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零基础可以学会大数据开发吗?


大数据发展越来越快,人才需求不断增加,很多小伙伴想要学习大数据开发,但是由于自己零基础学习大数据再加上英语也不好担心自己能不能学会,学好。那么零基础可以学会大数据开发吗?

零基础可以学会大数据开发吗

一、零基础学习大数据3个决定因素

能不能学会大数据开发这个问题,需要考虑三个因素

1、课程安排:你是0基础的不知道你是否选择的是0基础的课程。是否是从java、linux开始学习。是否有专业的项目等。

2、老师能力:能否深入浅出的为你讲解知识,能否给予你必要的帮助。

3、自己的努力:这一点尤为重要,0基础的学员,必须要做好刻苦努力的准备。

其实,很多人和你一样,在学习大数据的时候会担心自己的英语不好,其实,你大可不必教代码与英语划等号。作为一个It开发者,每天敲代码,努力的学习,相信熟能生巧,你一定能够学的好。

达内大数据课程从零基础开始学起,单词逐个攻破,每个技术点细抠,助教老师一对一辅导,保障零基础学员也能学会学懂。

零基础学习大数据学什么?

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中,快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。零基础怎么系统学习大数据?首先我们先了解一下什么是大数据。

"大数据"是一个体量特别大,数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据工程师需要学习哪些知识?

二、零基础学习大数据入门到进阶8大阶段

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

第一阶段 Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

第二阶段 HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

第三阶段 JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

第四阶段 Linux&Hadoopt体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

第五阶段 数据分析

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

第六阶段 Spark生态体系

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算

第七阶段 Storm生态体系

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

第八阶段 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习

2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理;

三、大数据学习涉及技术

1、数据采集:ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2、数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。

3、基础架构:云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理:自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言,所以自然语言处理又叫做自然语言理解,也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支,另一方面它是人工智能(Artificial Intelligence)的核心课题之一。

5、统计分析:假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘:分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)

7、模型预测:预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现:云计算、标签云、关系图等。

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