大資料工程師需要學習哪些技術?

"大資料"是一個體量特別大，資料類別特別大的資料集，並且這樣的資料集無法用傳統資料庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。

1、 資料體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

2、 資料型別繁多，涉及網路日誌、影片、圖片、地理位置等資訊。

3、 價值密度低。以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅僅有一兩秒。

4、 處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。物聯網、雲端計算、移動網際網路、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍佈地球各個角落的各種各樣的感測器，無一不是資料來源或者承載的方式。

大資料技術是指從各種各樣型別的巨量資料中，快速獲得有價值資訊的技術。解決大資料問題的核心是大資料技術。目前所說的"大資料"不僅指資料本身的規模，也包括採集資料的工具、平臺和資料分析系統。大資料研發目的是發展大資料技術並將其應用到相關領域，透過解決巨量資料處理問題促進其突破性發展。因此，大資料時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量資料從中獲取有價值的資訊，也體現在如何加強大資料技術研發，搶佔時代發展的前沿。

對“大資料”有了清晰的概念之後，

接下來我們來了解一下大資料工程師需要學習哪些知識？

網際網路科技發展蓬勃興起，人工智慧時代來臨，抓住下一個風口。為幫助那些往想網際網路方向轉行想學習，卻因為時間不夠，資源不足而放棄的人。我自己整理的一份最新的大資料進階資料和高階開發教程，大資料學習群：868847735   歡迎進階中和進想深入大資料的小夥伴加入。

大資料技術學習主要是分三部分

一、程式設計基礎（java/linux）

二、大資料技術(JAVA、LINUX、HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、SPARK、SCALA、KAFKA、HBASE、PYTHON、FLUME）

三、實訓專案（真實的大資料專案）

從入門到進階，小編大致羅列了8大學習階段：

第一階段 Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

第二階段 HTML、CSS與JavaScript

PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

第三階段 JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

第四階段 Linux&Hadoopt體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉儲Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

第五階段 實戰（一線公司真實專案）

資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

第六階段 Spark生態體系

Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算

第七階段 Storm生態體系

storm技術架構體系、Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、

實戰一：日誌告警系統專案

實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

第八階段 大資料分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境準備&資料分析基礎、資料視覺化、Python機器學習

1、Python機器學習

2、影像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰專案：戶外裝置識別分析

大資料學習涉及技術：

1、資料採集：ETL工具負責將分佈的、異構資料來源中的資料如關係資料、平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉儲或資料集市中，成為聯機分析處理、資料探勘的基礎。

2、資料存取：關聯式資料庫、NOSQL、SQL等。

3、基礎架構：雲端儲存、分散式檔案儲存等。

4、資料處理：自然語言處理是研究人與計算機互動的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解，也稱為計算語言學。一方面它是語言資訊處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(Artificial Intelligence)的核心課題之一。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、迴歸分析、簡單迴歸分析、多元迴歸分析、逐步迴歸、迴歸預測與殘差分析、嶺迴歸、logistic迴歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。

6、資料探勘：分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和視覺化、Description and Visualization）、複雜資料型別挖掘(Text, Web ,圖形影像，影片，音訊等)

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模模擬。

8、結果呈現：雲端計算、標籤雲、關係圖等。