大数据转行怎么规划
大数据转行怎么规划
大数据成为IT领域新一轮技术热点，企业基于大数据业务的开展，发出了对专业技术人才的需求。作为新兴技术领域，行业人才缺口很大，很多人也生出了转行进入大数据的想法。而入行大数据，需要学习掌握专业技能。今天的大数据培训分享，我们来聊聊大数据转行怎么规划？
很多人对大数据的认识和了解，只停留在表面，都说“我要做大数据”，但是要问“你想象中的做大数据到底是做什么？”，很多人往往说不出来。
当你产生了想要转行大数据的想法，那么首先需要对行业有更清楚的认知才行。大数据行业的生态、未来大数据领域都有哪些发展机会、不同岗位需要具备什么能力，这些都是转行之前需要知道的。
我们从岗位及能力要求来说，大数据相关的岗位主要分为三类：
大数据开发，承担数据系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发等任务；
大数据挖掘，负责大数据关键模型应用与研究工作；
大数据分析应用，基于数据系统平台当中的数据，来执行具体的分析任务，获取价值信息。
以大数据开发为例，对工程师的要求通常包括：
①熟悉SQL，有一定的SQL性能优化经验。
②熟练掌握Java语言，MapReduce编程，脚本语言Shell/Python/Perl之一。
③业务理解力强，对数据、新技术敏感，对云计算、大数据技术充满热情。
④深入理解Map-Reduce模型，对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验。
为了达到这样的要求，转行者应该怎么去学习呢？这里给大家一个简易的学习路线——
第 一步：分布式计算框架
掌握hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等。
第二步：算法和工具
学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：项目实践
可以从网上找一些相关的项目，或者参加比赛等。
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