大数据主要是学什么的 就业方向有哪些(郑玉文)

大数据分两个方向，一个是大数据开发工程师，一个是大数据分析师。学习大数据开发需要学习各种编程语言，学习大数据分析需要了解行业知识，学习数据分析。大数据是一个大概念，包括很多分支，很多就业方向。

大数据工程师应该学习什么

Java语言基础第一阶段

Java开发入门，熟悉Eclipse开发工具，Java语言基础，Java流控制，Java字符串，Java数组和类与对象，数字处理类和核心技术，I/O和反射，多线程，Swing程序和集合类

第二阶段HTML，CSS，JavaScript

PC站点布局，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

第三阶段JavaWeb和数据库

数据库，JavaWeb开发核心，JavaWeb开发内幕

第四阶段Linux & Hadoop系统

Linux系统，Hadoop离线计算大纲，分布式数据库Hbase，数据仓库Hive，数据迁移工具Sqoop，Flume分布式日志框架

实战第五阶段(一线公司真实项目)

数据采集、数据处理、数据分析、数据展示和数据应用

第六阶段星火生态系统

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—流式大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图形计算

第七阶段风暴生态系统

风暴技术架构，风暴原理与基础，消息队列卡夫卡，Redis工具，动物园管理员详解，

实战1:日志报警系统项目

实战2:我猜你喜欢推荐实战用的系统

大数据分析第八阶段——AI(人工智能)

数据分析的工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1.Python机器学习

2.图像识别&神经网络，自然语言处理&社会网络处理，实用项目:户外设备识别分析

大数据分析师应该学习什么

1.懂业务。从事数据分析的前提是了解业务，即熟悉行业知识、公司业务和流程，有自己独特的见解。如果脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是一个过线的风筝，没什么使用价值。

2.懂管理。一方面是建立数据分析框架的要求。比如要用市场营销、管理等理论知识来指导分析思路的确定。如果不熟悉管理理论，很难构建数据分析框架，后续的数据分析也很困难。另一方面，功能是根据数据分析结论提出指导性的分析建议。

3.理解分析。掌握数据分析的基本原理和一些有效的数据分析方法，并灵活运用于实践，从而有效地进行数据分析。基本分析方法有:比较分析、分组分析、交叉分析、结构分析、漏斗图分析、综合评价分析、因子分析、矩阵相关分析等。高级分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、时间序列等。

4.了解工具。掌握与数据分析相关的常用工具。数据分析方法是理论，数据分析工具是实现数据分析方法理论的工具。面对越来越庞大的数据，我们不能依靠计算器进行分析，而必须依靠强大的数据分析工具来帮助我们完成数据分析。

5.懂设计。理解设计就是用图表有效的表达数据分析师的分析意见，让分析结果一目了然。图表的设计是一个很大的问题，比如图形的选择、版面设计、色彩搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

大数据就业方向

1.Hadoop大数据发展方向

市场需求旺盛，大数据培训的主体，也是目前IT培训机构的重点。

对应岗位:大数据开发工程师、爬虫工程师、数据分析师等。

2.数据挖掘和数据分析&机器学习方向

学习起点高，难度大，市场上只有少数培训机构在做。

对应职位:数据科学家、数据挖掘工程师、机器学习工程师等。

3.大数据运维&云计算方向

市场需求适中，更倾向于Linux和云计算。

对应职位:大数据运维工程师。