如何成为一个大数据开发工程师

看到很多小伙伴都在学习大数据开发的路上很迷茫，不知道该如何成为一名合格的大数据开发工程师，也不知道该学习哪些技术，今天给大家谈谈如何成为一个大数据开发工程师!

想要成为大数据工程师，首先要更新自己的技术库，也就是说需要将自己以前学习的技术知识找回来，还要增加一些大数据专业技术知识。大家可以根据大数据学习路线图和视频教程先让自己对大数据技术有一个基本的概念，然后再继续深入学习!

阶段一、大数据基础——java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2) HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、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

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、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

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze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&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

由于目前大数据人才匮乏，对于公司来说，很难招聘到合适的人才—既要有高学历，同时最好还有大规模数据处理经验。想要转行做大数据的小伙伴可要抓紧了啊，这是个不错的机遇哦!