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大数据初学者必备神器学习路线图

大数据终将主宰经济社会,消除个体差异,成就一元化的经济体系。网络经济时代,人们在经济社会中的诸种活动通过网络账户体系来实现,这些活动也就是所谓的网络账户活动,其基本内容更多地体现为账户间的关系。这些账户活动及其账户关系是由数字网络程序所设定的、驱动的,且被实时地记录下来。这就形成了所谓的“大数据”。因此,大数据来源于大量的网络账户的活动及其有效的记录,简言之,大数据是网络账户数据。 具体学习路线图如下: 第一阶段 Java语言基础阶段 1.1 Java编程语言基本概述 1.2 Java基础语法 1.3 面向对象编程 1.4 面向对象高级编程 1.5 Java中的常用类库 1.6 枚举和异常类 1.7 Java数据结构和集合框架泛型 1.8 Java中的IO流 1.9 Java中的多线程 1.10 Java中网络编程和反射 1.11 Java8新特性 1.12 Java基础加强 第二阶段 Linux系统&Hadoop生态体系 01 Linux入门 02 常用基本命令 03 系统管理 04 Linux操作增强 05 Linux shell编程 06 Hadoop生态 07 分布式系...

大数据开发是先学习Hadoop还是spark,看10万程序猿所留下的结论

首先,我先申明:任何以『做大数据好像挣得多』为名学习数据科学相关的内容都是不谨慎,而且难以有回报的。而且,任何『只要学会一两种工具就能做大数据』的想法也都是盲目的,难有成效的。 从目前我遇到过的面试者和看过的简历来看,凡是没有过大数据项目经验的人,简历写出花来都是扯淡。部署一个集群,装一个Hive,HBase什么的根本就不叫大数据(有的公司甚至部署Hadoop只用HDFS,每天处理5GB数据,这是我面过的一个人告诉我的他的工作经验)。一次处理1个TB以下的数据都不叫大数据(我还在权衡,是不是要提高这个量级)。 大数据是建立在数据科学基础上的,对编程、算法,分布式计算、统计学,线性代数,机器学习,系统构架都有比较高的要求。而且要看英文就像看中文一样(这条很重要,我一般对于不积极主动看英文资料的人没有什么太大的期待)。 我的建议是不要管什么Hadoop,Spark。把基础打牢,只要编程技巧和算法精通,能看英文文献,顺便学点概率统计,随便去哪个公司都能应聘大数据的岗位,等有了项目环境,上手Hadoop或者Spark还不是分分钟的事~ 关于大数据的含义前面也有人说了,你想学的是技术层面的话,你...

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