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大數(shù)據(jù)初學(xué)者必備的詳細(xì)版學(xué)習(xí)路線圖

 知行合一ing 2018-11-22

大數(shù)據(jù)終將主宰經(jīng)濟(jì)社會(huì),消除個(gè)體差異,成就一元化的經(jīng)濟(jì)體系。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代,人們?cè)诮?jīng)濟(jì)社會(huì)中的諸種活動(dòng)通過網(wǎng)絡(luò)賬戶體系來實(shí)現(xiàn),這些活動(dòng)也就是所謂的網(wǎng)絡(luò)賬戶活動(dòng),其基本內(nèi)容更多地體現(xiàn)為賬戶間的關(guān)系。這些賬戶活動(dòng)及其賬戶關(guān)系是由數(shù)字網(wǎng)絡(luò)程序所設(shè)定的、驅(qū)動(dòng)的,且被實(shí)時(shí)地記錄下來。這就形成了所謂的“大數(shù)據(jù)”。因此,大數(shù)據(jù)來源于大量的網(wǎng)絡(luò)賬戶的活動(dòng)及其有效的記錄,簡(jiǎn)言之,大數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡(luò)賬戶數(shù)據(jù)。

具體學(xué)習(xí)路線圖如下:

大數(shù)據(jù)初學(xué)者必備的詳細(xì)版學(xué)習(xí)路線圖

大數(shù)據(jù)初學(xué)者必備的詳細(xì)版學(xué)習(xí)路線圖

第一階段 Java語言基礎(chǔ)階段

1.1 Java編程語言基本概述

1.2 Java基礎(chǔ)語法

1.3 面向?qū)ο缶幊?/p>

1.4 面向?qū)ο蟾呒?jí)編程

1.5 Java中的常用類庫(kù)

1.6 枚舉和異常類

1.7 Java數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和集合框架泛型

1.8 Java中的IO流

1.9 Java中的多線程

1.10 Java中網(wǎng)絡(luò)編程和反射

1.11 Java8新特性

1.12 Java基礎(chǔ)加強(qiáng)

第二階段 Linux系統(tǒng)&Hadoop生態(tài)體系

01 Linux入門

02 常用基本命令

03 系統(tǒng)管理

04 Linux操作增強(qiáng)

05 Linux shell編程

06 Hadoop生態(tài)

07 分布式系統(tǒng)概述

08 Hadoop入門

09 Hadoop偽分布式

10 Hadoop全分布式

11 HDFS基本概念

12 HDFS的應(yīng)用開發(fā)

13 HDFS的IO流操作

14 NameNode工作機(jī)制

15 DataNode工作機(jī)制

16 Zookeeper入門

17 Zookeeper詳解

18 HA框架原理

19 Hadoop-HA集群配置

20 MapReduce框架原理

21 Shuffle機(jī)制

22 Mapreduce案例一

23 Mapreduce案例二

24 Hive入門

25 Hive DDL數(shù)據(jù)定義

26 Hive分區(qū)表

27 Hive分桶表

28 Hive查詢

29 Hive的高級(jí)查詢Join與排序

30 Hive的函數(shù)

31 Hive DML數(shù)據(jù)管理

32 Hive文件存儲(chǔ)

33 Hive企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)

34 Hive企業(yè)級(jí)調(diào)優(yōu)二

35 Hive企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)

36 Flume詳解

37 Sqoop詳解

38 Hbase概念

39 Hbase的操作

40 Hbase整合

41 Hbase的實(shí)戰(zhàn)和優(yōu)化

第三階段 分布式計(jì)算框架

3.1 scala

3.2 Spark Core

3.3 Spark SQL

3.4 Spark Streaming

3.5 kafka

3.6 ElasticSearch

3.7 Logstash

3.8 Kibana

3.9 Kibana

第四階段 大數(shù)據(jù)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目

4.1 互金領(lǐng)域-廣告投放

項(xiàng)目介紹:構(gòu)建廣告投放平臺(tái),進(jìn)行廣告投放業(yè)務(wù),吸引潛在客戶,推廣產(chǎn)品,包含投放微服務(wù)平臺(tái)、競(jìng)價(jià)模塊、客戶群體畫像、 千人千面推薦產(chǎn)品。

4.2 電商平臺(tái)

項(xiàng)目介紹: 埋點(diǎn)業(yè)務(wù),進(jìn)行用戶細(xì)分畫像、建立信用體系、進(jìn)行線上各類活動(dòng)。

4.3 共享單車

項(xiàng)目介紹: 依據(jù)用戶行為軌跡構(gòu)成出行規(guī)律,根據(jù)用戶群體出行規(guī)律、區(qū)域情況等動(dòng)態(tài)調(diào)度用車情況。

4.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)

項(xiàng)目介紹:國(guó)家電網(wǎng)_省級(jí)輸/變電監(jiān)控項(xiàng)目:監(jiān)控線路的傳感設(shè)備,確保設(shè)備安全、降低故障成本,動(dòng)態(tài)監(jiān)控線路、變電站二次設(shè)備工作情況、報(bào)警自動(dòng)化。

4.5 交通

項(xiàng)目介紹:貴州交通廳,交通離線/實(shí)時(shí)監(jiān)控項(xiàng)目:通過交通卡口采集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)監(jiān)控全省各道路通行和事故狀況,避免擁堵、避免交通事故、 精準(zhǔn)測(cè)速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、 預(yù)測(cè)擁堵系數(shù),為各級(jí)提供最優(yōu)道路規(guī)劃方案。

4.6 旅游

項(xiàng)目介紹:安順智慧旅游,整合各類旅游相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)及信息資源,在公安、交通、工商等相關(guān)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息共享、協(xié)同合作,共同打造良性的旅游云生態(tài)系統(tǒng)。

4.7 醫(yī)療

項(xiàng)目介紹:某市人民醫(yī)院,隨著老年化的持續(xù)增加,患病率越來越高。增加大數(shù)據(jù)平臺(tái),采集醫(yī)療相關(guān)數(shù)據(jù),提高診斷的準(zhǔn)確性,預(yù)防一些疾病的發(fā)生,監(jiān)控相關(guān)病情康復(fù)進(jìn)展,真正實(shí)現(xiàn)解決看病難,降低發(fā)病率等。

第五階段 大數(shù)據(jù)分析

5.1 Data Analyze數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

5.2 工作環(huán)境準(zhǔn)備

5.3 數(shù)據(jù)可視化的概念與準(zhǔn)則

5.4 Python機(jī)器學(xué)習(xí)

5.5 選擇模型

5.6 構(gòu)建樹的過程

5.7 網(wǎng)格搜索

5.8 sklearn中有三類樸素貝葉斯算法

5.9 顏色特征

5.10 手寫數(shù)字識(shí)別

5.11 文本的基本組成

5.12 文本的基本組成

大數(shù)據(jù)人才高度缺乏,人才需求量大。IT里面有很多職位可以選擇,為什么要選擇進(jìn)入大數(shù)據(jù)圈子?原因正是大數(shù)據(jù)的光明前景,大數(shù)據(jù)風(fēng)口在這里。學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)就在此刻!

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