Czego się nauczyć o Big Data
Dla kogoś, kto chce wejść do branży Big Data. Najbardziej chcą wiedzieć, czego powinny się nauczyć big data. Dzisiaj podzielę się artykułem o systemie treści uczenia się dużych zbiorów danych.
System technologii danych jest bardzo złożony. Podstawowa technologia obejmuje akwizycję danych, eksplorację danych oraz bazę danych NOSQL. To nie tylko wielotrybowe obliczenia, uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja. Istnieje również wstępne przetwarzanie danych, przechowywanie rozproszone i głębokie uczenie. Obejmuje nie tylko przetwarzanie multimodalne, ale także równoległe przetwarzanie danych w hurtowniach danych. . Zawiera również różne kategorie i poziomy techniczne, takie jak wizualizacja. Technologie Big Data w różnych dziedzinach są zupełnie inne. Jeśli chcesz opanować technologię i teorię Big Data w wielu dziedzinach. Zwykle krótkie okresy są bardzo trudne. Zaleca się zacząć od wymagania praktycznego obszaru zastosowania. Zajmuj się jednym punktem technicznym na raz. Po pewnym fundamencie, przedłużyć do jeszcze raz. Więc efekt uczenia się będzie znacznie lepszy.
Po pierwsze, JavaSE Foundation Core
Składnia wprowadzająca Java. Rdzeń obiektowy. Zestawy i generyki. Mechanizm nawlekania. Programowanie sieciowe. Projekt: System zarządzania klientem. System zarządzania egzaminami. System zarządzania bankowością. Struktura kontroli procesu. Istnieją nieprawidłowe systemy. System odbicia. Strumienie we/wy. Wzorce projektowe. Jdk8/9/10 nowe funkcje.
Po drugie, kluczowa technologia bazy danych
Instalacja i użytkowanie MySQL. DML. DCL. Procedury i funkcje składowane. Podstawowa technologia JDBC. Niestandardowe BaseDAO. Analiza języka SQL. DDL. Spust. Indeksowanie i optymalizacja. DBUtils. Pula połączeń z bazą danych.
Po trzecie, podstawa Big Data Foundation
Maven. MySQL starszy. Hadoop. Ul. Kafki. Projekt platformy akwizycji danych. Linuksa. Powłoka. Opiekun zoo + HA. Flume. HBase.
Po czwarte, Spark Ecosystem Framework i Big Data High-Salary Selection Project.
Język Scala. Spark SQL. Kylina. Druid. Łup. Iskra rdzenia. Jądro Spark. Presto. Zarządzanie metadanymi. Projekty integracyjne na poziomie przedsiębiorstwa. Projekt hurtowni danych offline.
Po piąte, Spark Ecosystem Framework i Enterprise Seamless Docking Project Enterprise
Spark Streaming. Redis buforuje bazę danych. Centrum GIT i GIT. Programy edukacyjne online w akcji. Optymalizacja JVM. ElasticSearch. Kibana. Projekty integracyjne na poziomie przedsiębiorstwa: projekty analizy w czasie rzeczywistym. Optymalizacja iskry. Algorytm Scali i struktura danych.
Po szóste, platforma przetwarzania danych strumieniowych Flink
Flink Środowisko. Flink okno. Zestaw danych Flink. Stan Flink i punkt kontrolny. Projekty integracyjne na poziomie przedsiębiorstwa: projekty analizy w czasie rzeczywistym. Flink na przędzy. Znak wodny Flinka. Flink DataStream Projekt praktyczny na poziomie Enterprise: Projekt kontroli ryzyka. Pozycja magazynowa o numerze CDH.
Nie ma znaczenia, w jakim kierunku analizowane są dane. Zarówno na poziomie młodszym, jak i starszym wymagana jest umiejętność szybkiego uczenia się. Poznaj logikę biznesową i wiedzę branżową. Musisz także nauczyć się narzędzi technicznych i ram analitycznych. Jest wiele do nauczenia się w dziedzinie analizy danych. Musisz mieć chwilę, aby nauczyć się serca.