大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux前沿技术学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Linux前沿技术学习的解答，让我们一起看看吧。
Linux和Windows相比，好不好学？学Linux有什么前途？
刚开始学Linux你要记忆很多基本的命令，并且因为刚开始学不太熟悉，敲得时候会经常敲错，有时候键盘按不对还容易无法退出诸如文本编辑器之类的东西，是比较考验耐心的。
所以刚开始学习一定要脚踏实地，不要急躁，慢慢来，建议先以读书的方式了解Linux的基本知识（Linux是什么、文件结构、与Windows的不同、Linux常见分支、Linux的历史等）以后再上机一个一个对着敲，会更快一些。
学的差不多了可以本地装个Linux虚拟机实操一下，部署个NGINX、搭建个web网站试试，多练多总结才能收获更多。
命令记不住就多看多记，没有捷径，只有多多练习和试错你才能掌握的更扎实。
Linux研究到很深了，已经成为大佬了，那你就可以做驱动开发、内核编写，甚至可以和国外的一些大佬加入Linux操作系统组件的开发大军中，那简直是厉害到家了。当然Linux的方向还有很多，软件开发、硬件开发、嵌入式、大数据、人工智能、网络、安防等等都会有Linux的身影，前途很广阔，就看你的兴趣和你选择的方向了。
Java都有什么进阶技术？
其实J***a并没有想象中的那么难，首先想要入这个行，要做好一个心理准备，那就是你想走远点，就得不间断的去学习，去汲取知识，前期不能怕辛苦，不要闲下来就打LOL、吃鸡、王者农药，有空就得多看看各种开源项目的代码，API的设计方式，各大网站的设计架构，理解各个环节的作用。补齐自己的知识视野。
当然这个行业也并不是什么门槛都没有，不要再私信我初中生、高中生、中专生能不能学习J***a了。反正我个人是认为不可行的，或许你可以去问问其他大神？ 或许他们会觉得可以的。
下图是我更新过的自学表，分别分为5个部分。按照这5个方向平稳的去学习并在每一个阶段做完相应的项目和练习,找一份工作是完全没有问题的 。当然，这里有个前提是你能学的下去，且通过查看网上的资料或视频能起码看得懂第一阶段的内容。如果第一阶段全职学习耗时2个月以上的话，我个人建议你就需要仔细考虑考虑是否真的要人这个行业吧。因为这个时间节点还没能够搞明白第一阶段的内容的话，从我个人的经验来讲可能后续走起来会更加吃力。
初级J***a程序员的重心在编写代码、运用框架->中级J***a程序员重心在编写代码和框架->高级J***a程序员技术攻关、性能调优->架构师 解决业务和技术问题
架构师基础：
工程构建管理：M***en 、GIT、SVN；
J***a开发规范：编程规约、异常处理、日志处理、单元测试、[_a***_]问题、Mysql数据库、工程结构、p3c代码规约扫描插件；
网络编程：网络编程的伪异步IO模式、模型概念、原理，网络编程的NIO、AIO编程模型讲解，通信框架Netty实战部署以及Netty服务讲解，Netty的TCP粘包拆包、序列化以及自定义协议，Netty实战数据通信以及集群心跳检测服务，基于Netty的数据交换项目通信服务场景实战；
高并发编程与系统调优：J***aAPI调优、J***a并发编程、JVM调优；
不管是开发、测试、运维，每个技术人员心里都有一个成为技术大牛的梦，毕竟“梦想总是要有的，万一实现了呢”！正是对技术梦的追求，促使我们不断地努力和提升自己。
特意整理出了一份架构图谱，主要是针对2-5年左右的J***a开发程序员提升的，不管是传统行业还是互联网行业，掌握这些技术基本都能拿到一个不错的薪资，希望对大家有所帮助
一.热门框架源码
大数据怎么入门学习好？
大数据相比较于J***a、Python等编程语言来说，确实是入门比较难的，不过如果想自学也没毛病，只要你了解大数据的学习路线图，跟着学习路线图来学习，不会走偏，那么，想学习还是很容易的哦！
学习大数据，也需要一些编程语言要基础，之后还要学习Hadoop、spark等技术栈，在加上一些项目实战，就可以找工作喽！
可掌握的核心能力
•掌握企业级ETL平台的kettle
•掌握BI的可视化平台Superset
•掌握Kettle ETL处理设计思想
•掌握企业MySQL的调优方案
•掌握大数据分析中数据全量及增量同步解决方案
大数据的入门学习有多条学习路线，可以根据自身的知识结构进行选择，并不是所有的学习路线都是从学Linux操作系统开始，然后是J***a、Hadoop、Spark等，学习大数据也可以从数据分析开始。对于职场人来说，学习数据分析的工具如何使用，远比学习Hadoop更加实际。
大数据的核心是数据价值化，只要围绕这个核心所做的一系列数据价值化的操作都是大数据的分内之事，所以大数据学习的出发点比学习内容本身更重要，如果在学习大数据的初期就能建立数据价值化概念，那么对初学者来说是一个莫大的推动力，如何能快速建立数据价值化概念呢？答案就是从数据分析开始。
数据分析并没有那么复杂，即使是没有多少计算机基础的人也可以入门数据分析，并不是所有的数据分析都需要通过机器学习的方式来完成，有很多工具能够方便的完成数据分析，而这些工具本身并不是特别复杂，比如Excel。Excel是一个功能强大的数据分析工具，在没有大数据概念的年代，Excel就在做数据分析的事情，虽然在大数据时代数据分析更加多样化，但是通过Excel能让入门者快速发现“数据之美”，完全可以通过Excel打开学习大数据的大门。
学习Excel可以从基本的函数开始学起，比如sum、count、Vlookup、sumif、countif、find等，这些函数的使用非常方便且功能强大，通过实验很快就能建立起数据分析的概念。Excel基本上能解决不少普通职场人的数据分析场景，几万条的数据分析使用Excel是没有压力的。
下一步学习就涉及到数据库的使用了，虽然目前大数据领域的非结构化数据占据着大部分的比例，但是目前大量的数据分析还是基于结构化数据进行的，所以学习一个数据库产品的使用就变得很有必要了，推荐学习一下Mysql数据库。掌握数据库之后，数据分析的数量就会有显著的提高，几百万条数据都是毫无压力的，相比于Excel来说，数据分析的量一下就得到了质的提高。
接着可以学习一下SPSS，SPSS是数据分析（统计）领域一个非常强大的工具，分析可以定制化，是一个比较常见的工具。在数据可视化方面可以学习一下Echarts，这是一个开源产品，功能也非常强大，同样可以进行定制化（程序化）。
学习数据分析一个比较麻烦的事情是数据从哪来？要想解决这个问题，就必须进行下个阶段的学习了，那就是Python编程，可以通过Python编写爬虫来爬取互联网上的海量数据，作为自己数据分析的基础。其实学习数据分析到中后期是绕不过编程的，掌握一门编程语言是非常有必要的，而Python就是数据分析最常见的编程语言之一。
数据分析涵盖的内容非常多，按照场景不同也有很多条分析路线，对于初学者来说可以***用递进式学习方式，这样会有更好的学习效果。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
到此，以上就是小编对于linux前沿技术学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux前沿技术学习的3点解答对大家有用。
