大数据相关技术的学习需要一个系统的过程,另外还需要配合相关的项目,所以大数据的学习并不简单。大数据学习的内容分成三个大的部分,分别是计算机、数学和统计学,所以大数据的学习要以这些内容为主并辅助经济学、社会学、医学等学科。
大数据的学习要有一个完善的学习计划,可以按照以下步骤进行:
第一,算法基础学习。学习大数据要打好基础,这些基础以数学、统计学为主。
第二,搭建大数据平台。搭建大数据平台是进行功能实现和数据分析的基础,这个过程需要了解Linux操作系统,并且在Linux操作系统上搭建Hadoop平台、Spark平台。目前的大数据平台包括商用大数据平台大多都以Hadoop和Spark为基础,所以掌握这两个常见大数据平台的搭建是学习大数据的重要基础。
第三,学习编程语言。Java、Python、Scala、R等语言是目前比较常见的大数据编程语言,目前以Python和Scala应用较多,当然R和Java也有广泛的应用。有统计学基础的程序员更偏向于使用R语言,有Web开发经验的程序员更偏向于使用Java(我在头条上写了关于学习Java、Python和Scala的系列文章,想学习的朋友可以关注我的头条号,并查看相关文章)。
随着大数据技术的呼声只增不减,越来越多的人开始了对大数据技术的学习,在这里对参加大数据学习的同学提出几点建议!
1、应届生学习大数据
个人觉得应届生应该打好基础,大学本科一般都会开设数据结构,算法基础,操作系统,编译原理,计算机网络等课程。这些课程一定要好好学,基础扎实了学其他东西问题都不大,而且好多大公司面试都会问这些东西。如果你准备从事IT行业,这些东西对你会很有帮助。
至于学什么语言,我觉得对大数据行业来说,Java还是比较多。有时间有兴趣的话可以学学scala,这个语言写spark比较棒。
集群环境一定要搭起来。有条件的话可以搭一个小的分布式集群,没条件的可以在自己电脑上装个虚拟机然后搭一个伪分布式的集群。一来能帮助你充分认识Hadoop,而来可以在上面做点实际的东西。你所有踩得坑都是你宝贵的财富。