因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的,所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些,學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置,能少踩很多坑。
大數(shù)據(jù)時代,掌握核心競爭力,月薪翻番,實現(xiàn)職場晉升!
如今企業(yè)對于大數(shù)據(jù)高端人才的需求度越來越緊迫,在大數(shù)據(jù)團隊主要分三種角色:大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、大數(shù)據(jù)運維工程師、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師。根據(jù)職友集的統(tǒng)計,他們的平均月薪在北上廣深四大一線城市穩(wěn)定在15000-25000之間。
隨著工作經(jīng)驗的累積,工資更是大幅增長。
為了適應(yīng)這股新潮流,尚學(xué)堂全新發(fā)布《1901期大數(shù)據(jù)全套視頻教程》,由大數(shù)據(jù)學(xué)院講師親自授課,精心打磨課程內(nèi)容,囊括Linux、Shell、Hadoop、Zookeeper等大數(shù)據(jù)核心知識,為同學(xué)們獻上完整的大數(shù)據(jù)工程師學(xué)習(xí)路徑,想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的同學(xué)還不快來?
下面帶大家好好了解一下《尚學(xué)堂1901期大數(shù)據(jù)全套視頻教程》:
第1階段linux和高并發(fā)
因為大數(shù)據(jù)相關(guān)軟件都是在Linux上運行的,所以Linux要學(xué)習(xí)的扎實一些,學(xué)好Linux對你快速掌握大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)會有很大的幫助,能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數(shù)據(jù)軟件的運行環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境配置,能少踩很多坑。
主要內(nèi)容:
1.linux操作系統(tǒng)
2.linux基本命令
3.linux軟件安裝
4.shell編程
5.網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識
6.lvs集群和高并發(fā)
7.nginx集群和高并發(fā)
8.keepalived和單點故障
第2階段hadoop體系之離線計算
Hadoop 是一款支持?jǐn)?shù)據(jù)密集型分布式應(yīng)用并以 Apache 2.0 許可協(xié)議發(fā)布的開源軟件框架,它能搭建大型數(shù)據(jù)倉庫,PB 級別數(shù)據(jù)的存儲、處理、分析、統(tǒng)計等業(yè)務(wù)。編程語言你可以選,但 Hadoop 一定是大數(shù)據(jù)必學(xué)內(nèi)容。
主要內(nèi)容:
1.hdfs分布式文件系統(tǒng)
2.mapreduce分布式計算
3.YARN-資源管理和任務(wù)調(diào)度
4.MAPREDUCE 案例
5.hive
6.hbase數(shù)據(jù)庫
7.ZOOKEEPER協(xié)同處理
8.EL SEARCH搜索引擎
9.REDIS內(nèi)存數(shù)據(jù)
第3階段spark體系之分布式計算
Spark 和 Hadoop 都是大數(shù)據(jù)框架。Hadoop 提供了 Spark 所沒有的功能特性,比如分布式文件系統(tǒng),而 Spark 為需要它的那些數(shù)據(jù)集提供了實時內(nèi)存處理。所以學(xué)習(xí) Spark 也非常必要。
主要內(nèi)容:
1.kafka分布式消息隊列
2.scala分布式計算機開發(fā)語言
3.spark-core之離線計算
4.spark-sql
5.spark-stream流式計算
6.STORM流式框架
第4階段機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘
大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)經(jīng)常一起出現(xiàn),因為我們會使用機器學(xué)習(xí)這個工具做大數(shù)據(jù)的分析工作。機器學(xué)習(xí)是一種讓計算機利用數(shù)據(jù)而不是指令來進行各種工作的方法??梢园褭C器學(xué)習(xí)看做我們做大數(shù)據(jù)分析的一個比較好用的工具。
數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)中提取潛在的、有價值的信息。數(shù)據(jù)挖掘可以看成是對大數(shù)據(jù)處理的一種方式,但是大數(shù)據(jù)的處理方式并不止數(shù)據(jù)挖掘。
主要內(nèi)容:
1.Python語言基礎(chǔ)
2.回歸算法
3.分類算法
4.聚類算法
5.推薦算法
第5階段大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
通過大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)項目,對常用技能進行系統(tǒng)運用,例如使用常用的機器學(xué)習(xí)進行建模、分析和運算,這是成為大數(shù)據(jù)工程師過程中的重要一步。
主要內(nèi)容:
1.大型電商日志分析項目
本項目主要是對hadoop生態(tài)體系的某些技術(shù)做一個總結(jié),利用學(xué)到的技術(shù)做一個企業(yè)級的項目,了解各個技術(shù)在企業(yè)級項目中是如何使用的。本項目以電商網(wǎng)站做為基礎(chǔ),通過各種日志數(shù)據(jù)進行分析,對公司的產(chǎn)品做一些決策。
2.智慧交通卡口分析項目
城市中每時每刻都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù),應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和可視化技術(shù),分析出的數(shù)據(jù)可以改進城市規(guī)劃,緩解交通擁堵,抓捕罪犯,利于大數(shù)據(jù)為交通決策提供輔助。智慧交通卡口分析項目就是基于海量數(shù)據(jù)挖據(jù)出問題卡口,問題通道,分析主干道擁堵情況,為決策者決策提供輔助。
3.智能APP推薦項目
推薦系統(tǒng)是當(dāng)前在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常火熱的技術(shù)之一,商品推薦,產(chǎn)品推薦,個性化推薦,精準(zhǔn)推薦都離不開推薦系統(tǒng)。智能app推薦項目主要是用戶手機中應(yīng)用商店中海量app給用戶做個性化推薦app,提高用戶體驗度。
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