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0基础怎么学习大数据?成为大数据构架师入门到

2018-05-26 10:01 来源:未知 编辑: admin 点击:
导读近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机器学习等等,似乎很多企业都已经涉足这些行业进行研究,那么想了解、想进入这些行业我们应该怎么做呢?小伙伴们~科多大数据了解一下
近几年我们经常听到AI人工智能、大数据、机器学习等等,似乎很多企业都已经涉足这些行业进行研究,那么想了解、想进入这些行业我们应该怎么做呢?小伙伴们~科多大数据了解一下。
经常有初学者在博客和QQ问我,自己想往大数据方向发展,该学哪些技术,学习路线是什么样的,觉得大数据很火,就业很好,薪资很高。如果自己很迷茫,为了这些原因想往大数据方向发展,也可以,那么我就想问一下,你的专业是什么,对于计算机/软件,你的兴趣是什么?是计算机专业,对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣?是软件专业,对软件开发、编程、写代码感兴趣?还是数学、统计学专业,对数据和数字特别感兴趣。
其实这就是想告诉你的大数据的三个发展方向,平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/ 设计/ 架构、数据分析/挖掘。请不要问我哪个容易,哪个前景好,哪个钱多。
先扯一下大数据的4V特征:
·数据量大,TB->PB
·数据类型繁多,结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等;
·商业价值高,但是这种价值需要在海量数据之上,通过数据分析与机器学习更快速的挖掘出来;
·处理时效性高,海量数据的处理需求不再局限在离线计算当中。
现如今,正式为了应对大数据的这几个特点,开源的大数据框架越来越多,越来越强,先列举一些常见的:
·文件存储:Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
·离线计算:Hadoop MapReduce、Spark
·流式、实时计算:Storm、Spark Streaming、S4、Heron
·K-V、NOSQL数据库:HBase、Redis、MongoDB
·资源管理:YARN、Mesos
·日志收集:Flume、Scribe、Logstash、Kibana
·消息系统:Kafka、StormMQ、ZeroMQ、RabbitMQ
·查询分析:Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Drill、Flink、Kylin、Druid
·分布式协调服务:Zookeeper
·集群管理与监控:Ambari、Ganglia、Nagios、Cloudera Manager
·数据挖掘、机器学习:Mahout、Spark MLLib
·数据同步:Sqoop
·任务调度:Oozie
眼花了吧,上面的有30多种吧,别说精通了,全部都会使用的,估计也没几个。就我个人而言,主要经验是在第二个方向(开发/设计/架构),且听听我的建议吧。
第一章:初识Hadoop
1.1 学会百度与Google
不论遇到什么问题,先试试搜索并自己解决。Google首选,翻不过去的,就用百度吧。
1.2 参考资料首选官方文档
特别是对于入门来说,官方文档永远是首选文档。相信搞这块的大多是文化人,英文凑合就行,实在看不下去的,请参考第一步。
1.3 先让Hadoop跑起来
Hadoop可以算是大数据存储和计算的开山鼻祖,现在大多开源的大数据框架都依赖Hadoop或者与它能很好的兼容。
关于Hadoop,你至少需要搞清楚以下是什么:
·Hadoop 1.0、Hadoop 2.0
·MapReduce、HDFS
·NameNode、DataNode
·JobTracker、TaskTracker
·Yarn、ResourceManager、NodeManager
自己搭建Hadoop,请使用第一步和第二步,能让它跑起来就行。建议先使用安装包命令行安装,不要使用管理工具安装。另外:Hadoop1.0知道它就行了,现在都用Hadoop 2.0.
1.4 试试使用Hadoop
HDFS目录操作命令;上传、下载文件命令;提交运行MapReduce示例程序;打开Hadoop WEB界面,查看Job运行状态,查看Job运行日志。知道Hadoop的系统日志在哪里。
1.5 你该了解它们的原理了
MapReduce:如何分而治之;HDFS:数据到底在哪里,什么是副本;
Yarn到底是什么,它能干什么;NameNode到底在干些什么;Resource Manager到底在干些什么;
1.6 自己写一个MapReduce程序
请仿照WordCount例子,自己写一个(照抄也行)WordCount程序,
打包并提交到Hadoop运行。你不会Java?Shell、Python都可以,有个东西叫Hadoop Streaming。如果你认真完成了以上几步,恭喜你,你的一只脚已经进来了。
第二章:更高效的WordCount
2.1 学点SQL吧
你知道数据库吗?你会写SQL吗?如果不会,请学点SQL吧。
2.2 SQL版WordCount
在1.6中,你写(或者抄)的WordCount一共有几行代码?给你看看我的:
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word;
这便是SQL的魅力,编程需要几十行,甚至上百行代码,我这一句就搞定;使用SQL处理分析Hadoop上的数据,方便、高效、易上手、更是趋势。不论是离线计算还是实时计算,越来越多的大数据处理框架都在积极提供SQL接口。
2.3 SQL On Hadoop之Hive
什么是Hive?官方给的解释如下:The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax.
为什么说Hive是数据仓库工具,而不是数据库工具呢?有的朋友可能不知道数据仓库,数据仓库是逻辑上的概念,底层使用的是数据库,数据仓库中的数据有这两个特点:最全的历史数据(海量)、相对稳定的;所谓相对稳定,指的是数据仓库不同于业务系统数据库,数据经常会被更新,数据一旦进入数据仓库,很少会被更新和删除,只会被大量查询。而Hive,也是具备这两个特点,因此,Hive适合做海量数据的数据仓库工具,而不是数据库工具。
2.4 安装配置Hive
请参考1.1 和 1.2 完成Hive的安装配置。可以正常进入Hive命令行。
2.5 试试使用Hive
请参考1.1 和 1.2 ,在Hive中创建wordcount表,并运行2.2中的SQL语句。
在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。
2.6 Hive是怎么工作的
明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务?
2.7 学会Hive的基本命令
创建、删除表;加载数据到表;下载Hive表的数据;请参考1.2,学习更多关于Hive的语法和命令。
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话》中第一章和第二章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
·MapReduce的原理(还是那个经典的题目,一个10G大小的文件,给定1G大小的内存,如何使用Java程序统计出现次数最多的10个单词及次数);
·HDFS读写数据的流程;向HDFS中PUT数据;从HDFS中下载数据;
·自己会写简单的MapReduce程序,运行出现问题,知道在哪里查看日志;
·会写简单的SELECT、WHERE、GROUP BY等SQL语句;
·Hive SQL转换成MapReduce的大致流程;
·Hive中常见的语句:创建表、删除表、往表中加载数据、分区、将表中数据下载到本地;
从上面的学习,你已经了解到,HDFS是Hadoop提供的分布式存储框架,它可以用来存储海量数据,MapReduce是Hadoop提供的分布式计算框架,它可以用来统计和分析HDFS上的海量数据,而Hive则是SQL On Hadoop,Hive提供了SQL接口,开发人员只需要编写简单易上手的SQL语句,Hive负责把SQL翻译成MapReduce,提交运行。
此时,你的”大数据平台”是这样的:那么问题来了,海量数据如何到HDFS上呢?
第三章:把别处的数据搞到Hadoop上
此处也可以叫做数据采集,把各个数据源的数据采集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
这个在前面你应该已经使用过了。put命令在实际环境中也比较常用,通常配合shell、python等脚本语言来使用。建议熟练掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了写数据的API,自己用编程语言将数据写入HDFS,put命令本身也是使用API。
实际环境中一般自己较少编写程序使用API来写数据到HDFS,通常都是使用其他框架封装好的方法。比如:Hive中的INSERT语句,Spark中的saveAsTextfile等。建议了解原理,会写Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一个主要用于Hadoop/Hive与传统关系型数据库,Oracle、MySQL、SQLServer等之间进行数据交换的开源框架。就像Hive把SQL翻译成MapReduce一样,Sqoop把你指定的参数翻译成MapReduce,提交到Hadoop运行,完成Hadoop与其他数据库之间的数据交换。
自己下载和配置Sqoop(建议先使用Sqoop1,Sqoop2比较复杂)。了解Sqoop常用的配置参数和方法。
使用Sqoop完成从MySQL同步数据到HDFS;使用Sqoop完成从MySQL同步数据到Hive表;如果后续选型确定使用Sqoop作为数据交换工具,那么建议熟练掌握,否则,了解和会用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一个分布式的海量日志采集和传输框架,因为“采集和传输框架”,所以它并不适合关系型数据库的数据采集和传输。Flume可以实时的从网络协议、消息系统、文件系统采集日志,并传输到HDFS上。
因此,如果你的业务有这些数据源的数据,并且需要实时的采集,那么就应该考虑使用Flume。
下载和配置Flume。使用Flume监控一个不断追加数据的文件,并将数据传输到HDFS;Flume的配置和使用较为复杂,如果你没有足够的兴趣和耐心,可以先跳过Flume。
3.5 阿里开源的DataX
之所以介绍这个,是因为我们公司目前使用的Hadoop与关系型数据库数据交换的工具,就是之前基于DataX开发的,非常好用。
可以参考我的博文《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》。现在DataX已经是3.0版本,支持很多数据源。你也可以在其之上做二次开发。有兴趣的可以研究和使用一下,对比一下它与Sqoop。
第四章:把Hadoop上的数据搞到别处去
Hive和MapReduce进行分析了。那么接下来的问题是,分析完的结果如何从Hadoop上同步到其他系统和应用中去呢?其实,此处的方法和第三章基本一致的。
4.1 HDFS GET命令
把HDFS上的文件GET到本地。需要熟练掌握。
4.2 HDFS API
同3.2.
4.3 Sqoop
同3.3.使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL;使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL。
4.4 DataX
同3.5. 如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话2》中第三章和第四章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
知道如何把已有的数据采集到HDFS上,包括离线采集和实时采集;你已经知道sqoop(或者还有DataX)是HDFS和其他数据源之间的数据交换工具;你已经知道flume可以用作实时的日志采集。
从前面的学习,对于大数据平台,你已经掌握的不少的知识和技能,搭建Hadoop集群,把数据采集到Hadoop上,使用Hive和MapReduce来分析数据,把分析结果同步到其他数据源。
接下来的问题来了,Hive使用的越来越多,你会发现很多不爽的地方,特别是速度慢,大多情况下,明明我的数据量很小,它都要申请资源,启动MapReduce来执行。
第五章:快一点吧,我的SQL
其实大家都已经发现Hive后台使用MapReduce作为执行引擎,实在是有点慢。因此SQL On Hadoop的框架越来越多,按我的了解,最常用的按照流行度依次为SparkSQL、Impala和Presto.这三种框架基于半内存或者全内存,提供了SQL接口来快速查询分析Hadoop上的数据。关于三者的比较,请参考1.1.
我们目前使用的是SparkSQL,至于为什么用SparkSQL,原因大概有以下吧:使用Spark还做了其他事情,不想引入过多的框架;Impala对内存的需求太大,没有过多资源部署。
5.1 关于Spark和SparkSQL
什么是Spark,什么是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名词解释。
SparkSQL和Spark是什么关系,SparkSQL和Hive是什么关系。
SparkSQL为什么比Hive跑的快。
5.2 如何部署和运行SparkSQL
Spark有哪些部署模式?
如何在Yarn上运行SparkSQL?
使用SparkSQL查询Hive中的表。Spark不是一门短时间内就能掌握的技术,因此建议在了解了Spark之后,可以先从SparkSQL入手,循序渐进。
关于Spark和SparkSQL,如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的。
第六章:一夫多妻制
请不要被这个名字所诱惑。其实我想说的是数据的一次采集、多次消费。
在实际业务场景下,特别是对于一些监控日志,想即时的从日志中了解一些指标(关于实时计算,后面章节会有介绍),这时候,从HDFS上分析就太慢了,尽管是通过Flume采集的,但Flume也不能间隔很短就往HDFS上滚动文件,这样会导致小文件特别多。
为了满足数据的一次采集、多次消费的需求,这里要说的便是Kafka。
6.1 关于Kafka
什么是Kafka?Kafka的核心概念及名词解释。
6.2 如何部署和使用Kafka
使用单机部署Kafka,并成功运行自带的生产者和消费者例子。使用Java程序自己编写并运行生产者和消费者程序。Flume和Kafka的集成,使用Flume监控日志,并将日志数据实时发送至Kafka。
如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的。
这时,使用Flume采集的数据,不是直接到HDFS上,而是先到Kafka,Kafka中的数据可以由多个消费者同时消费,其中一个消费者,就是将数据同步到HDFS。
如果你已经按照《写给大数据开发初学者的话3》中第五章和第六章的流程认真完整的走了一遍,那么你应该已经具备以下技能和知识点:
·为什么Spark比MapReduce快。
·使用SparkSQL代替Hive,更快的运行SQL。
·使用Kafka完成数据的一次收集,多次消费架构。
·自己可以写程序完成Kafka的生产者和消费者。
从前面的学习,你已经掌握了大数据平台中的数据采集、数据存储和计算、数据交换等大部分技能,而这其中的每一步,都需要一个任务(程序)来完成,各个任务之间又存在一定的依赖性,比如,必须等数据采集任务成功完成后,数据计算任务才能开始运行。如果一个任务执行失败,需要给开发运维人员发送告警,同时需要提供完整的日志来方便查错。
第七章:越来越多的分析任务
不仅仅是分析任务,数据采集、数据交换同样是一个个的任务。这些任务中,有的是定时触发,有点则需要依赖其他任务来触发。当平台中有几百上千个任务需要维护和运行时候,仅仅靠crontab远远不够了,这时便需要一个调度监控系统来完成这件事。调度监控系统是整个数据平台的中枢系统,类似于AppMaster,负责分配和监控任务。
7.1 Apache Oozie
1. Oozie是什么?有哪些功能?
2. Oozie可以调度哪些类型的任务(程序)?
3. Oozie可以支持哪些任务触发方式?
4. 安装配置Oozie。
7.2 其他开源的任务调度系统
Azkaban,light-task-scheduler,Zeus,等等。另外,我这边是之前单独开发的任务调度与监控系统,具体请参考《大数据平台任务调度与监控系统》。如果你认真完成了上面的学习和实践,此时,你的”大数据平台”应该是这样的:
第八章:我的数据要实时
在第六章介绍Kafka的时候提到了一些需要实时指标的业务场景,实时基本可以分为绝对实时和准实时,绝对实时的延迟要求一般在毫秒级,准实时的延迟要求一般在秒、分钟级。对于需要绝对实时的业务场景,用的比较多的是Storm,对于其他准实时的业务场景,可以是Storm,也可以是Spark Streaming。当然,如果可以的话,也可以自己写程序来做。
8.1 Storm
1. 什么是Storm?有哪些可能的应用场景?
2. Storm由哪些核心组件构成,各自担任什么角色?
3. Storm的简单安装和部署。
4. 自己编写Demo程序,使用Storm完成实时数据流计算。
8.2 Spark Streaming
1. 什么是Spark Streaming,它和Spark是什么关系?
2. Spark Streaming和Storm比较,各有什么优缺点?
3. 使用Kafka + Spark Streaming,完成实时计算的Demo程序。
至此,你的大数据平台底层架构已经成型了,其中包括了数据采集、数据存储与计算(离线和实时)、数据同步、任务调度与监控这几大模块。接下来是时候考虑如何更好的对外提供数据了。
第九章:我的数据要对外
通常对外(业务)提供数据访问,大体上包含以下方面。
·离线:比如,每天将前一天的数据提供到指定的数据源(DB、FILE、FTP)等;离线数据的提供可以采用Sqoop、DataX等离线数据交换工具。
·实时:比如,在线网站的推荐系统,需要实时从数据平台中获取给用户的推荐数据,这种要求延时非常低(50毫秒以内)。根据延时要求和实时数据的查询需要,可能的方案有:HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
·OLAP分析:OLAP除了要求底层的数据模型比较规范,另外,对查询的响应速度要求也越来越高,可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的数据模型比较规模,那么Kylin是最好的选择。
·即席查询:即席查询的数据比较随意,一般很难建立通用的数据模型,因此可能的方案有:Impala、Presto、SparkSQL。
这么多比较成熟的框架和方案,需要结合自己的业务需求及数据平台技术架构,选择合适的。原则只有一个:越简单越稳定的,就是最好的。
如果你已经掌握了如何很好的对外(业务)提供数据,那么你的“大数据平台”应该是这样的:
第十章:牛逼高大上的机器学习
关于这块,我这个门外汉也只能是简单介绍一下了。数学专业毕业的我非常惭愧,很后悔当时没有好好学数学。在我们的业务中,遇到的能用机器学习解决的问题大概这么三类:
·分类问题:包括二分类和多分类,二分类就是解决了预测的问题,就像预测一封邮件是否垃圾邮件;多分类解决的是文本的分类;
·聚类问题:从用户搜索过的关键词,对用户进行大概的归类。
·推荐问题:根据用户的历史浏览和点击行为进行相关推荐。
大多数行业,使用机器学习解决的,也就是这几类问题。入门学习线路,数学基础;机器学习实战,懂Python最好;SparkMlLib提供了一些封装好的算法,以及特征处理、特征选择的方法。
机器学习确实牛逼高大上,也是我学习的目标。那么,可以把机器学习部分也加进你的“大数据平台”了。

大数据报告:大数据工程师、机器学习成为最热门的职业

科多大数据在网上了解到了美国劳工统计局的数据,今天进入小学的孩子们中,预估有65%最终将会从事那些尚未出现的工作。LinkedIn的新兴职业报告调查了哪些工作需求正在增加,哪些正在被取代,哪些技能是面向未来的,以及这些趋势在未来几年对就业市场的影响。科多大数据带你来看看这份职业报告吧。
 
当前的就业市场充满了新的、激动人心的机会,为专业人士提供一系列新兴岗位。
新型工作意味着各个层级的工作者都有新的潜力,特别是对于那些想要转行的人来说。总的来说,根据美国劳工统计局的数据,未来10年的就业增长预计将超过过去10年的增长,到2026年将创造1150万个就业机会。更重要的是,今天进入小学的孩子们中,预估有65%最终将会从事那些尚未出现的工作。
为了帮助发现那些即将出现的工作类型,更好地了解成功所需的技能,我们分析了过去五年的LinkedIn数据以及一些调查数据,以确定哪些职位和技能在上升,哪些正在被取代,以及这些趋势在未来几年对就业市场的影响。
以下是我们的发现:
科技为王:具有最高增长潜力的职业以科技行业为主,需求同时来自科技公司和非科技公司。机器学习工程师、数据科学家和大数据工程师是最热门的新兴职业之一,各行各业的公司都在寻求这些技能。
软技能很重要:并非所有新兴的技术工作都需要技术技能。销售开发代表(Sales development representative)、客户成功经理(customer success manager)和品牌合作伙伴这些岗位在技术背景不是必要的公司中需求很高。传统的软技能,例如沟通和管理,为所有这些新兴的工作奠定基础
流动性高的工作在增多:一些新兴工作反映了更广泛的社会趋势,如健康、灵活性和职位流动性。越来越多的人正在变得健康,这可以解释为什么新兴工作中有芭蕾教练这个职业。持牌房地产经纪人的需求在房地产市场复苏后排名非常高,这也不令人意外。就在去年,持牌房地产经纪人的数量猛增了40%。这些类型的工作往往在美国各地的分布更广泛。
高端职位人才供不应求:自2012年以来,数据科学家的职位增长了650%以上,但目前在美国只有35000人拥有数据科学技能,而数百家公司都在招聘这些职位,即使是零售、金融这些行业。这些人才属于供不应求。
面向未来的技能至关重要:五年前,这些新兴技能中有一些根本就不存在,许多专业人士并不确定他们目前的技能将在未来1 - 2年内发挥作用。
目前在美国机器学习工程师的职位有超过1600个
技术职位在过去5年爆炸式的增长并不令人意外,因为科技对各行各业都有影响。LinkedIn最近发布的劳动力报告指出,从2016年10月份开始,硬件行业的招聘人数增长了近10%,软件行业的招聘人数增长接近15%。
具体而言,由于更复杂的技术(例如人工智能)的增长和广泛应用,我们看到更多的机器学习和数据科学的专门职业出现在新兴工作列表上。这些工作也在技术行业之外也有广泛需求。
客户体验工作的数量表明,“age of the customer”不仅仅是一个行话。这些工作是当今市场上一些不可自动化的工作,与之相关的技能并不一定是在大学里教授的,因为它们严重依赖软技能。
 
Top 20的新兴工作
如果没有一些工作被取代,就不可能出现新的工作。看看正在消失的那些工作岗位,会发现两个趋势:
覆盖多个学科的综合技能似乎有更高的需求。这个列表中的许多工作都涉及多个领域,并且适用于多个行业。
某些专家岗位的需求正在减少。从专门的开发人员,到法律专家,甚至专门的物流岗位,我们都看到这些角色被更加全面的技能组合和职位替代。 例如,随着技术的进步,闪存相关的职业正在减少,取而代之的是大数据和机器学习的岗位。
几乎所有新兴工作都需要软件工程师
在分析top 5的新兴工作时,我们发现一个共同点:几乎所有与技术相关的工作都需要软件工程师。
以下是top 5的新兴工作中需求最高的岗位:
机器学习工程师软件工程师研究助理教学助理数据科学家系统工程师
数据科学家研究助理教学助理软件工程师数据科学家商业分析师
销售开发代表客服销售助理客户经理行政助理客户服务代表
大数据开发者软件工程师Hadoop开发者系统工程师Java工程师ETL开发者
工作机会分布广泛,但转行的机会更少
以下是各地城市普遍存在的就业机会,但转行的机会更少。
房地产,健身或零售领域的岗位在各城市广泛分布。然而,尽管这些职业的流动性更高,但是转行的选择更少:
持牌房地产经纪人品牌合作伙伴独立旅行社品牌经理芭蕾教练
以下是集中在美国10大城市的职业
这些工作高度集中在美国十大城市,但跨越多个行业。科技行业中的许多新兴岗位集中在旧金山、纽约、洛杉矶等大城市。
伙伴关系主管客户体验负责人数据科学家iOS应用开发者用户体验研究员
面向未来的工作最需要的技能
根据LinkedIn和凯捷咨询(Capgemini)近期进行的一项调查,有近30%的专业人士认为,他们的技能将在未来1 - 2年内变得无用,另外38%的人认为他们的技能将在未来4-5年变得过时。这种感觉很大程度上是由于缺乏足够的培训,以掌握在当今快节奏的就业环境中取得成功所必需的新型数字技能。
我们研究了在前20个新兴职业中最有代表性的技能。尽管这些职业中有许多需要专业的经验或高级学位,但有一件事是不变的:软技能在所有行业都很重要。你还会注意到,这些技能涵盖了从市场营销到工程,再到销售的各种职业。
1. 管理2. 销售3. 沟通4. 营销5. 创业6. Python7. 软件开发8. 分析9. 云计算10. 零售
我们也关注了发展最快的职业技能,同样的趋势也出现了:软技能和基本的计算机知识都很重要。我们也注意到社交媒体、微软office、数字营销是新兴职业中必须的技能。
对HR来说,最重要的软技能
我们对1200多名招聘经理进行了调查,找出了他们最希望在候选人身上看到的软技能:适应性文化适合合作能力领导力发展潜能优先级
Top5新兴职业中最需要的技能
我们仔细查看了Top5新兴职业中最需要的技能,具备这些技能才更可能在职业中获得成功。
*机器学习工程师1. 机器学习2. 研究能力3. 算法4. 软件5. 深度学习
*数据科学家1. 数据科学2. 机器学习3. 分析4. 数据挖掘5. Python
*销售代表1. 销售2. 销售管理3. 商务拓展4. 账户规划5. 了解创业公司
*客户成功经理1. 管理2. 软件即服务SaaS3. 企业软件4. 销售5. 客户成功管理
*大数据开发1. 大数据2. Hadoop3. Java4. [Apache] Hive5. 创业公司
自由工作者涌现
除了新兴职位之外,我们看到美国的自由职业人才大量涌现,他们经常选择自由职业,将其作为一项全职工作。最近在自由职业人士调查中,四分之一的人告诉我们,他们的自由职业与其全职职业完全不同。在这个调查中,近20%的自由职业者表示仅自由职业的收入就达数十万。此外,自由职业者还驱动了劳动力的增长。
自由职业在零售、医疗、石油、能源等行业快速增长。
 

大数据行业需要什么样的人才?大数据人才应该具备哪些能力?

对于想要进入大数据行业发展的人来说,大数据行业需要什么样的人才?成为大数据人才需要具备什么样的能力,掌握哪些技能,是学习大数据之前要了解清楚的。初学习大数据的朋友都会有这样的问题,今天就科多大数据跟大家聊下大数据人才应该具备的技能。
首先我们要知道对于大数据开发工程师和大数据可视化工程师,需要具备的技能是不同的,下面我们分别来说明:
一.用人单位对于大数据开发人才的能力要求有
技能要求:
1. 精通Java技术知识,熟悉Spark、kafka、Hive、HBase、zookeeper、HDFS、MR等应用设计及开发;
2. 了解python/shell等脚本语言;。
3. 熟悉大数据平台架构,对ETL、数据仓库等有一定了解;。
4. 有数据可视化、数据分析、数学模型建立相关经验者优先考虑。
5. 有爬虫系统开发经验者优先。
二.用人单位对于大数据可视化人才的能力要求有
技能要求:
1) 熟练掌握各项Web前端技术 (HTML/CSS/Java) ,了解svg,canvas,webgl技术;
2) 在地图/gis相关数据可视化有过开发经验;
3) 具有计算机图形学理论基础,熟悉数据可视化相关基础算法;
4) 有过dashboard,大屏,数据展示各种开发经验,熟悉e-charts等工具
以上就是想要成为大数据人才需要具备的技能
那么如何具备这些能力,怎么学习了,对于大多数人来说,目前只有通过参加大数据的培训,才能够系统的掌握以上的大数据技能,从而胜任大数据工程师的工作。
想要了解更多大数据的信息,可以到科多大数据官网。
 
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