大数据行业人才紧缺成为常态,进入2020,大数据在更多行业开始落地发展,行业人才缺口进一步加大。而想要入行做大数据,对专业技能的要求是很高的,今天我们就从成都大数据系统培训课程的角度,来进行大数据开发技能梳理,帮助大家更好地了解这个职位。
大数据系统培训课程,其实主要就是要培养学习者的专业技术能力,只有形成了系统的技术知识体系,才能更快地在大数据当中立足发展。
大数据开发技能梳理如下:
1、大数据组件
大数据技术相关组件非常多,以主流的代表性组件框架来说,存储领域有HDFS、BigTable,计算领域有MapReduce和Spark,还有各种功能性组件,数据仓库引擎Hive、检索系统ES、消息队列Kafka、日志收集Flume、数据库同步工具Sqoop、各种NoSql……
在大数据组件的学习上,先从核心组件开始学起,掌握之后在逐步过渡到生态系统组件的学习,力争形成比较完善的技术组件知识体系。
2、开发能力
既然是做大数据开发,那么对开发能力自然是有要求的,包括编程语言、系统开发、数据清洗等。
编程语言,必学Java,以Java SE为代表,在大数据当中用得很多。另外Python最好有所掌握,因为越来越多的系统来支持了Python,特别是机器学习和深度学习,清一色的Python。Scala、Go这些可以略作了解,用到了学就好。
系统开发,一般跑不掉报表系统;后台系统来讲,最好了解元数据系统、调度系统这些系统的设计方法;然后就是推荐系统和广告系统。
数据清洗,大部分数据开发都要搞,写写Spark、MapReduce或者Hive脚本。比如说数据倾斜怎么搞,怎么样保证实时数据清洗一条数据不丢一条不重复,怎么处理异常数据等。
3、数据仓库
数据仓库是一套完整的理论体系,它包括数据清洗、管理、建模和展示等一套的理论。最好能明白维度建模、OLAP和数据集市是做什么的,为什么要有大宽表、维度表和事实表,为什么要有数据分层。
4、算法
说起算法大家会主要想到经典算法和机器学习算法,最近火起来的还有深度学习算法。
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