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階段一：Linux&Hadoop生態(tài)體系基礎(chǔ)知識、原理
Linux體系、Python編程語言核心用法、Hadoop離線計(jì)算原理、分布式數(shù)據(jù)庫Hbase、數(shù)據(jù)倉庫Hive、Flume分布式日志采集、zookeeper全局分布式鎖、kafka分布式發(fā)布-訂閱消息系統(tǒng)、spark分布式計(jì)算框架。

階段二：分布式計(jì)算框架和Spark&Strom/flink生態(tài)體系
1)分布式計(jì)算框架優(yōu)化與實(shí)戰(zhàn)
Scala編程語言核心用法、Spark(sql、shell)大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí))大數(shù)據(jù)處理、Spark—Streaming大數(shù)據(jù)處理、Spark—Mlib機(jī)器學(xué)習(xí)、hive數(shù)倉實(shí)戰(zhàn)、hbase實(shí)戰(zhàn)。
2)Storm/flink技術(shù)架構(gòu)體系
Storm/flink原理、基礎(chǔ)、調(diào)優(yōu) 消息隊(duì)列kafka、Redis工具、zookeeper詳解

階段三：數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)
結(jié)巴+隱馬爾科夫、維特比算法+userCF、spark實(shí)現(xiàn)userCF+itemCF+LR+商品預(yù)測、決策樹+隨機(jī)森林+GBDT、支持向量機(jī)SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)、word2vec + lstm、als算法、kmeans + spark應(yīng)用 + 交叉特征、貝葉斯 + 新聞分類 + saprk應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)開發(fā)就業(yè)方向
大數(shù)據(jù)作為一門基礎(chǔ)科學(xué)，無論在數(shù)據(jù)開發(fā)及分析、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能算法訓(xùn)練領(lǐng)域，都有著核心技術(shù)和職位訴求，那么開發(fā)方向都有哪些對口的工作職位呢？
方向1：大數(shù)據(jù)工程師，大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)維護(hù)工程師，大數(shù)據(jù)研發(fā)工程師，大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等;
方向2：大數(shù)據(jù)分析師，大數(shù)據(jù)高級工程師，大數(shù)據(jù)分析師專家，大數(shù)據(jù)挖掘師，大數(shù)據(jù)算法師等;
方向3：大數(shù)據(jù)運(yùn)維工程師等。

大數(shù)據(jù)開發(fā)這塊年齡影響比較小，因?yàn)楦愦髷?shù)據(jù)不是簡單的編程，編程的份量連1/6都不到，很多時候需要你從服務(wù)器、存儲、計(jì)算、運(yùn)維等多個方面來分析問題解決問題。