階段一：Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎(chǔ)知識(shí)、原理

Linux體系、Python編程語(yǔ)言核心用法、Hadoop離線計(jì)算原理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)、spark分布式計(jì)算框架。

階段二：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom/flink生態(tài)體系

1)分布式計(jì)算框架優(yōu)化與實(shí)戰(zhàn)

Scala編程語(yǔ)言核心用法、Spark(sql、shell)大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí))大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、hive數(shù)倉(cāng)實(shí)戰(zhàn)、hbase實(shí)戰(zhàn)。

2)Storm/flink技術(shù)架構(gòu)體系

Storm/flink原理、基礎(chǔ)、調(diào)優(yōu) 消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解

階段三：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)

結(jié)巴 隱馬爾科夫、維特比算法 userCF、spark實(shí)現(xiàn)userCF itemCF LR 商品預(yù)測(cè)、決策樹(shù) 隨機(jī)森林 GBDT、支持向量機(jī)SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、word2vec lstm、als算法、kmeans spark應(yīng)用 交叉特征、貝葉斯 新聞分類 saprk應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)就業(yè)方向

大數(shù)據(jù)作為一門(mén)基礎(chǔ)科學(xué)，無(wú)論在數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)及分析、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能算法訓(xùn)練領(lǐng)域，都有著核心技術(shù)和職位訴求，那么開(kāi)發(fā)方向都有哪些對(duì)口的工作職位呢？

方向1：大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師，大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等;

方向2：大數(shù)據(jù)分析師，大數(shù)據(jù)高級(jí)工程師，大數(shù)據(jù)分析師專家，大數(shù)據(jù)挖掘師，大數(shù)據(jù)算法師等;

方向3：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師等。

大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)這塊年齡影響比較小，因?yàn)楦愦髷?shù)據(jù)不是簡(jiǎn)單的編程，編程的份量連1/6都不到，很多時(shí)候需要你從服務(wù)器、存儲(chǔ)、計(jì)算、運(yùn)維等多個(gè)方面來(lái)分析問(wèn)題解決問(wèn)題。

在大數(shù)據(jù)行業(yè)內(nèi)生存的時(shí)間越久，其經(jīng)驗(yàn)也會(huì)越得到肯定，這也是大多數(shù)資深I(lǐng)T人士分析大數(shù)據(jù)或?qū)?lái)50、60歲的“老”專家的原因。

面對(duì)如此光明而誘人的前景，有遠(yuǎn)見(jiàn)的人，早已給自己安排了后路。目前，一個(gè)大數(shù)據(jù)工程師的月薪**過(guò)萬(wàn)，一個(gè)有幾年工作經(jīng)驗(yàn)的大數(shù)據(jù)工程師，薪酬在40萬(wàn)~60萬(wàn)元之間，而更頂尖的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才則是年薪**超百萬(wàn)。

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