自學java轉型大數據,大數據學java嗎

本文目錄一覽：

• 1、做了這麼多年Java開發，如何快速轉行大數據
• 2、零基礎可以學習Java大數據嗎?Java大數據主要學習什麼?
• 3、Java程序員如何轉型做大數據

做了這麼多年Java開發，如何快速轉行大數據

java轉大數據是非常有優勢的，如果想轉入大數據開發領域，選擇數倉開發是個捷徑。千鋒教育擁有線上免費Java線上公開課。如果特別想做更底層的開發，也可以選擇從數倉開發切入，先接觸，再曲線救國。那麼數倉開發需要學啥？ 1、會一門基礎語言：java/python/scala：如果是java相關開發轉大數據，那實在是太容易了，這一項就可以略過了。2、分布式存儲及調度理論：hdfs、yarn的理論要理解且熟記，這些對於學習spark 或者hive 以及sql的優化是最最基礎的知識。

3、sql 框架要會一個：spark sql/hive sql ：如果對hive和spark都不懂的話，那就選擇學spark，現在離線數倉越來越多的公司切spark了。Spark 相關主要學習spark core 和spark sql；要求sql要寫的熟練，調優參數及原理，能懂一些源碼就更好了。4、數倉建模、分層理論：這個是數倉的方法論，是一定要掌握的，理論都在《維度建模權威指南-kimball》這本書里，好書是好書，看起來比較枯燥，在看的時候多思考，結合自己正在做的業務，想象一下如果要為現在的業務劃分主題該怎麼劃、業務矩陣該怎麼設計等等，大膽想象就ok。5、其它需要了解：大數據相關的架構理論、olap、數據湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是幫助理解大數據的那一套東西；網上的其它公司數倉的架構是啥樣子，要知道架構里每個組件的作用是啥。還有一些其它的框架組件：kafka、presto、druid、flink 等了解，寫個demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相關知識，建議到千鋒教育了解一下。千鋒教育目前在18個城市擁有22個校區，年培養優質人才20000餘人，與國內20000餘家企業建立人才輸送合作關係，院校合作超600所。

零基礎可以學習Java大數據嗎?Java大數據主要學習什麼?

零基礎可以學習Java大數據開發嗎?對於進入進入新的行業，尤其是IT行業，每個人都會有擔憂，這很正常，不論你有沒有過經驗都不免有些擔憂。一方面，是因為你在此之前總聽流言說編程如何如何難，工作是多麼多麼累，但它們就像老奶奶講的嚇人故事，是用來唬孩子們去學習社會科學而已。

而另一方面，人們對於未知的事情總是充滿着“恐懼”。其實無論是學習IT還是學習Java大數據開發，大家都是從零開始的，即使你沒有基礎也無需擔心，畢竟大家最開始都是從小白度過的。

Java、python等等IT領域的開發人員如今都紛紛轉型大數據，究其原因無非是大數據開發領域薪資高，且因為他們有編程基礎，所以轉型比較快。

那麼零基礎可以學習Java大數據嗎?Java大數據主要學習什麼?如何擺脫零基礎的困境呢?

第一、零基礎學習Java大數據開發，心態很重要

對於陌生的知識領域，大家最開始接觸的時候都不免有些困惑，會對自己產生懷疑，就像我們打遊戲一樣。剛開始總是操作不當、找不到該按的按鈕、也不懂的團隊配合，而當我們玩過幾局之後就很快能夠和大家一起進行遊戲了。

所以零基礎學習Java大數據開發，心態一定要擺正，要相信自己，剛開始我們要學習Java大數據開發所需的語言、語法，因為他是計算機語言，我們需要一定的時間適應、摸索，等我們掌握基礎之後就會感受到它的樂趣，自然也就不會覺得難了。

第二、零基礎學習Java大數據開發，課程安排很重要，有計劃學習

零基礎學習Java大數據開發，最忌諱盲目的沒有計劃的學習，擺脫了系統學習計劃，結果必然“一塌糊塗”。所以建議零基礎學習大數據開發最好還是參加大數據培訓班效果更好。比如昆明北大青鳥，就為學生制定了詳細的課程安排，從Java開始一步步深入到大數據開發的各個知識點。與學習其他知識一樣，有計劃性能夠快速的直達目的地。

昆明北大青鳥Java大數據課程分為6個階段，從Java基礎到大數據實戰項目。

首先，需要明確的是，學大數據必須要有Java基礎。

但是，零基礎也可以學習Java大數據。為什麼?

因為我們的課程是從Java基礎開始講起。先打Java語言基礎，等基礎打好，再開始學大數據課程，中間貫穿網站後台和大數據分析項目，讓你在學習中就掌握項目經驗，符合企業用人標準。

課程時間：

在這裡說一下，我們的課程，需要5個多月。

課程人群：

1、零基礎想入行高薪大數據的同學。

2、有Java基礎想轉大數據的同學。

3、其他行業想轉行的同學。

第三、零基礎學習Java大數據開發，互幫互助，在實訓中提升自己

一人為孤，三人為眾，獨自學習往往讓人感到困惑，而如果能夠找到一群志同道合的人一起學習，那麼學習更有動力，這也就是“氛圍”的重要性。

所以，建議小白去培訓班進行學習。在這裡不僅有共同努力的同學，還有大牛老師為你指導，相信學習效率一定會得到巨大的提升。而且，大數據培訓機構一般都會為學員提供實訓項目，讓學員在實際操作中提升自己，當然，實訓的目的之一是讓大家將知識融會貫通，另一個目的卻是讓大家在實訓中體會到團隊協作的重要性，這在以後的工作中意義重大。

第四、零基礎學習Java大數據開發，習慣的保持

無論學習什麼，都不能有三分鐘熱度的心態，不能有“三天打魚兩天晒網”的心理。在終身學習的年代裡，如果你不能夠真正的養成一個良好的學習習慣，那麼最後受傷的還是自己。

零基礎學習Java大數據難度其實並不高，關鍵是看你想不想學，每個人都是從小白過渡而來，別人能做好，相信你也可以。所以，零基礎並不是學習大數據的限制，也不是你學不好的理由，只要你能夠持堅持學習，那麼你一樣可以學懂大數據開發，成為一名專業的人才。

昆明北大青鳥零基礎Java大數據開發培訓班免費體驗營開始報名啦!如果你是沒有編程基礎的小白，可以來昆明北大青鳥讓昆明北大青鳥老師免費為您制定Java大數據學習路線規劃圖，讓你的學習更輕鬆。

Java程序員如何轉型做大數據

1、技術日漸成熟，應用空間得以拓展

大數據技術，最早於1980年被首次提及，卻在近幾年才獲得突飛猛進的發展。相較於幾十年前神經網絡算法捉襟見肘的計算能力，如今處理器對大規模數據的高速處理能力無疑發揮了關鍵性的作用。藉助於處理器的高性能，使我們短時間內完成PB 級數據的機器學習和模型訓練成為可能，由此為高度依賴深度學習的圖像、語音識別產品的快速迭代奠定基礎，大數據應用空間得以拓展，也由此催生了提供相關產品與服務的技術公司。

2、重視數據資產，數據挖掘已成必然

現代信息技術使每日產生的數據量呈指數級增長，企業發展再也無法迴避對數據價值的挖掘與利用。電商平台利用畫像做個性化推薦，互聯網金融公司利用高危識別技術管控金融風險，滴滴出行利用交易數據通過實時定價優化利潤……這些都是對大數據價值的發掘和利用。隨着數據資產意識的加強，數據挖掘也將獲得越來越多結合具體行業場景的重視。

3、技術催生業務新模式，蘊含創業新契機

大數據產業鏈，催生出針對不同版塊提供產品和服務的業務組合新模式，無論是利用推薦算法做內容服務的今日頭條，還是基於數據整合提供監測服務的 TalkingData，或者是提供底層架構支持的阿里雲，無不是發覺了大數據產業鏈條所蘊含的創業先機。

大數據創業，時至今日熱度不減，雖難出BAT那樣巨頭獨大的局面，其提供的相對公平的競爭機會，依然在吸引着新的創業公司加入。

4、市場供不應求，崗位挑戰空間大

翻看大數據相關招聘崗位，一方面是供不應求的招聘局面，另一方面是騰訊、華為等大牌互聯網公司開出的誘惑薪資，都讓普通崗位的程序員躍躍欲試。

再加上這些崗位相比於傳統的軟件工程，有更高的挑戰空間和更大的難度，自然引得更多人才進入到這個領域。

大數據相關崗位有哪些？

1. 偏技術的“算法工程師”

利用算法手段，構建機器學習模型，解決諸如“人臉識別”、“支付風險管控”等高難度問題。它往往既需要工程師在具體問題上有足夠的專註力，也需要對相關的算法有足夠深度的了解。

2. 偏業務的“數據挖掘工程師”

結合計算機知識，重點攻克複雜業務的算法化和模型化難題。與算法工程師的要求不同，它往往不需要工程師在算法上探索得足夠深入，卻對知識的廣度和技能的交叉度有較高的要求，還需要工程師具備相當和快速的業務理解能力。當然了，對數據的高敏感性也必不可少。

技術 Leader 最想要什麼樣的人？

1、最好，你是個獨當一面的全才

基礎條件：紮實的計算機基礎、邏輯能力、英文等素質

保障條件：聰明、學習能力強

加分條件：大規模集群開發經驗；上層數據應用優化經歷；熟悉聚類、分類、推薦、

NLP、神經網絡等常見算法；會數據處理，還熟悉聚類、分類、推薦、NLP、神經網絡等各種常見算法……

2、退而求其次，有配合團隊的長板優勢

全才難得，退而求其次，針對不同崗位吸收具有不同特長的人才，以追求團隊整體配合的平衡，也不失為一個策略。

計算機視覺領域的大數據公司，往往需要自己的團隊中同時具備如下特長的成員。比如精通算法的人才：把圖像識別相關算法模型調整到極致；工程實力型人才：高性能實現訓練好的算法模型，或者幫團隊搭建一整套視頻圖像數據採集、標註、機器學習、自動化測試、產品實現的平台。

即便同一算法工程團隊內部，成員的技能側重點也要合理搭配，以互為補充。比如，有人專註核心算法研究，就要有人擅長業務分析，專註業務算法模型的實現。

因此，對於想轉型大數據的普通程序猿來說，梳理清楚自己現有技能對於新團隊的價值非常重要，這是促使新團隊決定吸收自己的關鍵。比如，發揮硬件和底層系統工作經歷在算法高速實現上的優勢，一旦通過自身擅長的技能切入新團隊之後，就有了更多橫向發展的機會，幫助自己在大數據相關領域建立更強競爭力。

3、相較當前技能水平，紮實的基礎和成長空間更被看重

當前技能水平好比是術，而紮實的計算機基礎則處於道的層面，諸如Spark等工具性知識通過後期學習便能輕易掌握，而如果缺少了C++/Java基礎想進步卻絕非易事。比如，如果算法、數據結構比較強，編程語言上對 C++ 理解較深入，在應用層的學習上，就可能會比其他人快很多。

有人將程序猿能力抽象為一個金字塔模型，雖然對計算機語言的精通是每個工程師都注重的能力，但越基礎的素養越蘊含了更多的發展潛力。相比單純苛責當前技能，能利用基礎素養勝任一部分基礎工作，然後通過1-2年鍛煉接受更複雜問題的程序猿，反而更受企業青睞。

TalkingData 大數據招聘負責人曾直言道，相比於對 Spark 了解更多的人，他們更願意招收那些 Java 學得好的人。因為 Spark 的接口學習起來相對容易，但是要想精通 Java 是一件很難的事情。如果把 Java 或者 C++ 學透了，那麼對計算機技術的認識將很不一樣。

轉型大數據，要點歸納

1、重視基礎

2、發揮專長

3、準備充分

4、首選公司內部轉崗