Cómo aprender a desarrollar big data

¡Empiece a aprender de acuerdo con las siguientes cinco etapas, paso a paso!

Etapa 1. Conceptos básicos de big data: conceptos básicos del lenguaje Java

(1) Conceptos básicos del lenguaje Java

Introducción al desarrollo de Java, familiaridad con las herramientas de desarrollo de Eclipse, conceptos básicos del lenguaje Java, control de procesos de Java, cadenas de Java, matrices, clases y objetos de Java, clases de procesamiento digital y tecnologías centrales, E/S y reflexión, múltiples -threading, programas Swing y clases de colección

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(2) HTML, CSS y JavaScript

Diseño de sitios web para PC, conceptos básicos de HTML5+CSS3, diseño de páginas de aplicaciones web, desarrollo de funciones interactivas de JavaScript nativo, interacción asíncrona Ajax, aplicación jQuery

(3) JavaWeb y base de datos

Base de datos, desarrollo JavaWeb core, experto en desarrollo web de Java

Fase 2, ecosistema Linux y Hadoop

Sistema Linux, esquema de computación fuera de línea de Hadoop, base de datos distribuida Hbase, almacén de datos Hive, herramienta de migración de datos Sqoop, marco de registro distribuido Flume

Fase 3, marco de computación distribuida y ecosistema Spark&Strom

(1) Marco de computación distribuida

Lenguaje de programación Python, lenguaje de programación Scala, procesamiento de big data Spark, Spark — Procesamiento de big data en streaming, aprendizaje automático Spark-Mlib, computación gráfica Spark-GraphX, Practical Combat 1: sistema de recomendación basado en Spark (proyecto real de una determinada empresa de primera línea), Practical Combat 2: Sina.com (www. sina.com.cn)

(2)Sistema de arquitectura técnica de Storm

Principio y fundamento de Storm, cola de mensajes Kafka, herramienta Redis, explicación detallada del cuidador del zoológico, combate práctico uno: sistema de alarma de registro proyecto, combate práctico dos: supongo que te gusta el sistema de recomendación Combate práctico

Fase 4: Proyecto práctico de big data (proyectos reales de empresas de primera línea)

Adquisición de datos, procesamiento de datos, datos análisis, presentación de datos, aplicación de datos

Fase 5. Análisis de big data - IA (inteligencia artificial)

Preparación del entorno de trabajo de análisis de datos y conceptos básicos de análisis de datos, visualización de datos, aprendizaje automático de Python

1, aprendizaje automático de Python 2, reconocimiento de imágenes y redes neuronales, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de redes sociales, proyecto práctico: análisis de identificación de equipos para exteriores

Lo anterior es el big data compartido -Curso de estudio. ¡Deseo que todos los socios puedan convertirse en un verdadero talento técnico en big data!

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