轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)工程師需要什么技術(shù)？學(xué)大數(shù)據(jù)從哪入手？

身處21世紀(jì)的今天，數(shù)據(jù)分析行業(yè)急劇發(fā)展，越來越多的企業(yè)已經(jīng)意識到大數(shù)據(jù)分析的重要性和發(fā)展?jié)摿?，同時越來越多的傳統(tǒng)行業(yè)公司開始轉(zhuǎn)型升級，開始引入并發(fā)展專屬自己的大數(shù)據(jù)分析部門及崗位。

由此也滋生了越來越多的人想進入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域。

大數(shù)據(jù)是什么，轉(zhuǎn)行大數(shù)據(jù)工程師需要什么崗位？今天我們來具體分析一下。

首先我們要知道什么是大數(shù)據(jù)？

顧名思義，大數(shù)據(jù)就是巨量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)，也可以說是數(shù)量大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，類型復(fù)雜的數(shù)據(jù)的集合。而從這些數(shù)據(jù)中獲取有價值的信息的的能力，就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。

大數(shù)據(jù)需要什么基礎(chǔ)？學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)需要以下幾個方面的基礎(chǔ)：

1、 編程語言基礎(chǔ)

2、 Linux系統(tǒng)的基本操作

3、 數(shù)據(jù)庫

4、 Hadoop架構(gòu)基礎(chǔ)

5、 機器學(xué)習(xí)

新手學(xué)大數(shù)據(jù)，首先要具備的是編程語言基礎(chǔ)，如Java、C++等，要初步掌握面向?qū)ο?、抽象類、接口、繼承、多態(tài)和數(shù)據(jù)流及對象流等基礎(chǔ)，編程語言在大數(shù)據(jù)中占據(jù)了不可逾越的地位，掌握一門編程語言再學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)會輕松很多，甚至編程語言要比大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的時間更長。

Linux系統(tǒng)的基本操作是大數(shù)據(jù)不可分割的一部分，大數(shù)據(jù)的組件都是在這個系統(tǒng)中跑的。重點是要學(xué)習(xí)一下Linux環(huán)境的搭建，搭建平臺有Ubuntu、Centos。內(nèi)容包括系統(tǒng)配置、系統(tǒng)安裝、SSH、軟件安裝等。

只要跟數(shù)據(jù)打交道就離不開數(shù)據(jù)庫，SQL語言是每個數(shù)據(jù)分析師必不可少的一項硬技能，當(dāng)然，學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)SQL也是必經(jīng)之路。

要學(xué)大數(shù)據(jù)，首先要了解的是如何在單臺Windows系統(tǒng)上通過虛擬機搭建多臺Linux虛擬機，從而構(gòu)建Hadoop集群，再建立spark開發(fā)環(huán)境，完成大數(shù)據(jù)環(huán)境的配置搭建。也是學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的第一步。

Hadoop生態(tài)體系HDFS分布式文件系統(tǒng)；MapReduce分布式計算模型；Yarn分布式資源管理器；Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務(wù)；Habse分布式數(shù)據(jù)庫；Hive分布式數(shù)據(jù)倉庫；Sqoop大數(shù)據(jù)遷移系統(tǒng)；Spark的基本應(yīng)用等，是大數(shù)據(jù)生態(tài)圈的組件和作用。

要使得大數(shù)據(jù)相關(guān)內(nèi)容得到應(yīng)用，則必然會涉及大量機器學(xué)習(xí)及算法的內(nèi)容，發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，讓你的辦公效率更快，更強。這也是大數(shù)據(jù)最大的優(yōu)勢所在，使得計算機性能得到最大的利用。

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析需要從以下幾個模塊入手：

• 大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)知識

• 數(shù)據(jù)庫知識應(yīng)用

• 大數(shù)據(jù)倉庫知識應(yīng)用

• 數(shù)學(xué)及統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)

• Python機器學(xué)習(xí)

• 大數(shù)據(jù)平臺分析Spark工具

• 大數(shù)據(jù)綜合案例