大数据需要python吗,python做大数据需要学哪方面?
大数据是时下IT界的热门词汇，随之而来的是大数据的商业价值，如数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等。逐渐成为业内人士争相追逐的利润焦点。随着大数据时代的到来，大数据的发展应运而生。
大数据发展其实有两种。第一种是写一些Hadoop和Spark的应用，第二种是自己开发大数据处理系统。第一种工作感觉更适合数据分析师的岗位，现在Hive Spark-SQL系统也提供了SQL接口。第二种工作通常只有大公司才有。一般他们会自己开发系统或者在开源上做一些二次开发。这类工作对理论和实践要求更深，技术含量更高。
大数据开发需要学习哪些技术？学习路线图如下：
01
大数据基础3354
java语言的基本方面
(1)1)Java语言的基础
Java开发入门，熟悉Eclipse开发工具，Java语言基础，Java流控制，Java字符串，Java数组和类和对象，数字处理类和核心技术，I/O和反射，多线程，Swing程序和集合类。
(2)HTML、CSS和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
02
LinuxHadoop生态系统
Linux系统、Hadoop离线计算概要、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
03
分布式计算框架和
火花生态系统
(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—流式大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司的真实项目)、实战二：Sina.com(www.sina.com.cn)
(2)暴风科技架构体系
风暴原理与基础，消息队列卡夫卡，Redis工具，zookeeper详解，实战一：日志报警系统项目，实战二：猜你喜欢推荐系统实战。
很多初学者对大数据的概念很困惑。什么是大数据，能做什么，学习时应该走什么路线，学习后应该何去何从？欢迎想学习的人加入大数据学习扣群：740041381。有大量干货(零基础和高级经典实战)分享给你，清华毕业的资深大数据讲师免费给你讲课。
04
大数据项目实战
(一线公司真实项目)
数据采集、数据处理、数据分析、数据展示和数据应用。
05
大数据分析-AI(人工智能)
数据分析工作环境为数据分析基础、数据可视化和Python机器学习做准备。
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，实践项目：户外装备识别分析
大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的紧缺，大数据人才的薪酬也在不断提高。学习大数据开发，机会和技术必不可少！
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