中学语文名著阅读教学的理论与实践研究
hui30.com该如何学习大数据知识
谢邀。这朋友首先要明白一个道理，大数据是一个泛化的概念。就像互联网，计算机这样的专有名词，比如一个人问你我如何去学习互联网，你一定会告诉他，互联网一个泛指的概念，它包括方方面面很多细分的项目，你想自学的大数据也是非常泛化的概念，就拿你擅长的Java这个工具。她也能在大数据上的拥有广泛的应用。包括数据库集群技术，分布式技术，还有网站性能优化，包括CDn镜像技术虚拟化，云计算共享，存储海量数据等。我个人的建议，你如果擅长Java的话，您完全没有必要自学。因为任何一个语言任何一个工具都要在一个大的使用场景的人来实现，那么我的建议是你参加一个针对性的项目培训，以后去应聘到相关的公司参加项目小组。因为云计算是个泛指的概念有很多门类，你的这个专业可以通过你的小组参加具体的实践项目。进而达到提升的目的。通过参与具体的项目，你可以接触到云计算的方方面面，最起码是概念上的方方面面，然后具体可以从你擅长的专业角度有所突破。你想在大数据企业就业的话，获得一个大企业的认证非常重要。目前国内最火的云计算，应该属于阿里云。那么你首先应该取得阿里云的企业级的认证。包括阿里云的数据处理和分析。报表场景的实现，企业自主平台阿里云的企业认证，包括ACp11003模块等等。以上说了一大堆废话，给你的最终的建议就是:参加一个团队，上手一个项目，获取商业应用的经验后，以一个有经验的大数据平台工作人员的身份，跳槽到更高层级的企业。你们职业发展薪资待遇就会有一个更大的提升。
本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:
1.计算平台方向
2.数据处理方向
3.数据分析方向
4.算法应用方向
目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。
1.计算平台方向。自从07年hadoop技术横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。
2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。
3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。
4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。
