大数据行业挺火的,苦X已工作工科硕士如何转行大数据

大数据行业挺火的,苦X已工作工科硕士如何转行大数据
浏览11次 2个回答 更新于 2024-12-24 01:18:16#精选# MBA微课、MBA研修、MBA学位
  • 硕士研究生可分为普通硕士和专业硕士两类。 【普通硕士】 根据我国的有关规定,普通硕士教育以培养教学和科研人才为主,授予学位的类型主要是学术型学位。 目前,我国学术型学位按招生学科门类分为12大类,12大类下面再分为88个一级学科
  • 转行这个词汇,一直是职场上此起彼伏的一个热门话题,相信很多朋友都想过或已经经历过转行。工作可谓是我们生存乃至生活的主要收入来源,谁都希望拥有一份高薪又稳定的工作,以此来改善自己的生活和实现自己的大大小小的梦想!但又担心转行后的工作待遇达不到自己的预期,顾虑重重……
    不少想进入大数据分析行业的零基础学员经常会有这样一些疑问:大数据分析零基础应该怎么学习?自己适合学习大数据分析吗?人生,就是在不断地做选择,然后在这个选择过程中成长,让自己从一棵小树苗变成参天大树。就是我们每个对大数据充满幻想终于下定决心行动的学员的选择,我们给了自己4个月的时间,想要在大数据分析这个领域汲取养分,让自己壮大成长。
    【明确方向】
    通过国家的战略规划,看到BAT的大牛们都在大数据行业布局,新闻媒体追捧这大数据分析行业的项目和热点,我想如果我还没有能力独立判断的时候,跟着国家政策和互联网大佬们的步调走,这应该是错不了的。
    【付诸行动】
    明确了方向之后,我就整装待发,刚开始是在网络上购买了很多的视频教程,也买了很多书籍,但是最大的问题就在于,我不知道怎么入手,没关系,有信心有耐心肯定能战胜困难,我坚持了一个月,学习的节奏越来越乱,陆陆续续出现了很多的问题,没人指导,请教了几个业内的朋友,但对方工作繁忙,问了几次之后就不好意思了,自学陷入了死循环。
    意识到我学习效率的低下,以及无人指导的问题想想未来的康庄大道,咬咬牙告诉自己,一定好好好学,不然就浪费太多时间最后还会是一无所获。最后找到组织(AAA教育)一起学习进步!
    大数据分析零基础学习路线,有信心能坚持学习的话,那就当下开始行动吧!
    一、大数据技术基础
    1、linux操作基础
    linux系统简介与安装
    linux常用命令–文件操作
    linux常用命令–用户管理与权限
    linux常用命令–系统管理
    linux常用命令–免密登陆配置与网络管理
    linux上常用软件安装
    linux本地yum源配置及yum软件安装
    linux防火墙配置
    linux高级文本处理命令cut、sed、awk
    linux定时任务crontab
    2、shell编程
    shell编程–基本语法
    shell编程–流程控制
    shell编程–函数
    shell编程–综合案例–自动化部署脚本
    3、内存数据库redis
    redis和nosql简介
    redis客户端连接
    redis的string类型数据结构操作及应用-对象缓存
    redis的list类型数据结构操作及应用案例-任务调度队列
    redis的hash及set数据结构操作及应用案例-购物车
    redis的sortedset数据结构操作及应用案例-排行榜
    4、布式协调服务zookeeper
    zookeeper简介及应用场景
    zookeeper集群安装部署
    zookeeper的数据节点与命令行操作
    zookeeper的java客户端基本操作及事件监听
    zookeeper核心机制及数据节点
    zookeeper应用案例–分布式共享资源锁
    zookeeper应用案例–服务器上下线动态感知
    zookeeper的数据一致性原理及leader选举机制
    5、java高级特性增强
    Java多线程基本知识
    Java同步关键词详解
    java并发包线程池及在开源软件中的应用
    Java并发包消息队里及在开源软件中的应用
    Java JMS技术
    Java动态代理反射
    6、轻量级RPC框架开发
    RPC原理学习
    Nio原理学习
    Netty常用API学习
    轻量级RPC框架需求分析及原理分析
    轻量级RPC框架开发
    二、离线计算系统
    1、hadoop快速入门
    hadoop背景介绍
    分布式系统概述
    离线数据分析流程介绍
    集群搭建
    集群使用初步
    2、HDFS增强
    HDFS的概念和特性
    HDFS的shell(命令行客户端)操作
    HDFS的工作机制
    NAMENODE的工作机制
    java的api操作
    案例1:开发shell采集脚本
    3、MAPREDUCE详解
    自定义hadoop的RPC框架
    Mapreduce编程规范及示例编写
    Mapreduce程序运行模式及debug方法
    mapreduce程序运行模式的内在机理
    mapreduce运算框架的主体工作流程
    自定义对象的序列化方法
    MapReduce编程案例
    4、MAPREDUCE增强
    Mapreduce排序
    自定义partitioner
    Mapreduce的combiner
    mapreduce工作机制详解
    5、MAPREDUCE实战
    maptask并行度机制-文件切片
    maptask并行度设置
    倒排索引
    共同好友
    6、federation介绍和hive使用
    Hadoop的HA机制
    HA集群的安装部署
    集群运维测试之Datanode动态上下线
    集群运维测试之Namenode状态切换管理
    集群运维测试之数据块的balance
    HA下HDFS-API变化
    hive简介
    hive架构
    hive安装部署
    hvie初使用
    7、hive增强和flume介绍
    HQL-DDL基本语法
    HQL-DML基本语法
    HIVE的join
    HIVE 参数配置
    HIVE 自定义函数和Transform
    HIVE 执行HQL的实例分析
    HIVE最佳实践注意点
    HIVE优化策略
    HIVE实战案例
    Flume介绍
    Flume的安装部署
    案例:采集目录到HDFS
    案例:采集文件到HDFS
    三、流式计算
    1、Storm从入门到精通
    Storm是什么
    Storm架构分析
    Storm架构分析
    Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
    Storm WordCount案例及常用Api分析
    Storm集群部署实战
    Storm+Kafka+Redis业务指标计算
    Storm源码下载编译
    Strom集群启动及源码分析
    Storm任务提交及源码分析
    Storm数据发送流程分析
    Storm通信机制分析
    Storm消息容错机制及源码分析
    Storm多stream项目分析
    编写自己的流式任务执行框架
    2、Storm上下游及架构集成
    消息队列是什么
    Kakfa核心组件
    Kafka集群部署实战及常用命令
    Kafka配置文件梳理
    Kakfa JavaApi学习
    Kafka文件存储机制分析
    Redis基础及单机环境部署
    Redis数据结构及典型案例
    Flume快速入门
    Flume+Kafka+Storm+Redis整合
    四、内存计算体系Spark
    1、scala编程
    scala编程介绍
    scala相关软件安装
    scala基础语法
    scala方法和函数
    scala函数式编程特点
    scala数组和集合
    scala编程练习(单机版WordCount)
    scala面向对象
    scala模式匹配
    actor编程介绍
    option和偏函数
    实战:actor的并发WordCount
    柯里化
    隐式转换
    2、AKKA与RPC
    Akka并发编程框架
    实战:RPC编程实战
    3、Spark快速入门
    spark介绍
    spark环境搭建
    RDD简介
    RDD的转换和动作
    实战:RDD综合练习
    RDD高级算子
    自定义Partitioner
    实战:网站访问次数
    广播变量
    实战:根据IP计算归属地
    自定义排序
    利用JDBC RDD实现数据导入导出
    WorldCount执行流程详解
    4、RDD详解
    RDD依赖关系
    RDD缓存机制
    RDD的Checkpoint检查点机制
    Spark任务执行过程分析
    RDD的Stage划分
    5、Spark-Sql应用
    Spark-SQL
    Spark结合Hive
    DataFrame
    实战:Spark-SQL和DataFrame案例
    6、SparkStreaming应用实战
    Spark-Streaming简介
    Spark-Streaming编程
    实战:StageFulWordCount
    Flume结合Spark Streaming
    Kafka结合Spark Streaming
    窗口函数
    ELK技术栈介绍
    ElasticSearch安装和使用
    Storm架构分析
    Storm编程模型、Tuple源码、并发度分析
    Storm WordCount案例及常用Api分析
    7、Spark核心源码解析
    Spark源码编译
    Spark远程debug
    Spark任务提交行流程源码分析
    Spark通信流程源码分析
    SparkContext创建过程源码分析
    DriverActor和ClientActor通信过程源码分析
    Worker启动Executor过程源码分析
    Executor向DriverActor注册过程源码分析
    Executor向Driver注册过程源码分析
    DAGScheduler和TaskScheduler源码分析
    Shuffle过程源码分析
    Task执行过程源码分析
    五、机器学习算法
    1、python及numpy库
    机器学习简介
    机器学习与python
    python语言–快速入门
    python语言–数据类型详解
    python语言–流程控制语句
    python语言–函数使用
    python语言–模块和包
    phthon语言–面向对象
    python机器学习算法库–numpy
    机器学习必备数学知识–概率论
    2、常用算法实现
    knn分类算法–算法原理
    knn分类算法–代码实现
    knn分类算法–手写字识别案例
    lineage回归分类算法–算法原理
    lineage回归分类算法–算法实现及demo
    朴素贝叶斯分类算法–算法原理
    朴素贝叶斯分类算法–算法实现
    朴素贝叶斯分类算法–垃圾邮件识别应用案例
    kmeans聚类算法–算法原理
    kmeans聚类算法–算法实现
    kmeans聚类算法–地理位置聚类应用
    决策树分类算法–算法原理
    决策树分类算法–算法实现
    时下的大数据分析时代与人工智能热潮,相信有许多对大数据分析师非常感兴趣、跃跃欲试想着转行的朋友,但面向整个社会,最不缺的其实就是人才,对于是否转行大数据分析行列,对于能否勇敢一次跳出自己的舒适圈,不少人还是踌躇满志啊!毕竟好多决定,一旦做出了就很难再回头了。不过如果你已经转行到大数据分析领域,就不要后悔,做到如何脱颖而出才是关键。因此本文给出一些建议,针对想要转行大数据分析行列且是零基础转行的小伙伴们,希望对你们有所裨益,也希望你们将来学有所成,不后悔,更不灰心!
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  • 目前,大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业:移动互联网、计算机软件以及金融,总占比64%,同时非典型数据产业,潜移默化、迅速崛起。可以看出,大数据分析在各行业算是通吃的技能 ,基本不用担心就业问题。大数据人才市场的平均待遇可以说是明显的阶层化分布——硕士以上21K,本科以上为16K,本科以下9K。
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  • 1.市场需求大,缺乏大量优秀厨师,在未来几年里专业厨师将供不应求 2.收入待遇高,厨师行业人才匮乏,急需人才,所以待遇好工资高。3.工作环境好,现在的厨师工作环境大大提升,卫生条件良好,明亮宽敞高大上已是常见。4.就业不用愁,餐馆数量的增加势必需要大量的厨师,厨师就业情况相对于其他行业有一定...
  • 我有个国内的同学现在在北邮读研究生,做的是数据挖掘方向,听说这个现在挺火的,找工作都很好,而且北邮抓的很严,那个同学也是每天都面对这计算机打代码。 所以说,结论一条,入了这个专业,如果你确实在天天打代码,相信你以后不愁好工作。大学选专业虚拟现实、大数据、软件工程、网络安全哪个前景比较...
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