數(shù)據(jù)處理工程師培訓
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大數(shù)據(jù)工程師需要具備的能力1.數(shù)學及統(tǒng)計學相關的背景就我們采訪過的BAT三家互聯(lián)網(wǎng)大公司來說，對于大數(shù)據(jù)工程師的要求都是希望是統(tǒng)計學和數(shù)學背景的碩士或博士學歷。缺乏理論背景的數(shù)據(jù)工作者，更容易進入一個技能上的危險區(qū)域(Danger Zone)—一堆數(shù)字，按照不同的數(shù)據(jù)模型和算法總能捯飭出一些結(jié)果來，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意義的結(jié)果，并且那樣的結(jié)果還容易誤導你。只有具備一定的理論知識，才能理解模型、復用模型甚至創(chuàng)新模型，來解決實際問題。2.計算機編碼能力實際開發(fā)能力和大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力是作為大數(shù)據(jù)工程師的一些必備要素。因為許多數(shù)據(jù)的價值來自于挖掘的過程，你必須親自動手才能發(fā)現(xiàn)金子的價值。。舉例來說，現(xiàn)在人們在社交網(wǎng)絡上所產(chǎn)生的許多記錄都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如何從這些毫無頭緒的文字、語音、圖像甚至視頻中攫取有意義的信息就需要大數(shù)據(jù)工程師親自挖掘。即使在某些團隊中，大數(shù)據(jù)工程師的職責以商業(yè)分析為主，但也要熟悉計算機處理大數(shù)據(jù)的方式。3.對特定應用領域或行業(yè)的知識大數(shù)據(jù)工程師這個角色很重要的一點是，不能脫離市場，因為大數(shù)據(jù)只有和特定領域的應用結(jié)合起來才能產(chǎn)生價值。所以，在某個或多個垂直行業(yè)的經(jīng)歷能為應聘者積累對行業(yè)的認知，對于之后成為大數(shù)據(jù)工程師有很大幫助，因此這也是應聘這個崗位時較有說服力的加分項。他不能只是懂得數(shù)據(jù)，還要有商業(yè)頭腦，不論對零售、醫(yī)藥、游戲還是旅游等行業(yè)，能就其中某些領域有一定的理解，最好還是與公司的業(yè)務方向一致的，過去我們說一些奢侈品店員勢利，看人一眼就知道買得起買不起，但這群人恰恰是有敏銳度的，我們認為他們是這個行業(yè)的專家。又比如對醫(yī)療行業(yè)了解的人，他在考慮醫(yī)療保險業(yè)務時，不僅會和人們醫(yī)院看病的記錄相關，也會考慮飲食數(shù)據(jù)，這些都是基于對該領域的了解。
打籃球的貓咪
想要學習大數(shù)據(jù)開發(fā)，第一件事并不是要找書籍或者是找視頻教程，而是要了解一下大數(shù)據(jù)行業(yè)前景，了解一下成為大數(shù)據(jù)工程師需要具備什么樣的能力，掌握哪些技能我當初學習大數(shù)據(jù)之前也有過這樣的問題，作為一個過來人，今天就跟大家聊下大數(shù)據(jù)人才應該具備的技能。首先我們要知道對于大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要具備的技能，下面我們分別來說明： 用人單位對于大數(shù)據(jù)開發(fā)人才的能力要求有技能要求：1.精通JAVA開發(fā)語言，同時熟悉Python、Scala開發(fā)語言者優(yōu)先；2.熟悉Spark或Hadoop生態(tài)圈技術，具有源碼閱讀及二次開發(fā)工作經(jīng)驗；精通Hadoop生態(tài)及高性能緩存相關的各種工具，有源碼開發(fā)實戰(zhàn)經(jīng)驗者優(yōu)先；3.熟練使用SQL，熟悉數(shù)據(jù)庫原理，熟悉至少一種主流關系型數(shù)據(jù)庫；熟悉Linux操作系統(tǒng)，熟練使用常用命令，熟練使用shell腳本；熟悉ETL開發(fā)，能熟練至少一種ETL（talend、kettle、ogg等）轉(zhuǎn)化開源工具者優(yōu)先；4.具有清晰的系統(tǒng)思維邏輯，對解決行業(yè)實際問題有濃厚興趣，具備良好的溝通協(xié)調(diào)能力及學習能力。以上就是想要成為大數(shù)據(jù)人才需要具備的技能那么如何具備這些能力，怎么學習了，對于大多數(shù)人來說，目前只有通過參加大數(shù)據(jù)的學習，才能夠系統(tǒng)的掌握以上的大數(shù)據(jù)技能，從而勝任大數(shù)據(jù)工程師的工作。
羋修羋修
北京大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)很多的，一般來說純面授的班學習時間大約半年，學費在2W左右，機構(gòu)和機構(gòu)之間也存在著差異，選擇大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)重點關注機構(gòu)的口碑情況，希望你找到好的大數(shù)據(jù)培訓機構(gòu)。
愛歐尼亞荒原
大數(shù)據(jù)學習課程圖
第1階段 Java
第2階段 JavaEE核心
第3階段 Hadoop生態(tài)體系
第4階段 大數(shù)據(jù)spark生態(tài)體系
小小織女星
1.大數(shù)據(jù)工程師工作中會做什么？集群運維：安裝、測試、運維各種大數(shù)據(jù)組件數(shù)據(jù)開發(fā)：細分一點的話會有ETL工程師、數(shù)據(jù)倉庫工程師等數(shù)據(jù)系統(tǒng)開發(fā)：偏重Web系統(tǒng)開發(fā)，比如報表系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)等這里面有很多內(nèi)容其實是十分重合的，下面大致聊一下每一塊內(nèi)容大致需要學什么，以及側(cè)重點。2.集群運維數(shù)據(jù)工程師，基本上是離不開集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有專門的運維幫你搞定，新組件的引入一般都要自己來動手的。因此這就要求數(shù)據(jù)工程師了解各種大數(shù)據(jù)的組件。由于要自己的安裝各種開源的組件，就要求數(shù)據(jù)工程師要具備的能力： Linux 。要對Linux比較熟悉，能各種自己折騰著玩。由于現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)基本上是 JVM系的，因此在語言上，就不要猶豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要學的很深，Scala就看情況了。3. ETLETL在大數(shù)據(jù)領域主要體現(xiàn)在各種數(shù)據(jù)流的處理。這一塊一方面體現(xiàn)在對一些組件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是編程語言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系統(tǒng)開發(fā)我們大部分的價值最后都會由系統(tǒng)來體現(xiàn)，比如報表系統(tǒng)和推薦系統(tǒng)。因此就要求有一定的系統(tǒng)開發(fā)能力，最常用的就是 Java Web這一套了，當然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般數(shù)據(jù)開發(fā)跑不掉的就是各種提數(shù)據(jù)的需求，很多是臨時和定制的需求，這種情況下， Sql就跑不掉了，老老實實學一下Sql很必要。如何入門？前面提到了一些數(shù)據(jù)工程師會用到的技能樹，下面給一個入門的建議，完全個人意見。1.了解行業(yè)情況剛開始一定要了解清楚自己和行業(yè)的情況，很多人根本就分不清招聘信息中的大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別就說自己要轉(zhuǎn)行，其實是很不負責的。不要總是趕熱點，反正我就是經(jīng)常被鄙視做什么大數(shù)據(jù)開發(fā)太Low，做數(shù)據(jù)就要做數(shù)據(jù)挖掘，不然永遠都是水貨。2.選擇學習途徑如果真是清楚自己明確地想轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)開發(fā)了，要考慮一下自己的時間和精力，能拿出來多少時間，而且在學習的時候最好有人能多指點下，不然太容易走彎路了。在選擇具體的學習途徑時，要慎重一點，有幾個選擇：自學報班找人指點別的不說了，報班是可以考慮的，不要全指望報個輔導班就能帶你上天，但是可以靠他幫你梳理思路。如果有專業(yè)從事這一行的人多幫幫的話，是最好的。不一定是技術好，主要是可溝通性強。3.學習路線學習路線，下面是一個大致的建議：第一階段先具備一定的Linux和Java的基礎，不一定要特別深，先能玩起來，Linux的話能自己執(zhí)行各種操作，Java能寫點小程序。這些事為搭建Hadoop環(huán)境做準備。學習Hadoop，學會搭建單機版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，寫一些MR的程序。接著學學Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的其它大數(shù)據(jù)組件，比如Spark、Hive、Hbase，嘗試去搭建然后跑一些官網(wǎng)的Demo。Linux、Java、各種組件都有一些基礎后，要有一些項目方面的實踐，這時候找一些成功案例，比如搜搜各種視頻教程中如何搞一個推薦系統(tǒng)，把自己學到的用起來。第二階段到這里是一個基本的階段了，大致對數(shù)據(jù)開發(fā)有一些了解了。接著要有一些有意思內(nèi)容可以選學。數(shù)據(jù)倉庫體系：如何搞數(shù)據(jù)分層，數(shù)據(jù)倉庫體系該如何建設，可以有一些大致的了解。用戶畫像和特征工程：這一部分越早了解越好。一些系統(tǒng)的實現(xiàn)思路：比如調(diào)度系統(tǒng)、元數(shù)據(jù)系統(tǒng)、推薦系統(tǒng)這些系統(tǒng)如何實現(xiàn)。第三階段下面要有一些細分的領域需要深入進行，看工作和興趣來選擇一些來深入進行分布式理論：比如Gossip、DHT、Paxo這些構(gòu)成了各種分布式系統(tǒng)的底層協(xié)議和算法，還是要學一下的。數(shù)據(jù)挖掘算法：算法是要學的，但是不一定純理論，在分布式環(huán)境中實現(xiàn)算法，本身就是一個大的挑戰(zhàn)。各種系統(tǒng)的源碼學習：比如Hadoop、Spark、Kafka的源碼，想深入搞大數(shù)據(jù)，源碼跑不掉。
maggiemouse
CDA——數(shù)據(jù)分析師主要是在企業(yè)中扮演戰(zhàn)略參謀的角色，對企業(yè)各類運營、銷售、管理、戰(zhàn)略等數(shù)據(jù)進行分析，可以有效的規(guī)避運營風險和提升成本利用率。包括：挖掘工具、數(shù)據(jù)庫、常用辦公軟件（excel、PPT、VBA、word、腦圖）等。
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