从传统工科到大数据,怎么进行学习规划
大趋势下,传统工科专业的就业,比如说机械、生化环材等专业,因为工作环境、薪资待遇、发展前景等各方面,常常被诟病,很多人都在转行的边缘徘徊试探。但转到一个新的方向,毕竟不易,今天我们就来聊聊,从传统工科到大数据,怎么进行学习规划。
互联网IT行业,相比传统工科行业来说,发展的速度是更快的,相应地,技术的更新迭代也非常快,从互联网到移动互联网,数据正在成为一种越来越重要的资产,同时也受到越来越多的重视。
大数据在国内的发展,大致从2014年左右开始,经过这几年的发展,在各个行业领域当中的应用,也都有了比较成熟的应用落地,而对专业人才的需求,也在稳定增长当中。
从事市场行情来说,大数据相关的工作岗位对数学、编程能力的要求都是比较高的,而从传统工科的教育背景来说,数学、逻辑思维方面都是有不错的基础的,学习入门应该是不难的,重在做好学习路线规划。
从传统工科到大数据,可以参考以下路线进行学习规划——路线1:服务支持线
数据集群运维工程师->大数据平台开发工程师->大数据系统架构师->大数据框架开发工程师
掌握技能:Linux、Hadoop集群,Hive、Zookeeper、HBase、Ozzie、Flume、Impala、各种框架源码
使用语言:Shell、Python、Java路线2:数据仓库线
数据采集工程师->ETL工程师->数据治理架构师->数据服务架构师
掌握技能:HiveQL、Spark、Hive、Flink、Kafka、Storm、分布式一致性算法、JVM调优、MapReduce、HDFS
使用语言:Scala,SQL,Java
路线3:数据挖掘线
数据开发工程师->数据算法工程师->数据分析师
掌握技能:可视化技术、SQL、统计学、概率论、智能优化、机器学习工具(Tensorflow、scikit-learn)
使用语言:Python,R
这里也给大数据的学习者们一条建议,尤其是从传统工科转到大数据,先对行业有一个更加清楚的认知,综合评估自己的基础以及兴趣点,然后再找准一个方向,针对性地去提升,做到有的放矢。
关于从传统工科到大数据,怎么进行学习规划,以上就是给到大家的一些建议了。大数据正在快速发展当中,对专业人才的需求在增加,但是同时对专业技能的要求也在提高,入门不易,诸君须努力。
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