(黑马程序员培训课程)(黑马程序员与兄弟连)

本套Python+大数据的学习线路图可以帮助大家从小白蜕变成为数字精英,语言方面不仅有Python的学习,也包含了SQL。黑马程序员数据开发学习路线图涵盖了SQL、Hadoop、Hive、Spark、Flink多个技术生态圈。

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第一阶段:大数据开发入门

从传统关系型数据库入手,掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL,对后续的学习打下基础。

MySQL是整个IT基础课程,俗话说SQL写的好,工作随便找。

学习目标:

  1. 掌握MySQL数据库的使用
  2. 掌握SQL语法
  3. 掌握Kettle数据迁移工具的使用
  4. 熟练使用BI可视化工具
  5. 对数据开发有一定认知,掌握BI工程师所具备的基本技能
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第二阶段:大数据核心基础

学习Linux、Hadoop、Hive,掌握大数据基础技术。

大数据Hadoop技术栈

建议学习时长:11天

学习目标:

  1. 掌握Linux常用命令,为数据开发后续学习打下的良好基础
  2. 掌握大数据的核心框架Hadoop以及其生态体系,完成HDFS、MapReduce及Yarn机制基本理解与使用;能顾搭建Hadoop高可用HA集群
  3. 掌握Hive的使用和调优
  4. 具备Hadoop开发能力、离线数据仓库开发能力
  5. 能够完成基本构建企业级数仓
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Hadoop离线是大数据生态圈的核心与及时,是整个大数据开发的入门,也是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的内容。

第三阶段:千亿级数仓技术

本阶段主要学习的内容应该是结合真实项目驱动,掌握离线数仓技术。

Pandas技术栈

建议学习时长:3天

学习目标:

  1. 掌握离线数仓的分层与建模,从需求、设计、研发、测试到落地上线的完整项目流程
  2. 行业内首个深度使用Presto的项目
  3. 包括海量数据场景下如何优化配置
  4. 拉链表的具体应用
  5. 新增数据和更新数据的抽取和分析
  6. 提供新零售大型商超集团的数据存储分析以及服务监控方案
  7. 使用Git对代码进行管理
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第四阶段:PB内存计算

Spark官方已经在自己的首页中将Python作为第一语言,在3.2的版本更新中,高亮提示内置捆绑Pandas。所以这里建议各位同学顺应社区和招聘需求的趋势,学习黑马程序员Python on Spark的内容。

Python基础编

建议学习时长:8天

学习目标:

  1. 掌握Python开发环境基本配置
  2. 掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用
  3. 掌握字符串的基本操作
  4. 初步建立面向对象的编程思维
  5. 熟悉异常捕获的基本流程及使用方式
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Python进阶

建议学习时长:10天

学习目标:

  1. .掌握面向对象编程能力及思想
  2. 掌握Python高级语法特性
  3. 掌握开发中的多任务编程实现方式
  4. 知道多进程多线程的原理
  5. 掌握网络编程技术,能够实现网络通讯
  6. 知道通讯协议原理
  7. 掌握日志的使用
  8. 能够使用Python对数据进行处理开发
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Spark 3.2 相关内容

建议学习时长8天

学习目标:

  1. 掌握Spark的RDD、DAG、CheckPoint等设计思想
  2. 掌握SparkSQL结构化数据处理,Spark On Hive
  3. 掌握Pandas数据处理分析,以及Pandas on Spark
  4. 掌握Structured Streaming整合多数据源完成实时数据处理
  5. 具备Spark全栈开发能力,满足大数据行业多场景统一技术栈的数据开发,提供就业核心竞争力
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以上内容学习完之后,可以通过大数据技术架构,解决工业互联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。基于sparkSQL做数据分析。

以上就是最新版的黑马程序员Python+大数据学习路线图,希望对自学的同学们有所帮助。

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