2019最新系统学习路线零基础如何切换到大数据

大家都知道大数据工资高，前景好。而大数据需要Java基础。对于稍微懂一点Java的童鞋来说，如何切换到大数据？今天，边肖为您提供了大数据工程师的具体学习路线图。[ps:不用java基础就能学会大数据]

分享转行经验

对于Java程序员来说，大数据的主流平台hadoop是基于Java开发的，所以Java程序员从语言环境切换到大数据开发的方向更加顺畅。另外，很多基于大数据的应用框架也是Java，所以在很多大数据项目中掌握Java语言有一定的优势。

当然，hadoop的核心价值在于提供分布式文件系统和分布式计算引擎。对于大多数公司来说，没有必要修改这个引擎。除了熟悉编程，通常还需要学习一些数据处理和数据挖掘的知识。尤其是数据挖掘工程师方向，需要掌握更多算法方面的知识。

对于数据挖掘工程师来说，虽然也需要掌握编程工具，但大多数情况下都是以hadoop作为平台和工具，利用这个平台和工具提供的接口，使用各种脚本语言进行数据处理和数据挖掘。

因此，如果您正在向数据挖掘工程发展，掌握分布式编程语言(如scala和spark-mllib)可能更重要。

如果你在学习大数据的过程中遇到什么问题，可以加入我的Java/大数据交换学习推演群：前三个是：732，中间三个是：308，最后三个是：174。小组里有很好的学习教程和开发工具。如果你对学习大数据(学习方法、学习效率、如何就业)有任何疑问，可以随时咨询我

从Java程序员到大数据工程师的学习路线图；

步骤1: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hadoop、MR、spark、hive、hbase、redies、kafka等相关组件；

第二步：算法和工具

学习各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等。并掌握一个数据挖掘编程工具：Python或Scala。目前主流平台和框架都提供了算法库，比如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib。你也可以通过学习这些接口和脚本语言来学习这些算法。

第三步：数学

补充数学知识：高数、概率论和线生成

第四步：项目实践

1)开源项目：tensorflow:谷歌开源库4万多颗星，令人惊艳，支持移动设备；

2)参与数据竞争

3)通过企业实习获得项目经验

如果只做大数据开发和运维，可以跳过第二步和第三步。如果您专注于将现有算法应用于数据挖掘，可以先跳过第三步。

摘要

以上就是边肖在2019年推出的最新系统学习路线，如何从零基础向大数据转变。希望对大家有帮助。如果你有任何问题，请给我留言，边肖会及时回复你。非常感谢您对我们网站的支持！如果你觉得这篇文章对你有帮助，请转载，请注明出处，谢谢！