Python hat in den letzten Tagen einen rasanten Aufstieg erlebt und ist in den großen Programmierrankings aufgetaucht.Dank seiner Vielseitigkeit und einfach zu bedienenden Funktionen kann es in vielen verschiedenen Jobs eine wichtige Rolle spielen.
Aus diesem Grund verwenden derzeit fast alle großen und mittelständischen Internetunternehmen Python, um verschiedene Aufgaben zu erledigen, wie z Öffnen Sie Python.
Besonders in datenbezogenen Bereichen wie Data Science, Datenanalyse, Machine Learning und anderen Bereichen ist Python die Sprache der Wahl!
Wir können sehen, dass mit der Entwicklung der digitalen Wirtschaft und dem Drücken der „Schnellvorlauf-Taste“ Big-Data-Talente, die gut in Python sind, immer mehr von Unternehmen bevorzugt werden.Es gibt nicht nur eine große Nachfrage nach Einstellungen, sondern auch nach dem Arbeitsgehalt ist auch sehr hoch!
Die Nachfrage nach Big Data wird immer größer, und solange die Technologie vorhanden ist, muss man sich keine Sorgen um die Jobsuche machen.
Welche Sprachgrundlagen müssen Sie beherrschen, um Big Data zu lernen?
1. Java-Grundlage
Mehr als 90 % der Big-Data-Frameworks verwenden die Java-Entwicklungssprache. Wenn Sie also die Big-Data-Technologie erlernen möchten, müssen Sie zunächst die grundlegende Java-Syntax und die relevanten Kenntnisse der JavaEE-Richtung beherrschen.
2. MySQL-Datenbank
Dies ist eines der Kenntnisse, die beim Erlernen von Big Data gemeistert werden müssen. Die Sprache der Datenmanipulation ist SQL, daher ist das Entwicklungsziel vieler Tools, SQL auf Hadoop verwenden zu können.
3. Linux-System
Das Framework von Big Data ist auf dem Linux-Betriebssystem installiert, daher ist die Beherrschung von Linux-bezogenem Wissen auch das Grundwissen von Big Data.
Das Erlernen von Big Data kann nicht nur auf der theoretischen Ebene bleiben, die Ausrichtung von Big Data ist allseitig, und das Erlernen der Grundsprache stellt nur einen kleinen Aspekt dar. Nachdem die Programmierung umgesetzt ist, ist es am Ende die Programmieridee Die leitende Ideologie ist leicht zu erlernen und kann viel bequemer sein.
Während die Flut des Internets sinkt und traditionelle Unternehmen einer nach der anderen eine digitale Transformation durchlaufen, überlegt im Grunde jedes Unternehmen, wie es den Wert von Daten weiter nutzen und die betriebliche Effizienz von Unternehmen verbessern kann. In diesem Trend gewinnt die Big-Data-Technologie immer mehr an Bedeutung. Daher ist Big Data in Zukunft eine der notwendigen Fähigkeiten für unsere Mitarbeiter.
Der Trend des Big-Data-Lernens ist unvermeidlich geworden, und „superhohes Gehalt, hohe Bildung und glänzende Zukunft“ ist zum Synonym für die Big-Data-Branche geworden. Da Datenentwicklungsingenieure zu einem heißen Job werden, steigen die damit verbundenen Bedingungen: Zulassungsstandards, Talentbedarf und Gehalt.Daher ist der Wunsch, Big Data zu lernen und relevante Fähigkeiten zu beherrschen, ihre größte Kernwettbewerbsfähigkeit.
Werfen wir einen Blick darauf, welche Unternehmen für Big-Data-bezogene Positionen rekrutieren: Gemessen an der Zahl von mehr als 15, Huawei, Tencent, Ali, Byte, haben diese großen Unternehmen immer noch eine große Nachfrage nach dieser Position.
Welche Fähigkeiten erfordern diese Jobs? Spark, Hadoop, Data Warehouse, Python, SQL, Mapreduce, Hbase usw.
Entsprechend der heimischen Entwicklungslage sind die zukünftigen Entwicklungsperspektiven von Big Data sehr gut. Da Unternehmen im Jahr 2018 mit der digitalen Transformation begonnen haben, ist die Nachfrage nach Talenten im Bereich Big Data in Städten der ersten und zweiten Reihe sehr stark, in den nächsten Jahren wird die Nachfrage nach Talenten in Städten der dritten und vierten Reihe zunehmen ebenfalls deutlich zunehmen.
Im Bereich Big Data ist die heimische Entwicklung relativ spät: Seit 2016 haben erst mehr als 200 Universitäten Studiengänge mit Bezug zu Big Data eröffnet, was bedeutet, dass die erste Gruppe von Absolventen im Jahr 2020 gerade in die Gesellschaft eingetreten ist. Es besteht ein dringender Bedarf für Big-Data-Talente, aber zu wenig Talente, so dass es in Zukunft viele Beschäftigungsmöglichkeiten im Big-Data-Bereich geben wird.
Hohe Gehälter und große Lücken werden natürlich zur "Gehaltswahl" für Profis am Arbeitsplatz!
Jeder Lernprozess erfordert einen wissenschaftlichen und sinnvollen Lernweg, um unsere Lernziele geordnet absolvieren zu können. Die Inhalte, die zum Erlernen von Python+Big Data erforderlich sind, sind komplex und schwierig. Wir haben eine umfassende Python+Big Data-Lern-Roadmap für Sie zusammengestellt, die Ihnen hilft, Ihr Denken zu klären und Schwierigkeiten zu überwinden!
Ausführliche Einführung in die Lern-Roadmap für Python und Big Data
Erste Schritte mit der Big-Data-Entwicklung in Phase 1
Vorstudienleitfaden: Beginnen Sie mit traditionellen relationalen Datenbanken, Stammdatenmigrationstools, BI-Datenvisualisierungstools und SQL und legen Sie eine solide Grundlage für das spätere Lernen.
1. Big-Data-Datenentwicklungsgrundlage MySQL8.0 vom Einstieg bis zur Beherrschung
MySQL ist der gesamte IT-Grundkurs und SQL zieht sich durch das gesamte IT-Leben.Wie heißt es so schön: Wenn SQL gut geschrieben ist, findet man schnell einen Job. Dieser Kurs erklärt MySQL8.0 vollständig von null bis fortgeschritten.Nach dem Studium dieses Kurses können Sie das für die grundlegende Entwicklung erforderliche SQL-Niveau haben.
Die Kerngrundlage von Big Data in der zweiten Stufe
Vorstudienleitfaden: Lernen Sie Linux, Hadoop, Hive kennen und beherrschen Sie die grundlegende Technologie von Big Data.
2022 Big Data Hadoop Einführungstutorial
Hadoop offline ist der Kern und Eckpfeiler des Big-Data-Ökosystems, eine Einführung in die gesamte Big-Data-Entwicklung und ein Kurs, der eine solide Grundlage für das spätere Spark und Flink legt. Nach Beherrschung der drei Kursteile Linux, Hadoop und Hive können Sie die Entwicklung von visuellen Berichten zur Offline-Datenanalyse auf Basis des Data Warehouse eigenständig realisieren.
Die dritte Stufe von Hunderten von Milliarden Data-Warehouse-Technologie
Vorstudienleitfaden: Der Kurs in dieser Phase wird von realen Projekten vorangetrieben und lernt die Offline-Data-Warehouse-Technologie.
Daten-Offline-Data-Warehouse, Online-Schulungsprojekt auf Unternehmensebene (vollständiger Prozess des Hive-Data-Warehouse-Projekts)
Dieser Kurs wird ein Gruppen-Data-Warehouse einrichten, das Gruppenrechenzentrum vereinheitlichen und die Speicherung und Verarbeitung verstreuter Geschäftsdaten zentralisieren; der Zweck ist von Bedarfsforschung, Design, Versionskontrolle, F&E, Tests und Markteinführung, die den gesamten Prozess des Projekts abdecken, das Graben und Analysieren massiver Benutzerverhaltensdaten, das Anpassen mehrdimensionaler Datensätze und das Erstellen eines Data Marts zur Verwendung in verschiedenen Szenenthemen .
Die vierte Stufe der PB-Speicherberechnung
Pre-Study-Guide: Spark hat Python offiziell als erste Sprache auf seiner Homepage eingeführt und hebt im Update der Version 3.2 die im Bundle integrierten Pandas; Spark-Inhalte hervor.
1. Vom Einstieg bis zur Beherrschung von Python (19 Tage)
Grundlegende Python-Lernkurse, vom Erstellen der Umgebung. Urteilsaussagen und dann zu den grundlegenden Datentypen, und dann lernen und beherrschen Sie die Funktionen, machen Sie sich mit Dateioperationen vertraut, bauen Sie zunächst eine objektorientierte Programmieridee auf und führen Sie die Schüler schließlich mit einem Fall in den Palast der Python-Programmierung.
2. Die Python-Programmierung hat sich von Null auf die Erstellung von Websites entwickelt
Nach Abschluss dieses Kurses beherrschen Sie fortgeschrittene Python-Syntax, Multitasking-Programmierung und Netzwerkprogrammierung.
3.spark3.2 von einfach bis kompetent
Spark ist das Starprodukt des Big-Data-Systems und ein hochleistungsfähiges iteratives Computing-Framework mit verteiltem Speicher, das riesige Datenmengen verarbeiten kann. Dieser Kurs wurde auf der Grundlage von Python Language Learning Spark 3.2 entwickelt. Die Erläuterung des Kurses konzentriert sich auf die Integration von Theorie und Praxis, die effizient, schnell und leicht verständlich ist, sodass Anfänger sie schnell beherrschen können. Lassen Sie auch erfahrene Ingenieure etwas gewinnen.
4. Big Data Hive+Spark Offline Data Warehouse Industrieprojekt tatsächlicher Kampf
Durch die Big-Data-Technologiearchitektur löst es die Probleme der Datenspeicherung und -analyse, Visualisierung und personalisierten Empfehlung in der Fertigungsindustrie des industriellen Internets der Dinge. Das One-Stop-Fertigungsprojekt basiert hauptsächlich auf der Data-Warehouse-Schicht von Hive, um die Daten verschiedener Geschäftsindikatoren zu speichern, und auf SparkSQL für die Datenanalyse. Das Kerngeschäft umfasst Betreiber, Call Center, Arbeitsaufträge, Tankstellen und Lagermaterialien.