需要通过算法从大量数据中搜索隐藏的知识。这些知识可以使企业决策智能化、自动化，使企业提高工作效率，降低错误决策的可能性，从而在激烈的竞争中立于不败之地。
2。大数据分析师
大数据分析师是专门对不同行业的行业数据进行收集、整理和分析，并根据数据做出行业研究、评估和预测的专业人士。
3。大数据开发工程师
大数据开发工程师负责数据仓库建设、ETL开发、数据分析、数据指标统计、大数据实时计算平台和业务开发、平台建设和维护等工作。
4、算法工程师
算法是解决问题的一系列明确的指令，也就是说，它能在有限的时间内对某一标准输入获得所需的输出。如果一个算法有缺陷或者不适合某个问题，执行这个算法并不能解决问题。不同的算法可能使用不同的时间空或效率来完成相同的任务。算法的优劣可以用空和时间复杂度之间的复杂度来衡量。算法工程师就是用算法处理事情的人。
二、大数据在所有就业方向需要学习的技术
了解大数据的大致就业方向后，可以根据职位描述学习大数据技术的基础知识。
1。数据挖掘工程师
数据挖掘工程师需要学习的部分可以分为两部分:工程能力和算法能力。
①工程能力
A.编程基础:掌握一门大数据处理技术所需的编程语言，做一个优秀Java语言的小编；二是掌握一门数据库和数据库语言———MySQL数据库和SQL语句。
B.开发平台:Linux系统(当今主流的大数据技术框架都是基于LInux系统开发运行的)。
c数据结构与算法分析基础:掌握常用的数据结构和操作(线性表、队列、列、串、树、图等。)，并掌握常用的计算机算法(排序算法、搜索算法、动态规划、递归等。).
D.海量数据处理平台:Hadoop还是Spark。
②算法能力
A.数学基础:概率论、数理统计、线性代数、随机过程、最优化理论。
B.机器学习/深度学习:掌握常用的机器学习模型(线性回归、logistic回归、SVM、感知器；决策树，随机森林，GBDT，XGBoost；贝叶斯、KNN、K均值、EM等。);掌握常见的机器学习理论(过拟合、交叉验证、模型选择、模型融合等。);掌握常见的深度学习模型(CNN，RNN等。);
C.自然语言处理:掌握常用方法(tf-idf、word2vec、LDA)；
2。大数据分析师
大数据分析师可以分为数据结构与算法、编程语言、数据库、大数据技术框架和Linux系统来学习。
数据结构与算法:掌握常用的数据结构和操作(线性表、队列、列、串、树、图等。)，并掌握常用的计算机算法(排序算法、搜索算法、动态规划、递归等。).
编程:熟悉Python，R，Java的任何编程。Python和R语言在大数据分析中的使用频率更高。
数据库:MySQL数据库和SQL语句，Hive。
大数据生态系统:Hadoop，Spark。
Linux系统:熟悉Linux操作系统，能够使用ETL工具。
2。大数据开发工程师
大数据开发工程师可以分为两个阶段:Java学习阶段和大数据学习阶段来学习大数据开发工程师需要的技术。
Java学习阶段
静态网页基础知识:HTML和CSS基础知识。
Java SE: Java SE基本语法，面向对象，JavaAPI，MySQL数据库和SQL数据库，JDBC，线程，网络编程，反射基本原理。
JavaWeb:JavaScript、Jquery、XML & amp版本控制。
企业框架:Spring，Spring mvc，SpringBoot，Mybtis。
大数据学习阶段
大数据学习阶段可以分为两部分，一是Linux系统部分，二是大数据技术框架部分。
Linux系统:Linux系统基础知识，CentOS，Maven。学习这部分便于学习大数据技术的框架。
大数据技术框架:HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。
4、算法工程师
算法工程师根据专业需求有很多分支，不同的分支需要不同的技能。下面小编就介绍其中一款分机子，学习算法工程师需要掌握的技巧，作为参考。
学习机器算法工程师要求掌握机器学习理论、概率统计基础、基础数据结构与算法、开发语言(Python、Scala、R)、特征处理&工程、基础开发能力、单机开发工具(numpy、sklearn等)。)、大数据开发工具(hadoop、spark、storm)、架构设计(数据仓库&数据流架构、机器学习相关服务架构)。
大数据技术涉及的知识面很广，你把所有的内容都研究了，也找不到你想学的方向。所以，这个时候，你可以先找准自己想专注的方向，再开始学习。
本文来自扎女孩的小辫子投稿，不代表舒华文档立场，如若转载，请注明出处：https://www.chinashuhua.cn/24/572517.html
微信扫一扫 
