大数据开发学习,大数据学习路线(完整详细版)[通俗易懂]

大数据开发学习,大数据学习路线(完整详细版)[通俗易懂]很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是…

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大数据开发学习,大数据学习路线(完整详细版)[通俗易懂]

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:199427210,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

在巨大的数据集中进行筛选的最好工具是什么?以下是总结的十大合适大数据处理的编程语言。

1. R语言

R语言是数据科学的宠儿,R语言有着简单而明显的吸引力,使用R语言,只需要短短的几行代码,你就可以在复杂的数据集中筛选,通过先进的建模函数处理数据,以及创建平整的图形来代表数字,它被比喻为是Excel的一个极度活跃版本。

2. Python

如果说R语言是一个神经质又可爱的高手,那么Python是它随和又灵活的表兄弟。作为一种结合了R语言快速对复杂数据进行挖掘的能力并构建产品的更实用语言,Python迅速得到了主流的吸引力。Python是直观的,并且比R语言更易于学习,以及它的生态系统近年来急剧增长,使得它更能够用于先前为R语言保留的统计分析。

在数据处理中,在规模和复杂性之间往往会有一个权衡,于是Python成为了一种折中方案。IPython

notebook和NumPy可以用作轻便工作的一种暂存器,而Python可以作为中等规模数据处理的强大工具。丰富的数据社区,也是Python的优势,因为可以提供了大量的工具包和功能。

3. Julia

虽然当前的数据科学绝大多数是通过R语言,Python,Java,MatLab和SAS执行的。但依然有其他的语言存活于夹缝中,Julia就是值得一看的后起之秀。Julia是一种高层次的,极度快速的表达性语言。它比R语言快,比Python更可扩展,且相当简单易学。

4. JAVA

Java不能提供R和Python同样质量的可视化,并且它并非统计建模的最佳选择。但是,如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统,那么Java往往是你的最佳选择。

大数据开发学习,大数据学习路线(完整详细版)[通俗易懂]

5. Hadoop 和 Hive

Hadoop作为首选的基于Java的框架用于批处理数据已经点燃了大家的热情。Hadoop比其他一些处理工具慢,但它出奇的准确,因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。

6. Scala

Scala是另一种基于Java的语言,并且和Java相同的是,它正日益成为大规模机器学习,或构建高层次算法的工具。它富有表现力,并且还能够构建健壮的系统。

7. Kafka和Storm

Kafka,诞生于LinkedIn内部,是一个超快速的查询消息系统,Storm是用Scala编写的另一个框架,它在硅谷中因为流处理而受到了大量的青睐。它被Twitter纳入其中,勿庸置疑的,这样一来,Twitter就能在快速事件处理中得到巨大的裨益。

8. MatLab

MatLab一直以来长盛不衰,尽管它要价不菲,但它仍然被广泛使用在一些非常特殊的领域:研究密集型机器学习,信号处理,图像识别等。

9. Octave

Octave和MatLab非常相似,但它是免费的。不过,它在学术性信号处理圈子之外很少见到。

10. GO

GO是另一个正在掀起浪潮的后起之秀。它由Google开发,从C语言松散地派生,并在构建健壮基础设施上,正在赢得竞争对手。

大数据的编程语言有哪些?大数据开发学习

 

大数据开发学习,大数据学习路线(完整详细版)[通俗易懂]

大数据开发学习可以按照以下内容进行学习:

第一阶段:JavaSE+MySql+Linux

学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

学习目标:学习java语言,掌握java程序编写、面向对象程序开发,掌握MySql体系结构及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。

第二阶段:Hadoop 与生态系统

学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper →Flume → Kafka → Sqoop → Pig

学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈

学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming →Spark 机器学习

学习目标:让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

第四阶段:其他

学习内容:Mahout 机器学习→ R 语言→Python

学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可以基于具体问题建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

第五阶段:项目实战、技术综合运用

学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

学习目标:具备企业级大型完整项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、收集、展示的完整流程。想学习好大数据可以关注公众号程序员大牛 有视频资源分享一起学习

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