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大数据开发工程师学习步骤有哪些?

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标签: 大数据开发工程师 大数据尅发工程师学习步骤
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1、第一阶段(基础阶段)

Linux学习

Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

Zookeeper学习

Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

2、第二阶段(攻坚阶段)

Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

3、第三阶段(辅助工具工学习阶段)

Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习。

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数据科学与大数据技术是什么专业?
张老师 大数据工程师

“数据科学与大数据技术”专业是近两年才设立的新专业。“数据科学与大数据技术”专业有着很好的就业前景并且就业的宽度广,就业薪资待遇水平高,缺点可能在于专业设立较新,教学课程设置上可能无法跟上大数据人才培养的技能需求。

“数据科学与大数据技术”专业的人才培养方向:

分析类岗位

分析类工程师。使用统计模型、数据挖掘、机器学习及其他方法,进行数据清洗、数据分析、构建行业数据分析模型,为客户提供有价值的信息,满足客户需求。

算法工程师。大数据方向,和专业工程师一起从系统应用的角度,利用数据挖掘/统计学习的理论和方法解决实际问题;人工智能方向,根据人工智能产品需求完成技术方案设计及算法设计和核心模块开发,组织解决项目开发过程中的重大技术问题。

研发类岗位

架构工程师。负责Hadoop集群架构设计开发、搭建、管理、运维、调优,从数据采集到数据加工,从数据清洗到数据抽取,从数据统计到数据分析,实现大数据全产业线上的应用分析设计。

开发工程师。基于hadoop、spark等构建数据分析平台,进行设计、开发分布式计算业务,负责机器学习、深度学习领域的开发工作。

运维工程师。负责大数据基础平台的运维,保障平台的稳定可用,参与设计大数据自动化运维、监控、故障处理工具。

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