发布时间:2022-05-02 14:34:36来源：有考培训网综合
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在了解到大数据就业方向大致有哪些后，就可以根据其职位的描述来学习大数据技术的基础知识。
1、数据挖掘工程师
数据挖掘工程师所需要学习的部分可以分为工程能力和算法能力两大部分。
① 工程能力
a.编程基础：掌握一门大数据处理技术所需要的编程语言，小编优推Java语言;其次就是掌握一门数据库及数据库语言—MySQL数据库及SQL语句。
b.开发平台：LInux系统(如今主流的大数据技术框架是基于Linux系统开发并运行的)。
c.数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作(线性表，队，列，字符串，树，图等)，掌握常见的计算机算法(排序算法，查找算法，动态规划，递归等)。
d.海量数据处理平台：Hadoop或者Spark。
② 算法能力
a.数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，较优化理论。
b.机器学习 / 深度学习：掌握常见的机器学习模型(线性回归、逻辑回归、SVM、感知机;决策树、随机森林、GBDT、XGBoost;贝叶斯、KNN 、K-means、EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题、交叉验证问题、模型选择问题、模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型(CNN、RNN 等);
c.自然语言处理：掌握常见的方法(tf-idf 、word2vec 、LDA);
2、大数据分析师
大数据分析师可以分成数据结构与算法、编程语言、数据库、大数据技术框架、Linux系统来学习。
数据结构与算法：掌握常见的数据结构以及操作(线性表，队，列，字符串，树，图等)，掌握常见的计算机算法(排序算法，查找算法，动态规划，递归等)。
编程语言：熟悉使用Python、R、Java任意一门编程，在大数据分析中Python及R语言的使用率比较高。
数据库：MySQL数据库及SQL语句、Hive。
大数据生态系统：Hadoop、Spark。
Linux系统：熟悉Linux操作系统、能够使用ETL工具。
3、大数据开发工程师
大数据开发工程师可以分成Java学习阶段及大数据学习阶段两个阶段来学习大数据开发工程师所需要的技术。
Java学习阶段
静态网页基础：HTML基础知识及CSS基础知识。
JavaSE：JavaSE基础语法、面向对象、JavaAPI、MySQL数据库及SQL数据库、JDBC、线程、网络编程、反射基本原理。
JavaWeb：JavaScript、Jquery、XML&版本控制。
企业级框架：Spring、Spring mvc、SpringBoot、Mybtis。
大数据学习阶段
在大数据学习阶段中可以分成两个小部分学习，一个是Linux系统部分，另一个是大数据技术框架部分。
Linux系统：Linux系统基础知识、CentOS、Maven，学习这部分便于学习大数据技术框架部分。
大数据技术框架：HDFS、MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Spark、Hive、Flink、ES、Oozie。
4、算法工程师
算法工程师根据职业需求有着许多分支，不同的分支所要求学习的技能也就不同。下面小编将介绍其中一个分支机器学习算法工程师所要掌握的技能作为参考。
机器学习算法工程师需要掌握机器学习理论、概率和统计基础、基础数据结构与算法、开发语言(Python、Scala、R)、特征处理&工程、基础开发能力、单机开发工具(numpy、sklearn等)、大数据开发工具(hadoop、spark、storm)、架构设计(数据仓库&数据流架构、机器学习相关服务架构)。
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