扣丁学堂大数据视频教程之大数据学习路线图整理

2018-05-31 13:44:11 628浏览

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注，扣丁学堂大数据培训讲师认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。那么对于大数据入门培训的基础知识还是要有一定的了解的，下面我们一起来看一下吧。

阶段一、Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

阶段二、HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

阶段三、JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段四、Linux&Hadoopt体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段五、实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段六、Spark生态体系

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)

阶段七、Storm生态体系

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段八、大数据分析—AI(人工智能)

DataAnalyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

以上就是关于扣丁学堂大数据视频教程之大数据学习路线图整理的详细介绍，崇尚从夯实基础开始，比如说编程语言的学习，所以对于真正想要学习大数据的同学来说，提前掌握一门编程语言是很有必要的;然后是讲解的大数据核心技术Hadoop、spark等生态系统，很如了解大数据技术，掌握大数据技术;最后是拓展部分，因为很多小伙伴学习大数据还想进入人工智能行业，所以把大数据技术做奠基，有了大数据技术想要进入人工智能是很容易的，毕竟人工智能技术也靠大数据和云计算撑起来的。

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