阶段一:Linux&Hadoop生态体系基础知识、原理

Linux体系、Python编程语言核心用法、Hadoop离线计算原理、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式锁、kafka分布式发布-订阅消息系统、spark分布式计算框架。

阶段二:分布式计算框架和Spark&Strom/flink生态体系

1)分布式计算框架优化与实战

Scala编程语言核心用法、Spark(sql、shell)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习)大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、hive数仓实战、hbase实战。

2)Storm/flink技术架构体系

Storm/flink原理、基础、调优 消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

阶段三:数据挖掘与机器学习

结巴+隐马尔科夫、维特比算法+userCF、spark实现userCF+itemCF+LR+商品预测、决策树+随机森林+GBDT、支持向量机SVM、神经网络与深度学习、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark应用 + 交叉特征、贝叶斯 + 新闻分类 + saprk应用。

大数据开发就业方向

大数据作为一门基础科学,无论在数据开发及分析、物联网和人工智能算法训练领域,都有着核心技术和职位诉求,那么开发方向都有哪些对口的工作职位呢?

方向1:大数据工程师,大数据开发工程师,大数据维护工程师,大数据研发工程师,大数据架构师等;

方向2:大数据分析师,大数据工程师,大数据分析师专家,大数据挖掘师,大数据算法师等;

方向3:大数据运维工程师等。

大数据开发这块年龄影响比较小,因为搞大数据不是简单的编程,编程的份量连1/6都不到,很多时候需要你从服务器、存储、计算、运维等多个方面来分析问题解决问题。

在大数据行业内生存的时间越久,其经验也会越得到肯定,这也是大多数IT人士分析大数据或将带来50、60岁的"老"专家的原因。

面对如此光明而诱人的前景,有远见的人,早已给自己安排了后路。

目前,一个大数据工程师的月薪轻松过万,一个有几年工作经验的大数据工程师,薪酬在40万~60万元之间,而更的大数据技术人才则是年薪轻松超百万。

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