大數(shù)據(jù)的作用：發(fā)現(xiàn)過去事件的特征

預(yù)測未來

最優(yōu)化選擇

職位劃分：數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

數(shù)據(jù)分析師->商業(yè)敏感性，產(chǎn)品經(jīng)理的助手

數(shù)據(jù)研發(fā)工程師

數(shù)據(jù)挖掘工程師/數(shù)據(jù)科學(xué)家

需要準(zhǔn)備的技術(shù)知識：

Linux操作系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)編程：進(jìn)程/線程通信，內(nèi)存，TCP/IP，SaaS、PaaS、IaaS

Java：多線程，JVM，反射，設(shè)計(jì)模式，Springboot

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法

Hadoop生態(tài)體系：

Hadoop起源與安裝、MapReduce快速入門、Hadoop分布式文件系統(tǒng)、Hadoop文件I/O詳解、MapReduce工作原理、MapReduce編程開發(fā)、Hive數(shù)據(jù)倉庫工具、開源數(shù)據(jù)庫HBase、Sqoop與Oozie；

Spark生態(tài)體系：

Spark簡介、Spark部署和運(yùn)行、Spark程序開發(fā)、Spark編程模型、作業(yè)執(zhí)行解析、Spark SQL與DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib與機(jī)器學(xué)習(xí)、GraphX與SparkR、spark項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、scala編程、Python編程；

Storm實(shí)時(shí)開發(fā)：

storm簡介與基本知識、拓?fù)湓斀馀c組件詳解、Hadoop分布式系統(tǒng)、spout詳解與bolt詳解、zookeeper詳解、storm安裝與集群搭建、storm-starter詳解、開源數(shù)據(jù)庫HBase、trident詳解；

算法：分類/聚類/關(guān)聯(lián)/預(yù)測，Apriori，決策樹，隨機(jī)森林，SVM

BerkeleyX: CS190.1x Scalable Machine Learning

這門課是伯克利開的，教機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、Python Spark實(shí)現(xiàn)。我很懂機(jī)器學(xué)習(xí)，但不懂spark和python，花了1周多時(shí)間看完視頻、做完作業(yè)。如果沒機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的話幾周應(yīng)該夠了。學(xué)完了可以用spark處理大數(shù)據(jù)，做分類、推薦系統(tǒng)。

TalkingData

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python大数据工程师 培训_大数据工程师学习之路的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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