情報産業の急速な発展とビッグデータアプリケーションの段階的な導入に伴い、業界における人材の需要は年々拡大しています。ビッグデータは現在最も有望な高給産業の一つとなっており、ビッグデータ分析エンジニアやビッグデータ開発エンジニアなどのビッグデータ人材も市場で不足している人材となっており、彼らの給与は何度も上昇している。
多くの人がビッグデータ開発の仲間入りをしたいと考えていますが、どうやって始めればよいのかわかりません。次に、エディターが、すぐに始めるのに役立つ完全なビッグ データ学習ルートを共有します。
最初の段階
はJAVASE + MYSQL + JDBCで、主に文字、プロセス制御、オブジェクト指向、プロセススレッド、列挙リフレクションなどのいくつかのJava言語の概念を学習し、MySQLデータベースのインストールとアンインストールおよび関連する操作を学習し、学習します。 JDBCの実現原理 Linuxの基礎知識とともに、ビッグデータの初期段階です。
第2段
分散理論の入門書であり、主に CAP 理論、データ分散モード、整合性、2PC と 3PC、ビッグデータ統合アーキテクチャについて説明します。関連する知識ポイントには、一貫性、可用性、パーティション許容度、データ量分散、2PC プロセス、3PC プロセス、ハッシュ方法、コンシステント ハッシュなどが含まれます。
第三段階
データストレージとコンピューティング（オフラインシナリオ）については、コーディネーションサービスZK（1T）、データストレージhdfs（2T）、データストレージalluxio（1T）、データ収集flume、データ収集logstash、データ同期Sqoop（0.5T）を中心に説明します。データ同期 datax (0.5T)、データ同期 mysql-binlog (1T)、計算モデル MR および DAG (1T)、hive (5T)、Impala (1T)、タスク スケジューリング Azkaban、タスク スケジューリング エアフローなど。
第 4 段階
はデータ ウェアハウスの構築で、主にデータ ウェアハウスの歴史的背景、オフライン データ ウェアハウス プロジェクトの技術分析 - Banwo (5T) アーキテクチャ、多次元データ モデル処理 kylin (3.5T) の展開とインストールについて説明します。 )、およびオフライン データ ウェアハウス プロジェクト - Banwo 車がアップグレードされた後、多次元分析などのために kylin が追加されます。
第五段階
分散コンピューティング エンジンです。主にコンピューティングエンジン、scala言語、spark、データストレージhbase、redis、kuduについて説明し、p2pプラットフォームプロジェクトを通じてsparkマルチデータソースの読み書きを実現します。
第六段階
データの保存と計算（リアルタイムシナリオ）については、データチャネルKafka、リアルタイムデータウェアハウスdruid、ストリームデータ処理flink、SparkStreamingを中心に解説し、あるトラフィックデータについても解説し、知識点をマスターできるようにしています。
第七段階
データ検索に関しては、全文検索技術、ESのインストール操作、インデックス、インデックス作成、追加、削除、変更、インデックス作成、マッピング、フィルタリングなど、elasticsearchを中心に解説しています。
八段目
データガバナンスについては、主にデータ標準、データ分類、データモデリング、グラフストレージとクエリ、メタデータ、リネージとデータ品質、Hive Hook、Spark Listenerなどについて説明します。
第九段階
BIシステムについて、SupersetとGraphnaの2大テクノロジーを中心に、基本的な導入、導入、データソース作成、テーブル操作、データ探索・分析などを解説。
第十段階
データ マイニングについては、主に機械学習における数学的システム、Spark Mlib 機械学習アルゴリズム ライブラリ、Python scikit-learn 機械学習アルゴリズム ライブラリ、およびビッグ データ プロジェクトと組み合わせた機械学習について説明します。
ビッグデータの時代が到来し、大きな波が起こりますが、その波を掴みたいなら、できるだけ早く始めなければなりません。
余談
テクノロジーが急速に成長するこの最初の年において、プログラミングは多くの人にとって無限の可能性の世界へのチケットのようなものです。プログラミング言語のスターラインナップの中で、Python はトップスターのような存在であり、その簡潔でわかりやすい構文と強力な機能により、世界で最も人気のあるプログラミング言語の 1 つとなっています。
Python の急速な台頭は業界全体にとって非常に有益ですが、「人红是非多」のせいで多くの批判が加えられていますが、それでもその熱い開発の勢いを止めることはできません。
Python は今後 10 年間、関連性があり、そのままの状態であり続けるでしょうか? 今日は事実を分析し、いくつかの誤解を払拭していきます。
Python に興味があり、Python を学習してより高い給与を獲得したい場合は、次の Python 学習教材セットが役立つはずです。
教材には、Python インストール パッケージ + アクティベーション コード、Python Web 開発、Python クローラー、Python データ分析、人工知能、機械学習、その他の学習チュートリアルが含まれます。基礎0の初心者でもわかりやすく、チュートリアルに沿って基礎0から体系的にPythonを学べます！
1.Pythonの全方位学習ルート
Python の全方位ルートは、Python の一般的に使用される技術的なポイントを整理して、さまざまな分野の知識ポイントをまとめることです。その有用性は、上記の知識ポイントに応じて、対応する学習リソースを見つけて確実に学習できることにあります。より包括的に。
2.Python学習ソフト
労働者が良い仕事をしたいなら、まず道具を研ぐ必要があります。Pythonを学ぶのによく使われる開発ソフトはこちら！
3. Python入門学習ビデオ
基礎0から始めるのに適した学習動画も多数あり、これを読めば簡単にPythonを始められますよ～
4. Python の演習
各ビデオレッスンの後には、対応する練習問題があり、学習結果をテストできます。
五、Python実戦事例
光学理論は役に立ちません。学んだことを実践に応用するには、それに沿ってコーディングを学び、自分で実行する必要があります。現時点では、いくつかの実践的な事例から学ぶことができます。こんな情報も載ってますよ～
6. Python インタビュー資料
Python を学んだ後は、そのスキルを活かして仕事を見つけることができます。以下の面接の質問はすべてアリババ、テンセント、バイトなどの一流インターネット企業からのものであり、アリの上司からの信頼できる回答も含まれており、この一連の面接資料を読めば、誰もが満足のいく仕事を見つけることができると信じています。
7. 情報収集
上記の完全版 Python の学習教材一式は CSDN 公式にアップロードされており、必要な方は以下の CSDN 公式認定の QR コードを WeChat でスキャンして無料で入手できます。