转行大数据工程师培训

【导语】近几年，大数据行业的发展非常迅速，大数据方向也成了许多人转行得目标，因为前景好，薪资高，不少人已经考虑转行成为大数据工程师，那么转行成为大数据工程师要怎么做?下面就从三个方面来具体展开。

1、大数据的就业方向

数据挖掘、数据分析&机器学习方向、大数据运维&云计算方向、Hadoop大数据开发方向。转行，得先选定发展方向。同时，要根据自己的自身情况和兴趣爱好来选择岗位。

2、明白大数据要学的主要内容

首先要学习Java基础，学大数据课程之前要先学习一种核算机编程言语。Java是大数据学习需求的编程言语根底，由于大数据的开发根据常用的高档言语。而且不论是学习hadoop，还是数据发掘，都需求有编程言语作为基础。

因而，假如想学习大数据开发，把握Java基础是必不可少的。还要学习大数据中心常识Hadoop生态体系;HDFS技术;HBASE技术;Sqoop运用流程;数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm;音讯订阅分发体系Kafka等。

假如把大数据比作容器，那么这个容器的容量无限大，什么都能往里装，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据还和人工智能、云核算和机器学习有着千丝万缕的联系，大数据海量数据存储要高扩展就离不开云核算，大数据核算分析采用传统的机器学习、数据发掘技术会比较慢，需求做并行核算和分布式核算扩展。

3、选择学习方式

学习方式一般就是自学和培训，自学一般学习时间比较长，难度比较大，对于转行急需就业的小伙伴来讲，选择第二种方式比较好，时间消耗短，学习知识系统，对于以后就业可能有一定的帮助。

关于转行成为大数据工程师要怎么做，想必大家已经了解清楚了，可见学习大数据不是每个人都可以的，还是需要大家具有一定的语言基础的，所以想要学好大数据，成为优秀的大数据工程师，还需要大家继续努力了。

主要学习office办公自动化，HTML+css3，JavaScript，C语言程序设计，Linux服务器配置与应用，MySQL数据库管理的应用等。

1.大数据工程师工作中会做什么？集群运维：安装、测试、运维各种大数据组件数据开发：细分一点的话会有ETL工程师、数据仓库工程师等数据系统开发：偏重Web系统开发，比如报表系统、推荐系统等这里面有很多内容其实是十分重合的，下面大致聊一下每一块内容大致需要学什么，以及侧重点。2.集群运维数据工程师，基本上是离不开集群搭建，比如hadoop、Spark、Kafka，不要指望有专门的运维帮你搞定，新组件的引入一般都要自己来动手的。因此这就要求数据工程师了解各种大数据的组件。由于要自己的安装各种开源的组件，就要求数据工程师要具备的能力： Linux 。要对Linux比较熟悉，能各种自己折腾着玩。由于现在的大数据生态系统基本上是 JVM系的，因此在语言上，就不要犹豫了，JVM系的Java和Scala基本上跑不掉，Java基本上要学的很深，Scala就看情况了。3. ETLETL在大数据领域主要体现在各种数据流的处理。这一块一方面体现在对一些组件的了解上，比如Sqoop、Flume、Kafka、Spark、MapReduce;另一方面就是编程语言的需要，Java、Shell和Sql是基本功。4.系统开发我们大部分的价值最后都会由系统来体现，比如报表系统和推荐系统。因此就要求有一定的系统开发能力，最常用的就是 Java Web这一套了，当然Python也是挺方便的。需要注意的是，一般数据开发跑不掉的就是各种提数据的需求，很多是临时和定制的需求，这种情况下， Sql就跑不掉了，老老实实学一下Sql很必要。如何入门？前面提到了一些数据工程师会用到的技能树，下面给一个入门的建议，完全个人意见。1.了解行业情况刚开始一定要了解清楚自己和行业的情况，很多人根本就分不清招聘信息中的大数据和数据挖掘的区别就说自己要转行，其实是很不负责的。不要总是赶热点，反正我就是经常被鄙视做什么大数据开发太Low，做数据就要做数据挖掘，不然永远都是水货。2.选择学习途径如果真是清楚自己明确地想转数据开发了，要考虑一下自己的时间和精力，能拿出来多少时间，而且在学习的时候最好有人能多指点下，不然太容易走弯路了。在选择具体的学习途径时，要慎重一点，有几个选择：自学报班找人指点别的不说了，报班是可以考虑的，不要全指望报个辅导班就能带你上天，但是可以靠他帮你梳理思路。如果有专业从事这一行的人多帮帮的话，是最好的。不一定是技术好，主要是可沟通性强。3.学习路线学习路线，下面是一个大致的建议：第一阶段先具备一定的Linux和Java的基础，不一定要特别深，先能玩起来，Linux的话能自己执行各种操作，Java能写点小程序。这些事为搭建Hadoop环境做准备。学习Hadoop，学会搭建单机版的Hadoop，然后是分布式的Hadoop，写一些MR的程序。接着学学Hadoop生态系统的其它大数据组件，比如Spark、Hive、Hbase，尝试去搭建然后跑一些官网的Demo。Linux、Java、各种组件都有一些基础后，要有一些项目方面的实践，这时候找一些成功案例，比如搜搜各种视频教程中如何搞一个推荐系统，把自己学到的用起来。第二阶段到这里是一个基本的阶段了，大致对数据开发有一些了解了。接着要有一些有意思内容可以选学。数据仓库体系：如何搞数据分层，数据仓库体系该如何建设，可以有一些大致的了解。用户画像和特征工程：这一部分越早了解越好。一些系统的实现思路：比如调度系统、元数据系统、推荐系统这些系统如何实现。第三阶段下面要有一些细分的领域需要深入进行，看工作和兴趣来选择一些来深入进行分布式理论：比如Gossip、DHT、Paxo这些构成了各种分布式系统的底层协议和算法，还是要学一下的。数据挖掘算法：算法是要学的，但是不一定纯理论，在分布式环境中实现算法，本身就是一个大的挑战。各种系统的源码学习：比如Hadoop、Spark、Kafka的源码，想深入搞大数据，源码跑不掉。

很多人在看到了这个行业的大好前景之后，就萌生了想要转行学这门技术的念头，这其中不乏一些美工人员。笔者就收到过这么一个提问留言，他说，想知道美工转行学大数据怎么样?既然大家有疑问，那么南昌南昌电脑培训就详细讲讲，美工转行学大数据怎么样，这个话题，来解答大家心中的疑问。1：美工又被人们戏称为“抠图仔”，虽然薪资可观，但是加班、单身成了这一职业的代名词，业发展限制性较高，更有观点认为美工是吃青春饭的行业，常常有美工忧虑自己的职业走向，不知道何去何从。大数据时代来临了，使得美工们看到了曙光，大数据的确具有十分强大的发展潜力。2：从国家政策到国内各大企业的重视程度，无一不在为大数据时代的腾飞积蓄着力量，大数据给了人们一个更广阔的发展空间，无限的发展可能。它的应用范围十分广泛，几乎360行，行行都能利用大数据分享到不小的红利。大数据行业其实更像是一个工具，也可以说是各行各业的一个神器。3：广泛的行业范畴更为大数据专业人才提供了无限的可能，相比之下，美工的发展空间就会显得局促很多。经验代表过去，而大数据代表着未来，大数据工程师的发展空间十分广阔，美工人员学大数据，无疑是很明智的选择。一线城市的大数据工程师，月薪轻松突破15K。