作为一名IT从业者,同时也是一名教育工作者,我来回答一下这个问题。

首先,虽然大数据技术具有一定的难度,但是随着大数据技术体系的逐渐丰富和完善,大数据领域对于人才的需求类型也在不断趋于多元化,不同知识基础的初学者都能够找到适合自己的学习切入点。

从当前大数据领域的岗位结构来看,主要涉及到大数据开发、大数据分析和大数据运维,不同岗位需要组织不同的知识结构。从整体的知识结构来看,不论是从事哪个方面的岗位,都需要具备以下三方面基础知识:

第一:编程知识。初学者学习大数据通常都会从编程语言开始学起,一方面编程语言比较容易学习,另一方面编程语言也是进行大数据操作的基础。当前Java、Python、Scala、R等语言在大数据领域都有比较广泛的应用,初学者从Python开始学起会更容易一些。

第二:数据库和网络知识。学习大数据一定离不开数据库知识,初学者可以从关系型数据库开始学起,虽然大数据领域更注重NoSql数据库,但是掌握Sql语言依然是重要的学习环节。除了数据库知识之外,还需要掌握一定的网络知识,这对于从事大数据开发和大数据运维都有比较现实的意义。

第三:大数据平台知识。大数据平台是大数据技术体系的基石,所以要想学习大数据技术一定要重视大数据平台的学习,初学者可以从Hadoop、Spark开始学起。大数据平台的内容非常多,不仅功能模块比较多,这些功能模块之间还有千丝万缕的联系,所以要想搞清楚这些技术模块需要较长一段时间。

按照历史经验来看,初学者学习大数据最好要结合实践场景来学习,脱离实践场景的学习往往很难深入,学习效果也很难得到保障。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

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