1、Java语言基础课程
JAVA作为编程语言,使用是很广泛的,大数据开发主要是基于JAVA,作为大数据应用的开发语言很合适。Java语言基础包括Java开发介绍、Java语言基础、Eclipse开发工具等课程。
2、HTML、CSS与Java课程
网站页面布局、HTML5+CSS3基础、jQuery应用、Ajax异步交互等课程。
3、Linux系统和Hadoop生态体系课程
大数据的开发的框架是搭建在Linux系统上面的,所以要熟悉Linux开发环境。而Hadoop是一个大数据的基础架构,它能搭建大型数据仓库,PB级别数据的存储、处理、分析、统计等业务。还需要了解数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架等课程。
4、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系课程
有一定的基础之后,需要学习Spark大数据处理技术、Mlib机器学习、GraphX图计算以及Strom技术架构基础和原理等知识。Spark在性能还是在方案的统一性方面都有着极大的优越性,可以对大数据进行综合处理:实时数据流处理、批处理和交互式查询等课程。
5.其他课程
数据收集课程:分布式消息队列Kafka、非关系型数据收集系统Flume、关系型数据收集工具Sqoop与Canel;
大数据技术课程:Spark、Storm、Hadoop、Flink等;
数据存储课程:分布式文件系统及分布式数据库、数据存储格式;
资源管理和服务协调课程:YARN、ZooKeeper。
现在大数据专业的人才缺口很大。目前,大数据专业毕业生的供需矛盾比较严重,市场上对于大数据专业人才的需求非常大,而供给却相对较少。因此,大数据专业毕业生的就业机会非常多,而且薪资也相对较高。
从当前的技术发展趋势、行业发展趋势和社会发展趋势来看,大数据专业领域的就业前景都是非常广阔的,数据科学与大数据技术本身也会开辟出一个巨大的价值空间,从而创造出新的产业生态,这个过程也必然会释放出大量的就业岗位。
大数据专业的发展在一线城市也是比较好的。一般一些大的互联网公司都在一线城市,所以在一线城市学习工作的人会比较多,发展就业前景也比较好。