要培训什么数字技术工程师

你好，大数据学习的内容包括8个阶段的内容:

你可以按照顺序学习，先学习基础的东西，希望你早日学有所成。

随着全球化、科技的迅速发展，计算机的普及及对人类生活的渗透，伴随着大量创新的计算机职业岗位的出现。岗位的出现必然对人才提出了充分的需求。互联网作为朝阳行业，很多人看到了互联网行业广阔的发展前景，想要进入互联网行业。但是，互联网这么多方向，该怎么选择呢？互联网有哪些方向呢？目前比较热门的IT培训课程可以根据学习内容和就业方向等不同分为几个大类：程序代码类：Java、PHP、Web前端、C++、Python等;维护运维类：Linux运维、云计算、网络安全、大数据等;视觉设计类：UIUE设计、三维视觉设计等;营销类：互联网营销、SEO、SEM、新媒体运营、电商运营等。对于不了解IT行业的人，可能不太容易理解这些专业方向的差别，为大家各自解释下。一、程序代码类从就业方向上讲，也就是人们常说的程序员，主要做后台程序，就比如我们浏览的各个网站，网站的后台开发就是基于程序代码实现的，网站的很多功能，比如用户注册登录、筛选、加入购物车或加入收藏这些功能都要靠程序员实现。从学习内容上讲，各个细分的方向区别较大，学习的难度也各有区别，就业之后的岗位选择也大有不同，虽然Java、PHP、Web前端、C++、Python的从业者薪资各有区别，但是普遍薪资较高。尤其是在有2-3年的从业经验之后，薪资增长速度和幅度十分诱人。

要成为大数据工程师，必备的技能有Java，Spark，Hadoop，Hive和Big Data。

由浅入深依次掌握：Java语言基础：Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、IO与反射，多线程、Swing程序与集合类；HTML、CSS与JavaScript：PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebAPP页面布局、原生javascript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用；JavaWeb和数据库：数据库、javaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕；Linux基础：Linux安装与配置、系统管理与目录管理、用户与用户组管理、Shell编程、服务器配置、Vi编辑器与Emacs编辑器；Hadoop生态体系：Hadoop起源与安装、MapReduce快速入门、Hadoop分布式文件系统、Hadoop文件IO详解、MapReduce工作原理、MapReduce编程开发、Hive数据仓库工具、开源数据库HBase、Sqoop与Oozie；Spark生态体系：Spark简介、Spark部署和运行、Spark程序开发、Spark编程模型、作业执行解析、Spark SQL与DataFrame、深入Spark Streaming、Spark MLlib与机器学习、GraphX与SparkR、spark项目实战、scala编程、Python编程；Storm实时开发：storm简介与基本知识、拓扑详解与组件详解、Hadoop分布式系统、spout详解与bolt详解、zookeeper详解、storm安装与集群搭建、storm-starter详解、开源数据库HBase、trident详解；投入时间和精力，以兴趣来驱动学习。在整个的学习过程中贯穿着代码实战。看的代码是别人的，动手写出来的是自己的。自己动手写代码，记忆更加深刻，效率更高。

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要对数据库管理系统有比较熟悉的了解，而且深入了解SQL非常重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。另外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析(HBase，Hive，MapReduce等)

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点(这也是许多职位的要求)，你要熟悉Python，CC++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。