大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux大数据学习视频的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Linux大数据学习***的解答,让我们一起看看吧。
大数据好学吗,大数据需要学习什么技术?
不太好学。
首先要学习编程语言,学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了,大数据的专业课程有Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等。
大数据的知识可以说是非常值得学习的。
原因有几点:
首先,大数据技术和应用已经广泛渗透到各个行业和领域,具有巨大的市场需求和就业机会。
其次,学习大数据需要具备的技能和知识包括数据分析、数据挖掘、机器学习等,这些技能在当前信息时代非常重要且具有广泛的应用前景。
此外,大数据的学习还能够帮助人们更好地理解和处理复杂的数据,从中发现规律和洞察,为决策提供依据。
总之,大数据知识的学习对于个人的职业发展和应对当今信息化社会的需求都具有重要意义。
如何从零开始、系统地学习大数据?
学习大数据可以有以下几个步骤:
大数据已经初步形成了一个产业链,在数据***集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位,不同的岗位需要具备不同的知识,所以首先要选择一个适合自己的方向。
2、学习编程等基础知识
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机,可以从编程语言开始学起,Python、java、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景,可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择Java、Scala,数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark,Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态,相关的成熟案例也比较多,产品插件也越来越丰富。
一句话,首先要搞清楚大数据产业链的情况,接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系,最后定下学习目标和应用方向,结合自己的兴趣或工作需求,找一个点猛扎进去,掌握这个点的相关技术。
大数据时代各种技术日新月异,想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据,大数据人才培养机构,喜欢看的同学可以关注下,每天花一点时间学习,长期积累总是会有收获的。
大数据的内容非常的散乱 基本你只能先学一些架构的基本知识和建模的基础 然后进入一家大数据公司 这样别人带着你做才能真正成长 完全想自己修炼好再去公司不太现实 毕竟大数据的架构成本很高 而且只有进入公司你才能真正接触到海量的数据
最好的学习是在公司去实践,然而没基础是进不去公司的,所以进公司之前可以拿一段时间去系统学习,我是自学后进入公司的,半年前,我还是一名.net程序员,每天做不完的业务系统,不会j***a,不会linux,不懂分布式......后来从朋友那里获得全套学习***,其实就是他们花钱去培训的***,然后一有空就看***学习,自己装一个linux虚拟机,跟着***搭环境,写代码,开始的时候,我觉得里面的思想、架构真的很厉害,所以学得很勤,而后面要学的组件越来越多,不免会感到枯燥,甚至是痛苦,但这个时候千万不要放弃。我的***是三十多天的课程,而后面很多课程是跳过去的,因为要上班,所以断断续续学习了半年才看完,而真正学习的时间大概两个月,每天花三个小时,期间我朋友经常问我准备什么时候去找大数据开发工作,我都说我没准备好,其实是没有信心,我看完大部分***后,觉得那些组件已经会使用并且知道其基本原理,然后又看了很多面试题,觉得差不多了,开始投简历,面试的时候你不能说你是刚自学的,也不能说你没这方面的经验,面了几家公司,感觉什么问题都答上了一些,但是什么都答得不好,当时的想法是,面试也是学习,一个月面试不上就两个月,而***的是,第一家公司给了我offer,当时真的很惊喜,这么久的努力终于有了回报,到公司上班后,自己私底下还有继续学习,理论加实践,我感觉我每一天都在进步!希望我的经历对你有用。
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