Was Sie über Big Data lernen können

Für jemanden, der in die Big-Data-Branche einsteigen möchte. Sie wollen vor allem wissen, was Big Data lernen soll. Heute werde ich einen Artikel über das Inhaltssystem des Big-Data-Lernens veröffentlichen.

Das datentechnische System ist sehr komplex. Die Basistechnologie umfasst Datenerfassung, Data Mining und NOSQL-Datenbank. Es geht nicht nur um Multi-Mode-Computing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Es gibt auch Datenvorverarbeitung, verteilte Speicherung und Deep Learning. Umfasst nicht nur multimodales Computing, sondern auch paralleles Data Warehouse Computing. Es umfasst auch verschiedene technische Kategorien und Ebenen wie die Visualisierung. Big-Data-Technologien in verschiedenen Bereichen sind sehr unterschiedlich. Wenn Sie Big-Data-Technologie und -Theorie in mehreren Bereichen beherrschen möchten. Normalerweise sind kurze Zeiträume sehr schwierig. Es wird empfohlen, mit einer praktischen Anwendungsbereichsanforderung zu beginnen. Behandeln Sie jeweils einen technischen Punkt. Nachdem Sie eine bestimmte Grundlage haben, erweitern Sie sie erneut. Der Lerneffekt wird also viel besser sein.

Zuerst der JavaSE Foundation Core

Java-Einführungssyntax. Objektorientierter Kern. Sets und Generika. Einfädelmechanismus. Netzwerkprogrammierung. Projekt: Kundenmanagementsystem. Prüfungsmanagementsystem. Bankverwaltungssystem. Struktur der Prozesssteuerung. Es gibt abnormale Systeme. Reflexionssystem. IO-Streams. Designmuster. Jdk8/9/10 neue Funktionen.

Zweitens, Datenbankschlüsseltechnologie

MySql-Installation und -Benutzung. DML. DCL. Gespeicherte Prozeduren und Funktionen. JDBC-Kerntechnologie. Benutzerdefiniertes BaseDAO. SQL-Sprachanalyse. DDL. Der Auslöser. Indizierung und Optimierung. DBUtils. Pooling von Datenbankverbindungen.

Drittens, der Kern der Big Data Foundation

Maven. Mysql senior. Hadoop. Der Bienenstock. Kafka. Projekt zur Datenerfassungsplattform. Linux. Hülse. Tierpfleger + HA. Der Flume. HBase.

Viertens, Spark Ecosystem Framework & Big Data High-Salary Selection Project.

Die Scala-Sprache. Die Spark-SQL. Kylin. Druide. Sqoop. Der Funke des Kerns. Der Spark-Kernel. Presto. Verwaltung von Metadaten. Integrationsprojekte auf Unternehmensebene. Offline-Data-Warehouse-Projekt.

Fünftens, Spark-Ökosystem-Framework und nahtloses Docking-Projekt für Unternehmen

Das Funken-Streaming. Redis speichert die Datenbank im Cache. GIT & GIT-Hub. Online-Bildungsprogramme in Aktion. JVM-Optimierung. ElasticSearch. Kiban. Integrationsprojekte auf Unternehmensebene: Echtzeitanalyseprojekte. Funkenoptimierung. Scala-Algorithmus & Datenstruktur.

Sechstens, Flink Streaming Data Processing Framework

Flink-Umgebung. Flink-Fenster. Flink-DataSet. Flink-Zustand & Kontrollpunkt. Integrationsprojekte auf Unternehmensebene: Echtzeitanalyseprojekte. Flink auf Garn. Flink-Wasserzeichen. Flink DataStream Praxisprojekt auf Unternehmensebene: Projekt zur Risikokontrolle. CDH-Nummer Lagerartikel.

Dabei spielt es keine Rolle, in welche Richtung die Daten analysiert werden. Sowohl Junior- als auch Senior-Level erfordern die Fähigkeit, schnell zu lernen. Lernen Sie Geschäftslogik und Branchenkenntnisse. Sie müssen auch technische Tools und analytische Frameworks erlernen. Im Bereich der Datenanalyse gibt es viel zu lernen. Sie brauchen einen Moment, um das Herz zu lernen.