我的大数据专业学习目标与计划

明确大数据专业学习目标

熟练使用Java、Python、Scala大数据开发必备编程语言

掌握Hadoop、HBase、Storm、Hive、Spark、等大数据处理开发框架。

熟练使用Linux（CentOS、FreeBSD等主流Linux发行版操作系统）

掌握大数据分析、大数据挖掘的关键技术和常用技术。

熟练使用DataMiner等大数据挖掘分析软件工具对大数据进行挖掘分析。

掌握机器学习的相关理论和Tensorflow等框架的应用。

了解计算机网络、操作系统、数据结构和算法设计、数据库等的相关内容和原理

自我评估

优势：

1、对大数据专业比较感兴趣

2、有主动学习的意识，愿意去探寻

3、自我要求比较高，不放逸自己

劣势：

没有独立自主的相关的大数据开发的项目实践经验

接触大数据开发的起步时间比较晚

对于大数据相关领域技术尚比较陌生

阶段性目标

编程语言阶段

精通面向对象编程思想

精通函数式编程思想

精通Java语言及其常用类库API

精通Scala语言及其常用函数和类库API

精通Python语言及其常用函数和类库API

操作系统阶段

精通Linux操作系统的常用命令

大数据技术基础阶段

了解大数据分析技术

了解大数据挖掘技术

大数据技术应用阶段

熟练使用大数据分析软件进行大数据分析

熟练使用大数据挖掘软件进行大数据挖掘

大数据开发阶段

使用现成的Hadoop、Spark、HBase、Hive、Storm等大数据框架开发大数据应用

大数据研发架构阶段

能够读懂大数据框架的源码并改进研发新的大数据框架。

行动计划

大二：

学习Java、Scala、Python等编程语言。

学习大数据分析、大数据挖掘等关键性技术

学习Linux操作系统及其常用命令

大三：

学习使用第三方软件进行大数据分析、大数据挖掘等工作。

学习Spark、Hadoop、Storm、HBase、Hive等第三方大数据框架进行大数据应用程序的开发。

掌握Tensorflow等和数据挖掘相关的机器学习的原理和技术。

大四：

进入大数据开发的相关公司和企业进行大数据分析挖掘相关的岗位。