大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤

首页 > 实用技巧 > 作者:YD1662023-05-03 05:24:05

大数据开发是一门涉及处理和分析大规模数据的技术领域,随着大数据技术的不断发展和应用,对大数据开发人员的需求也在逐渐增加。就业前景相对较好,尤其在科技行业和数据驱动型企业中。大数据开发的前景还是有很多优势的,就业范围广、薪资待遇高、公司私立待遇好等等方面,现在有很多的小伙伴也想加入大数据开发的圈,但是苦于不知道怎么学习,也不知道用什么方法学习,针对这个问题,今天给各位小伙伴分享大数据学习路线图:

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(1)

路线图分为7个阶段:

第1阶段-数据仓库基

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(2)

1.MysQL关系型数据库

(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)

2.Python编程技术

(Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函数、Python面向对象、Python操作各种数据库介绍)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(3)

第2阶段-Linux &Hadoop

1.Hadoop

(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)

2.Linux操作系统

(命令操作、权限管理、软件安装、系统内核剖析)

3.shell脚本编程

(shell介绍、Shell基础语法、Shell高级语法、Shell编程案例)

大数据学习方法和路径,大数据学习的方法和步骤(4)

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