数据分析师年薪58w起 人才缺口极大,互联网高速发展影响各行各业,央企、国企、政府部门对计算机人才的需求不断增加,计算机一度成为国考、公考最热门的专业。计算机专业让你离50W年薪更近!
没有学历背景,当下技术岗竞争激烈,互联网公司尤其看重学历和项目经验,非科班专业优势不大。没有代码能力。没编程基础和正确引导,光是靠自学和刷题,入门耗时久,代码能力提升慢。
计算机技术日新月异,大厂相对应地开设了新兴岗位,绝对高薪,但招聘需求都是本科起步。系统学习新技术对标大厂人才需求。
处于程序员鄙视链顶端的算法岗,明确要求本科学历及以上,很多高校跟随技术发展,设置了大量新兴专业,只要你拿下计算机硕士,既能提升学历、系统学习专业知识,又能高度对标大厂人才需求!
计算机专业包含多门核心课程及选修课程,覆盖计算机科学、人工智能、大数据等热门方向:
计算机与软件架构;数据库;云计算;人工智能;机器学习;数据挖掘、社交网络分析;自然与语言处理;计算机视觉…
对于不同人群学习大数据有哪些变化:转行人士:系统学习编程代码,快速更换职业赛道,跨行拿高薪;应届生:强化科班背景,提高代码实战能力,校招脱颖而出;在职人员:提高学历,提升职场天花板,升职、加薪、跳槽机会多。
比起运营、设计、产品等其他互联网岗位,社会对程序员最普遍的认知就是:高薪。各大厂的研发工程师、算法工程师、开发工程师等岗位,轻轻松松年薪50万起!当有了更多的项目经验、技术能力,年薪百万的可能性更大。
第一阶段:大数据开发入门
1、MySQL数据库及SQL语法
MySQL可以处理拥有上千万条记录的大型数据库,使用标准的SQL数据语言形式,MySQL可以安装在不同的操作系统,并且提供多种编程语言的操作接口,这些编程语言包括C、C++、Python、Java、Ruby等等。支持多种存储引擎。
SQL就是客户端和MySQL服务器端进行通信和沟通的语言。
2、Kettle与BI工具
Kettle作为一个端对端的数据集成平台,其部分特色功能包括:无代码拖拽式构建数据管道、多数据源对接、数据管道可视化、模板化开发数据管道、可视化计划任务、深度Hadoop支持、数据任务下压Spark集群、数据挖掘与机器学习支持。
3、Python与数据库交互
实际的生产任务中,数据几乎全部存在与数据库中,因此,与数据库的交互成为一件难以避免的事情。想要在Python代码中和mysql数据库进行交互,需要借助一个第三方的模块“pymysql”
第二阶段:大数据核心基础
1、Linux
Linux 作为操作系统,本身是为了管理内存,调度进程,处理网络协议栈等等。而大数据的发展是基于开源软件的平台,大数据的分布式集群( Hadoop,Spark )都是搭建在多台 Linux 系统上,对集群的执行命令都是在 Linux 终端窗口输入的。据Linux基金会的研究,86%的企业已经使用Linux操作系统进行大数据平台的构建。Linux占据优势。
2、Hadoop基础
最新大数据Hadoop入门教程,最适合零基础自学的大数据
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。它很擅长存储大量的半结构化的数据集。也非常擅长分布式计算——快速地跨多台机器处理大型数据集合。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce.HDFS为海量的数据提供了存储,则MapReduce为海量的数据提供了计算。
MapReduce和Hadoop是相互独立的,实际上又能相互配合工作得很好。MapReduce是处理大量半结构化数据集合的编程模型。
3、大数据开发Hive基础
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。
hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的优点是学习成本低,可以通过类似SQL语句实现快速MapReduce统计,使MapReduce变得更加简单,而不必开发专门的MapReduce应用程序。Hive十分适合对数据仓库进行统计分析。
第三阶段:千亿级数仓技术
企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
大数据项目实战教程_大数据企业级离线数据仓库,在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)
以真实项目为驱动,学习离线数仓技术。建立集团数据仓库,统一集团数据中心,把分散的业务数据集中存储和处理 ;从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线,涵盖了项目的完整工序 ;挖掘分析海量用户行为数据,定制多维数据集合,形成数据集市,供各个场景主题使用。
第四阶段:PB内存计算
1、Python编程基础+进阶
全套Python教程_Python基础入门视频教程,零基础小白自学Python必备教程
Python高级语法进阶教程_python多任务及网络编程,从零搭建网站全套教程
Python是基于ABC语言的发展来的,Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言, 随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python 语言的语法非常简洁明了,即便是非软件专业的初学者,也很容易上手,和其它编程语言相比,实现同一个功能,Python 语言的实现代码往往是最短的。
2、Spark技术栈
Spark全套视频教程,大数据spark3.2从基础到精通,全网首套基于Python语言的spark教程
Spark是大数据体系的明星产品,是一款高性能的分布式内存迭代计算框架,可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发,课程的讲解注重理论联系实际,高效快捷,深入浅出,让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。
3、大数据Flink技术栈
Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。基于流执行引擎,Flink提供了诸多更高抽象层的API以便用户编写分布式任务。Flink也可以方便地和Hadoop生态圈中其他项目集成,例如Flink可以读取存储在HDFS或HBase中的静态数据,以Kafka作为流式的数据源,直接重用MapReduce或Storm代码,或是通过YARN申请集群资源等。
4.Spark离线数仓工业项目实战
全网首次披露大数据Spark离线数仓工业项目实战,Hive+Spark构建企业级大数据平台
通过大数据技术架构,解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据,基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。