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  • 那么,对于零基础想要学习Java的来说需要具备哪些基础条件呢?下面,给大家介绍一下。 1、学Java的人大多是为了找工作,所以作为一个零基础Java新手,必须知道你要找的工作需要什么专业技能。所以你的首要任务就是...

    IT开发是如今公认的高薪行业,而Java作为使用最广泛的编程语言,自然是很多人转行的首选。那么,对于零基础想要学习Java的来说需要具备哪些基础条件呢?下面,给大家介绍一下。
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    1、学Java的人大多是为了找工作,所以作为一个零基础Java新手,必须知道你要找的工作需要什么专业技能。所以你的首要任务就是在各类招聘网站上看一下招聘信息,这就是你学习的目标。

    2、对于Java开发人员来说,实践能力是非常重要的,但是大多自学者容易纸上谈兵,缺少项目实战经验,求职的时候没有拿得出手的作品,这对于求职来说无疑是致命的,所以在学习中我们一定要注意项目经验的积累。

    3、学习Java并不是像我们上学学习数学语文那种方式,所以学习Java的时候必定是有一套学习方法的,你作为一个初学者没有了解过,必然会走很多弯路,而你要做的就是尽量跨过“前辈”们曾经走过的弯路,不要去做重复无意义的事情。

    4、学习编程需要引路人,很多问题作为初学者是无法解决的,很浪费时间,例如有很多初学者配置JDK就能用上一天的时间,所以我们完全没有必要在这方面问题浪费时间,别人告诉我们一下,下次就记住了,所以学习编程一定有一个指导你的人。

    5、既然我们学习是为了就业,你就要知道学习Java编程技术需要达到什么样的技术水平,才能获得一份Java开发的工作。目前行业就业标准:需要有项目开发的经验,一年经验Java开发项目经验以上,进公司一周后可以参加项目模块的开发。

    IT行业技术更新的比较快,所以我们肯定是学现在企业需要的技术,而不是一些已经淘汰的技术。通过从上的分享可以看出学习Java还是要付出许多的努力的。建议大家学习之前看看自己想进入什么样的企业工作,毕竟有了目标,才有前进的动力。

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  • 现在学习大数据的越来越多了,可是你知道学习大数据需要什么条件吗?我来说说四个必备条件。 大数据现已成为年代开展的趋势,很多人纷纷挑选学习大数据,想要进入大数据职业。大数据技术体系巨大,包含的常识较多,...

    现在学习大数据的越来越多了,可是你知道学习大数据需要什么条件吗?我来说说四个必备条件。

    大数据现已成为年代开展的趋势,很多人纷纷挑选学习大数据,想要进入大数据职业。大数据技术体系巨大,包含的常识较多,体系的学习大数据能够让你全面把握大数据技术。学习大数据需求把握哪些常识?
    在这里插入图片描述

    1、学习大数据首先要学习Java根底

    怎样进行大数据学习的快速入门?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,仍是数据发掘,都需求有编程言语作为根底。因而,假如想学习大数据开发,把握Java根底是必不可少的。

    在这里小编建了一个大数据学习交流扣扣群:251956502,我自己整理的最新的大数据进阶资料和高级开发教程,如果有想需要的,可以加群一起学习交流

    2、学习大数据必须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,大数据核算剖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。

    学习大数据需求把握哪些常识?

    3、学习大数据需求具有的能力

    数学常识,数学常识是数据剖析师的根底常识。关于数据剖析师,了解一些描述计算相关的内容,需求有必定公式核算能力,了解常用计算模型算法。而关于数据发掘工程师来说,各类算法也需求娴熟运用,对数学的要求是最高的。

    编程言语,关于想学大数据的同学,至少需求具有一门编程言语,比方SQL、hadoop、hive查询、Python等均可。

    4、学习大数据能够使用的领域

    大数据技术能够使用在各个领域,比方公安大数据、交通大数据、医疗大数据、工作大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等等,使用规模十分广泛,大数据技术现已像空气相同浸透在日子的方方面面。大数据技术的出现将社会带入了一个高速开展的年代,这不仅是信息技术的终极目标,也是人类社会开展办理智能化的中心技术驱动力。

    因而主张想学习大数据的同学,最好报班学习,能够体系的学习大数据理论常识,还会结合项目实践更娴熟的把握大数据技术。

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  • 在技术论坛中,看到近几万的朋友都在疑惑,学习Java应该选择什么发展方向,这个咱们在之前的文章中有提到过,Java发展在领域上有三个选择方向: JavaEE,主要应用于企业级应用开发;安卓开发方向;嵌入式应用开发方向...

    学习大数据没有零基础入门,首先你要成为一名工程师

    在技术论坛中,看到近几万的朋友都在疑惑,学习Java应该选择什么发展方向,这个咱们在之前的文章中有提到过,Java发展在领域上有三个选择方向:

    JavaEE,主要应用于企业级应用开发;安卓开发方向;嵌入式应用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向,因为应用非常广泛,岗位设置也比较多。

    Java的职业发展规划之路我们也曾在(一文阐述Java从初级到高级的学习之路——白老师分享篇(2)

    )详细列举,这里就不一一列举了。

    但我们从来没有讨论过学习Java,难道这辈子就只能做Java后端开发吗?只能在这条路上奋斗到底吗?难道中途没有其他的选择吗?

    偶然认识的一个朋友,最开始是从事Java后端开发的,后来他在业余时间自学成功转入大数据行业,现在是一名大数据工程师,待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

    大数据是我们如今比较火的一个发展方向,但是很多培训机构有提到几个月速成的,小编觉得不是特别靠谱。

    原因有以下:

    大数据是一个新生行业,还不太成熟。

    Java发展了将近20年,也没有说几个月速成的,最多也就是带你入门,让你对Java的知识结构体系有一个清晰的认知,在后期的工作实践期间成长的速度更快。

    大数据的起点要高,并不是所谓的零基础就可以入门的。

     

    我们接下来讲述的有关大数据的学习是有条件限制的,首先你需要是一名普通的工程师,如果你是Java工程师的话更好,但如果你是小白的话,那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。

    一、认识大数据

    大数据本质其实也是数据,不过也包括了些新的特征,

    数据来源广;

    数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);

    数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);

    数据增长速度快。

    而针对以上新的特征需要考虑很多问题:

    例如,数据来源广,该如何采集汇总?采集汇总之后,又该存储呢?数据存储之后,该如何通过运算转化成自己想要的结果呢?

    对于这些问题,我们需要有相对应的知识解决。

    二、大数据所需技能要求

    Python语言:编写一些脚本时会用到。

    Scala语言:编写Spark程序的最佳语言,当然也可以选择用Python。

    Ozzie,azkaban:定时任务调度的工具。

    Hue,Zepplin:图形化任务执行管理,结果查看工具。

    Allluxio,Kylin等:通过对存储的数据进行预处理,加快运算速度的工具。

    必须掌握的技能:
    Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

    高阶技能6条:

    机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

    三、学习规划

    每天需要有3个小时的学习时间,周末的时候需要10小时,如果做不到的话,只能是

    第一阶段(基础阶段)

    Linux学习

    Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

    Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

    掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

    Zookeeper学习

    Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

    第二阶段(攻坚阶段)

    Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

    第三阶段(辅助工具工学习阶段)

    Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习

     

    总结

    在技术行业里面,每天都会有新的东西出现,需要关注最新技术动态,不断学习。任何一般技术都是先学习理论,然后在实践中不断完善理论的过程。

    如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程。

    快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。

    要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。

    以上是我们对大数据学习的总结,当然我们也提到了,并不是说零基础的就可以直接学习,需要有编程的基础,要先掌握扎实的编程基础,在此建议学习Java,成为一名工程师的时候,有一定编程经验,自学起来也相对比开始要简单一点,然后对大数据有兴趣或者想要进入这个行业的就可以去学习了。

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  • 在技术论坛中或知乎上,看到近几万的朋友都在疑惑,学习Java应该选择什么发展方向,这个咱们在之前的文章中有提到过,Java发展在领域上有三个选择方向: JavaEE,主要应用于企业级应用开发;安卓开发方向;嵌入式...

    转载来自:https://www.cnblogs.com/luminji/p/7824831.html

     

    学习大数据没有零基础入门,首先你要成为一名工程师

    在技术论坛中或知乎上,看到近几万的朋友都在疑惑,学习Java应该选择什么发展方向,这个咱们在之前的文章中有提到过,Java发展在领域上有三个选择方向:

    JavaEE,主要应用于企业级应用开发;安卓开发方向;嵌入式应用开发方向。在此建议大家选择JavaEE方向,因为应用非常广泛,岗位设置也比较多。

    Java的职业发展规划之路我们也曾在(一文阐述Java从初级到高级的学习之路——白老师分享篇(2)

    )详细列举,这里就不一一列举了。

    但我们从来没有讨论过学习Java,难道这辈子就只能做Java后端开发吗?只能在这条路上奋斗到底吗?难道中途没有其他的选择吗?

    偶然认识的一个朋友,最开始是从事Java后端开发的,后来他在业余时间自学成功转入大数据行业,现在是一名大数据工程师,待遇也比之前好更多。前提是他是一名Java后端开发。

    大数据是我们如今比较火的一个发展方向,但是很多培训机构有提到几个月速成的,小编觉得不是特别靠谱。

    原因有以下:

    1. 大数据是一个新生行业,还不太成熟。

    2. Java发展了将近20年,也没有说几个月速成的,最多也就是带你入门,让你对Java的知识结构体系有一个清晰的认知,在后期的工作实践期间成长的速度更快。

    3. 大数据的起点要高,并不是所谓的零基础就可以入门的。

    我们接下来讲述的有关大数据的学习是有条件限制的,首先你需要是一名普通的工程师,如果你是Java工程师的话更好,但如果你是小白的话,那就只能成为一名工程师的后再来学习大数据吧。

    一、认识大数据

    大数据本质其实也是数据,不过也包括了些新的特征,

    • 数据来源广;

    • 数据格式多样化(结构化数据、非结构化数据、Excel文件等);

    • 数据量大(最少也是TB级别的、甚至可能是PB级别);

    • 数据增长速度快。

    而针对以上新的特征需要考虑很多问题:

    例如,数据来源广,该如何采集汇总?采集汇总之后,又该存储呢?数据存储之后,该如何通过运算转化成自己想要的结果呢?

    对于这些问题,我们需要有相对应的知识解决。

    二、大数据所需技能要求

    Python语言:编写一些脚本时会用到。

    Scala语言:编写Spark程序的最佳语言,当然也可以选择用Python。

    Ozzie,azkaban:定时任务调度的工具。

    Hue,Zepplin:图形化任务执行管理,结果查看工具。

    Allluxio,Kylin等:通过对存储的数据进行预处理,加快运算速度的工具。

    必须掌握的技能:

    Java高级(虚拟机、并发)、Linux 基本操作、Hadoop(HDFS+MapReduce+Yarn )、 HBase(JavaAPI操作+Phoenix )、Hive(Hql基本操作和原理理解)、 Kafka、Storm/JStorm、Scala、Python、Spark (Core+sparksql+Spark streaming ) 、辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)

    高阶技能6条:

    机器学习算法以及mahout库加MLlib、 R语言、Lambda 架构、Kappa架构、Kylin、Alluxio

    三、学习规划

    每天需要有3个小时的学习时间,周末的时候需要10小时,如果做不到的话,只能是

    第一阶段(基础阶段)

    1. Linux学习

      Linux操作系统介绍与安装、Linux常用命令、Linux常用软件安装、Linux网络、 防火墙、Shell编程等。

    2. Java 高级学习(《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》)

      掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。

    3. Zookeeper学习

      Zookeeper分布式协调服务介绍、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。

    第二阶段(攻坚阶段)

    Hadoop、Hive、HBase、Scala、Spark、Python

    第三阶段(辅助工具工学习阶段)

    Sqoop、Flume、Oozie、Hue这些工具的学习主要在CSDN,51CTO以及官网都可以学习。

    四、学习资源推荐

    1. Apache 官网(//apache.org/)

    2. Stackoverflow(https://stackoverflow.com/)

    3. Github(https://github.com/)

    4. About 云 ://www.aboutyun.com/

    5. CSDN(//www.csdn.net/)

    6. 51CTO (//www.51cto.com/)

    总结

    在技术行业里面,每天都会有新的东西出现,需要关注最新技术动态,不断学习。任何一般技术都是先学习理论,然后在实践中不断完善理论的过程。

    • 如果你觉得自己看书效率太慢,你可以网上搜集一些课程。

    • 快速学习的能力、解决问题的能力、沟通能力在这个行业是真的非常重要的指标。

    • 要善于使用StackOverFlow和Google来帮助你学习过程遇到的问题。

    • 视频课程推荐:可以去万能的淘宝购买一些视频课程,你输入“大数据视频课程”,会出现很多,多购买几份(100块以内可以搞定),然后选择一个适合自己的。

    以上是我们对大数据学习的总结,当然我们也提到了,并不是说零基础的就可以直接学习,需要有编程的基础,要先掌握扎实的编程基础,在此建议学习Java,成为一名工程师的时候,有一定编程经验,自学起来也相对比开始要简单一点,然后对大数据有兴趣或者想要进入这个行业的就可以去学习了。

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