文章來源：科多大數(shù)據(jù)
很多想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的年輕人都會有這樣那樣的顧慮。一方面覺得大數(shù)據(jù)就業(yè)前景好，薪資福利可觀，一方面又擔(dān)心自己的基礎(chǔ)到底能不能學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)。目前大數(shù)據(jù)分為兩大方向：大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析。這兩大方向的對于基礎(chǔ)知識的要求不同，大數(shù)據(jù)分析偏向于分析，對于編程要求不高，相較而言對于基礎(chǔ)知識這塊要求低一點。大數(shù)據(jù)開發(fā)的話可能需要一定的編程基礎(chǔ)，例如Java等。下面科多大數(shù)據(jù)老師結(jié)合大數(shù)據(jù)開發(fā)和大數(shù)據(jù)分析的課程內(nèi)容來具體說說學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)需要哪些。
下面是大數(shù)據(jù)開發(fā)的課程內(nèi)容：
階段一：JavaSE開發(fā)
階段二：JavaEE開發(fā)
階段三：并發(fā)編程實戰(zhàn)開發(fā)
階段四：Linux精講
階段五：Hadoop生態(tài)體系
階段六：Python實戰(zhàn)開發(fā)
階段七：Storm實時開發(fā)
階段八：Spark生態(tài)體系
階段九：ElasticSearch
階段十：Docker容器引擎
階段十一：機器學(xué)習(xí)
階段十二：超大集群調(diào)優(yōu)
階段十三：大數(shù)據(jù)項目實戰(zhàn)
從上面的課程內(nèi)容看，大數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)要掌握java、linux、hadoop、python、storm、spark、elastic search、docker、機器學(xué)習(xí)等基礎(chǔ)知識。能夠擁有一定編程經(jīng)驗當然學(xué)習(xí)可能更容易一些，如果沒有零基礎(chǔ)也是可以學(xué)習(xí)的。
大數(shù)據(jù)分析的課程內(nèi)容：
階段一：WEB前端實戰(zhàn)開發(fā)
階段二：數(shù)據(jù)庫實戰(zhàn)
階段三：Python實戰(zhàn)開發(fā)
階段四：Echart數(shù)據(jù)分析
階段五：D3大數(shù)據(jù)分析
階段六：BI平臺大數(shù)據(jù)分析
階段七：SmartBI大數(shù)據(jù)分析
階段八：Sap Design Studio大數(shù)據(jù)分析
階段九：Tableau大數(shù)據(jù)分析
階段十：R語言大數(shù)據(jù)分析
階段十一：七大行業(yè)數(shù)據(jù)建模可視化分析
階段十二：大數(shù)據(jù)可視化分析項目實戰(zhàn)
大數(shù)據(jù)分析課程跟大數(shù)據(jù)開發(fā)不同，需要掌握的基礎(chǔ)知識也不同，大數(shù)據(jù)分析需要掌握的基礎(chǔ)有：web、數(shù)據(jù)庫、python、echarts、d3、bi、smartbi、tableau、r語言以及數(shù)據(jù)建模等知識。這一塊的話如果有一點的數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗就能學(xué)以致用，基本上零基礎(chǔ)學(xué)員也能夠輕松學(xué)會的。
以上就是科多大數(shù)據(jù)老師總結(jié)的，大數(shù)據(jù)要掌握的基礎(chǔ)知識，只有掌握了這些知識，才能夠找到一份好的大數(shù)據(jù)方面工作。
