學大數據推薦福州達內教育，達內特色辦學，推出差異化教學模式，因材施教。開設了豐富多樣的IT技術課程：Java企業級應用軟件工程師、Java互聯網架構軟件工程師、Java大數據工程師、Web前端開發工程師、網絡運維與網絡安全、Linux云計算工程師、Python 人工智能軟件工程師、國際嵌入式軟件工程師、C++國際軟件工程師、PHP/web.3.0互聯網工程師、國際軟件測試工程師、Android軟件工程師、IOS軟件工程師、.NET軟件工程師、全鏈路UI設計師、商業插畫、商業視覺設計課程、產品級UED交互設計師、全棧式CAD設計師、產品經理、VR開發工程師、VR次世代模型師、高級網絡營銷師、新電商運營官、企業級影視視效、人力資源經理人課程、總賬會計課程。

在了解到大數據就業方向大致有哪些后，就可以根據其職位的描述來學習大數據技術的基礎知識。

1、數據挖掘工程師

數據挖掘工程師所需要學習的部分可以分為工程能力和算法能力兩大部分。

①　工程能力

a.編程基礎：掌握一門大數據處理技術所需要的編程語言，小編優推Java語言;其次就是掌握一門數據庫及數據庫語言—MySQL數據庫及SQL語句。

b.開發平臺：LInux系統(如今主流的大數據技術框架是基于Linux系統開發并運行的)。

c.數據結構與算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作(線性表，隊，列，字符串，樹，圖等)，掌握常見的計算機算法(排序算法，查找算法，動態規劃，遞歸等)。

d.海量數據處理平臺：Hadoop或者Spark。

②　算法能力

a.數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，較優化理論。

b.機器學習 / 深度學習：掌握常見的機器學習模型(線性回歸、邏輯回歸、SVM、感知機;決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost;貝葉斯、KNN 、K-means、EM 等);掌握常見的機器學習理論(過擬合問題、交叉驗證問題、模型選擇問題、模型融合問題等);掌握常見的深度學習模型(CNN、RNN 等);

c.自然語言處理：掌握常見的方法(tf-idf 、word2vec 、LDA);

2、大數據分析師

大數據分析師可以分成數據結構與算法、編程語言、數據庫、大數據技術框架、Linux系統來學習。

數據結構與算法：掌握常見的數據結構以及操作(線性表，隊，列，字符串，樹，圖等)，掌握常見的計算機算法(排序算法，查找算法，動態規劃，遞歸等)。

編程語言：熟悉使用Python、R、Java任意一門編程，在大數據分析中Python及R語言的使用率比較高。

數據庫：MySQL數據庫及SQL語句、Hive。

大數據生態系統：Hadoop、Spark。

Linux系統：熟悉Linux操作系統、能夠使用ETL工具。

3、大數據開發工程師

大數據開發工程師可以分成Java學習階段及大數據學習階段兩個階段來學習大數據開發工程師所需要的技術。

Java學習階段

靜態網頁基礎：HTML基礎知識及CSS基礎知識。

JavaSE：JavaSE基礎語法、面向對象、JavaAPI、MySQL數據庫及SQL數據庫、JDBC、線程、網絡編程、反射基本原理。

JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML&版本控制。

企業級框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybtis。

大數據學習階段

在大數據學習階段中可以分成兩個小部分學習，一個是Linux系統部分，另一個是大數據技術框架部分。

Linux系統：Linux系統基礎知識、CentOS、Maven，學習這部分便于學習大數據技術框架部分。

大數據技術框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。

4、算法工程師

算法工程師根據職業需求有著許多分支，不同的分支所要求學習的技能也就不同。下面小編將介紹其中一個分支機器學習算法工程師所要掌握的技能作為參考。

機器學習算法工程師需要掌握機器學習理論、概率和統計基礎、基礎數據結構與算法、開發語言(Python、Scala、R)、特征處理&工程、基礎開發能力、單機開發工具(numpy、sklearn等)、大數據開發工具(hadoop、spark、storm)、架構設計(數據倉庫&數據流架構、機器學習相關服務架構)。

更多培訓課程： 福州大數據 更多學校信息： 福州達內IT教育培訓 咨詢電話：