大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于linux资料学习心得的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Linux资料学习心得的解答,让我们一起看看吧。
17岁如何进入Linux运维行业?
17岁学习能力还是很好的,要抓住这个时期认真学。如果有基础要深入学习,可以买书自学,但是如果没经验,零基础,我推荐你报名马哥,这个是我个人观点哈,因为我也在马哥那学,真心觉得马哥很专业,课程设计,重难点的讲解,都能提现马哥的实力。毕竟马哥是专门做Linux和Python培训的,深入研究的多。马哥还有免费试听课,推荐你听听看。
想自学大数据,不知道从哪里学起,有什么书籍和学习路线推荐么?
学习大数据需要掌握多种技能和工具,包括数据处理、数据存储、数据分析、数据可视化等方面的知识。以下是一些书籍和学习路线的推荐,供您参考:
- 《大数据时代》:这本书是大数据领域的经典著作之一,作者维克托·迈尔-舍恩伯格(Viktor Mayer-Schönberger)和肯尼斯·库克罗(Arnold Kenneth Cukier)详细介绍了大数据的概念、应用、挑战和机遇等方面的知识。
- 《大数据处理与分析》:这本书介绍了大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 《数据可视化实战》:这本书介绍了数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 《Python数据分析实战》:这本书介绍了使用Python进行数据分析和处理的基本技术和工具,包括NumPy、Pandas等。
- 《数据科学家的工具箱》:这本书介绍了数据科学家需要使用的各种工具和技术,包括编程语言、数据处理和分析工具、机器学习算法等。
学习大数据的路线可以分为以下几个阶段:
- 学习编程基础:了解编程语言的基本概念和语法,掌握基本的编程技巧和工具。
- 学习数据处理和分析技术:了解大数据处理和分析的基本概念、技术和工具,包括Hadoop、Spark、MapReduce等。
- 学习数据可视化技术:了解数据可视化的概念、原理和实践技巧,包括数据图表、交互式可视化等方面的知识。
- 学习机器学习和深度学习技术:掌握机器学习和深度学习的基本概念、原理和应用技巧,包括算法、模型、等。
- 实践项目:通过实践项目来巩固和应用所学知识,提高实际工作能力。
以上是大数据学习的一些基本路线和参考书籍,希望对您有所帮助。
大数据可以自学,有java开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂,不同的就业方向使用的技术差异也比较大,加之作为比较新的技术网上的学习资源很少,自学难度大,零基础建议报班培训学习。
推荐书籍:
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
《Spark机器学习:核心技术与实践》
随着互联网的发展,大数据开发是一个比较不错的选择,未来的发展趋势是大数据人工智能,而大数据开发有两个发展方向:一是大数据平台开发,二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂,想要自学大数据是比较困难的。
其实,零基础小伙伴想学习大数据开发技术,大数据培训是一个比较不错的选择,当然了,小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式,小伙伴想要自学大数据开发,好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲,在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的,学习大数据开发技术知识,需要java、Python等编程语言基础,着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢?小伙伴可以通过大数据视频的搜索来获取相关视频进行学习,为什么不推荐看书学习呢?在书本上只是学习到了相关的知识结构,并没有大数据视频讲的细致,而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础,接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习,建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起,这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中,小伙伴还需要了解Linux系统的学习,企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
3.项目实战的练习
小伙伴在学习大数据开发过程中,不能只学习基础知识,更重要的是项目实战案例的练习,小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科,不仅需要有编程基础,还需要有较强的思维逻辑能力能力,是比较适合理工科学习的一项编程技术,当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学,两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学,以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识,让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时,积累更多的项目实战经验。
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