学什么技术好?什么行业有前途?正确的选择是成功的一半,选择需要综合考虑薪资福利,发展前景,社会地位,工作环境,投资报酬率等进行取舍。随着高校扩招的的趋势越来越大,现在大学虽然好考,但是大学的含金量却不高了,大学从“精英教育”转变为大众教育。对此,你该怎么办呢?
大数据需要学哪些内容 好学吗
首先要学习编程语言,学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了,大数据的专业课程有Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。
如果你不想接受油烟的洗礼,高温的环境,长时间的站立,IT行业即是你的首选;
如果你不想接受汽油、机油的污渍、随时都是一身脏衣服,IT行业即是你的首选;
IT行业的优势:
1)IT行业已经成为中国第一大产业;
2)IT行业薪资高,赶超金融业,排名行业第一;
3)就业范围广、提升速度快;
4)IT软件工程师是通用性人才;
5)学习机会多,工作充满成就感。
大数据需要学什么
大数据需要经历八个阶段的学习,分别为:
第一阶段:静态网页基础(HTML+CSS)。难易程度:一颗星;主要技术包括:html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等;
第二阶段:JavaSE+JavaWeb。主要技术包括:java基础语法、java面向对象;
第三阶段:前端框架。主要技术包括:JavaScript、Jquery、注解反射一起使用,XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Maven、easyui;
第四阶段:企业级开发框架。主要技术包括:Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity,爬虫技术nutch,lucene,webService CXF、Tomcat集群和热备、MySQL读写分离;
第五阶段:初识大数据。主要技术包括:大数据前篇、Linux常见命令、Linux Shell编程、Hadoop入门、HDFS、MapReduce应用、Hadoop高级应用、扩展;
第六阶段:大数据数据库。主要技术包括:Hive入门、Hive Shell编程、Hive高级应用、hbase入门、Hbase SHELL编程、细说Hbase模块、HBASE高级特性;
第七阶段:实时数据采集。主要技术包括:Flume日志采集,KAFKA入门、KAFKA详解、KAFKA高级使用、数据可视化、STORM入门、STROM开发、STORM进阶、KAFKA异步发送与批量发送时效,KAFKA全局消息有序,STORM多并发优化;
第八阶段:SPARK数据分析。主要技术包括:SCALA入门、SCALA进阶、SCALA高级使用、SPARK入门、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK进阶、SPARK高级编程、SPARK高级应用、SPARK ML KMEANS算法,SCALA隐式转化高级特性。
大数据好学吗
1、对于有开发经验的同学来说,学大数据还是比较容易的,比如你现在是做JAVA开发的,那么你转行大数据做JAVA大数据开发,只需要把大数据框以及相关大数据技术学到,再辅以一定的项目练习,基本就可以干活了;如果你现在是做的Python开发,同样你也只需要学好大数据框架以及相关技术,再辅以相关项目就可以从事Python大数据开发了。
2、如果你是零基础,学习能力一般,在理解概念会稍微慢一点,比如学到JAVA面向对象的时候,这部分同学就比较懵了,但是只要肯付出,愿意多问,愿意去琢磨,也能得到理想的结果。
3、零基础学习能力很强,比如毕业于211、985高校,相对来说,学起来就比较轻松。
不管是怎样的学习条件,学好大数据都是要花时间与精力的,到底要怎么学好大数据呢?
一、首先要抱着学习的心态:
什么是学习的心态呢?不要想着自己学不会、很难学、学不懂这些,任何事情,只要你付出努力就会收获回报,所以说要有一颗良好的学习心态。
二、你要知道什么是大数据技术:
简而言之,从大数据中提取大价值的挖掘技术。专业的说,就是根据特定目标,从数据收集与存储,数据筛选,算法分析与预测,数据分析结果展示,以辅助作出最正确的抉择,其数据级别通常在PB以上,复杂程度前所未有。
众所周知,IT 行业是个高薪行业,也是很多人的梦想职业,在全球最缺人的十大行业中IT行业居首位。而事实证明,IT行业不失为一个好的职业方向。
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