看到很多小伙伴都在學習大數據開發的路上很迷茫，不知道該如何成為一名合格的大數據開發工程師，也不知道該學習哪些技術，下麵就給大家談談如何成為一個大數據開發工程師! 想要成為大數據工程師，首先要更新自己的技術庫，也就是說需要將自己以前學習的技術知識找回來，還要增加一些大數據專業技術知識，先讓自己對大數據 ...
看到很多小伙伴都在學習大數據開發的路上很迷茫，不知道該如何成為一名合格的大數據開發工程師，也不知道該學習哪些技術，下麵就給大家談談如何成為一個大數據開發工程師!
想要成為大數據工程師，首先要更新自己的技術庫，也就是說需要將自己以前學習的技術知識找回來，還要增加一些大數據專業技術知識，先讓自己對大數據技術有一個基本的概念，然後再繼續深入學習!
階段一、大數據基礎——java語言基礎方面
(1)Java語言基礎
Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程式控制制、Java字元串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程式與集合類
(2) HTML、CSS與Java
PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生Java交互功能開發、Ajax非同步交互、jQuery應用
(3)JavaWeb和資料庫
資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕
階段二、 Linux&Hadoop生態體系
Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架
階段三、 分散式計算框架和Spark&Strom生態體系
(1)分散式計算框架
Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)
(2)storm技術架構體系
Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰
階段四、 大數據項目實戰(一線公司真實項目)
數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用
階段五、 大數據分析 —AI(人工智慧)
Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習
Python機器學習、圖像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰項目：戶外設備識別分析。大數據學習資料分享群119599574 不管你是小白還是大牛，小編我都挺歡迎，今天的源碼已經上傳到群文件，不定期分享乾貨，包括我自己整理的一份最新的適合2018年學習的大數據開發和零基礎入門教程，歡迎初學和進階中的小伙伴。
