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  1. 17岁如何进入Linux运维行业?
  2. 大数据主要学习哪些内容?

17岁如何进入LINUX运维行业

17岁学习能力还是很好的,要抓住这个时期认真学。如果基础要深入学习,可以买书自学,但是如果没经验,零基础,我推荐报名马哥,这个是我个人观点哈,因为我也在马哥那学,真心觉得马哥很专业课程设计,重难点的讲解,都能提现马哥的实力。毕竟马哥是专门做Linux和Python培训的,深入研究的多。马哥还有免费试听课,推荐你听听看。

数据主要学习哪些内容

大数据作为当下互联网编程语言培训热门明星学科,大数据培训需要学习的内容很多,培训学习除了会有大数据技术知识的学习,同时还会在学习的过程阶段性的插入一些相关企业项目进行实操学习,大数据主要的学习内容为:

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1、基础部分:JAVA语言 和 LINUX系统

2、大数据技术部分:HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等,覆盖前沿技术:Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

3、实训项目:一般JAVA项目,大数据项目,企业大数据平台等,大数据企业的商业项目直接为学员所用,一线大牛工程师亲自指导实战开发,业务覆盖电商、在线教育、旅游、新闻、智慧城市等主流行业,全程贯穿项目实战。

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另外,在选择大数据培训机构时,要选择专业做大数据的,还要考虑机构的课程设置、讲师团队、硬件设施、实训项目等多方面条件

2020大数据学习路线图:


大数据技术学习的课程如下:

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大数据开发:Ja-va、大数据基础、HDFS分布式文件系统、MapReduce分布式计算模型、 Yarn分布式***管理器、Zookeeper分布式协调服务、Hbase分布式数据库、Hive分布式数据仓库、 FlumeNG分布式数据***集系统、Sqoop大数据迁移系统、Scala大数据黄金语言、 kafka分布式总线系统、Spark体系...

数据分析与挖掘:Python基础、关系型数据库MySQL、文档数据库MongoDB、内存数据库Redis、网络爬虫、数据分析、数据处理、数据分析处理进阶..

  纵观近几年的互联网发展趋势,看到大数据被炒得火热,也想要涉足大数据领域,学习一些大数据技术。技术很重要,人才自然是不可或缺的,想要你想成为的大数据技术人才,就必须要经历学习技术的枯燥乏味的过程。

  首先你需要先认识到一个问题,想要涉足大数据领域,肯定是有一定难度的,但有句话说的好“当你感觉特别累的时候,也就是说明你在走上坡路”。虽然困难,但只要你想学习,万事皆有可能

  要找准自己的定位,先了解自己的实力,然后从容应对以后的学习途径。对于大数据技术自己是真的喜欢吗?面对冗杂的代码,复杂的数据,自己是否能奈的住性子一直坚持下去?自己之前接触过大数据技术吗?之前接触过编程知识吗?是否已经熟练掌握一门编程语言?

  现实中就业危机的问题依然严峻,紧绷的神经时刻提醒着要不断的提升自己。学习的越多,越能够感受到知识海洋的浩瀚。相比于将大量零碎的技术名词缩写塞进昏沉的大脑,手指无意识地敲出几行代码,培养以计算机思维解决问题才是更重要的。

“工欲善其事,必先利其器”,不断涌现的新技术,本质上是新[_a***_]对旧工具的迭代更新,如果我们不能掌握其中的规律,很容易浮于表层,难以触类旁通,在很多非科班出生的同学身上,这个问题尤其明显。

  数据结构,概率论,线性代数,设计模式,这些子学科是构成大数据技术的坚强基石,是前人无数智慧的结晶。

  至于具体要用什么样的方式来学大数据,这个主要是看自己的选择了,专业的学习方式会帮助更快进入学习氛围中,再就是看自己的学习能力和感兴趣程度了。

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