大数据科学家学习路线

数据科学与大数据技术我个人理解，就是两个方向
一、分析：大数据分析师走向大数据科学家
二、开发：大数据开发工程师走向大数据专家

大数据岗位方向

Hadoop大数据技原理与应用：

• VMware Workstation |虚拟机
• Centos6.7-install.iso |镜像
• Java |Java环境
• Eclipse/intellij IDEA |IDE Java环境
• Maven |项目管理工具
• SecureCRT |连接虚拟机
• Hadoopx.x.x-install.gz、zookeeper.gz 、jdk |hadoop软件、zookeeper软件、Java软件

R 语言、大数据统计

• R语言 |编程语言
• Rstudio |R IDE

云计算虚拟化技术与应用

• VMware Workstaion
• VMware ESXi 6.7

Python数据分析

• Python |编程语言
• PyCharm |python IDE
• 一些库 |pandas、numpy等
• MySQL、Oracle、PostgreSQL |等关系型数据库
• Navaicat、DataGrip |等数据库管理工具

数据仓库与数据挖掘

• SPSS-Modeler v18软件
• Excel

深度学习

• Anaconda |环境管理器
• Python
• PyCharm
• Jupyter notebooks |交互计算的应用程序
• Tensorflow |深度学习框架
• Keras |深度学习狂降
• PyTorch |深度学习框架

本质上还是对数据进行处理产生结果。
一些大数据生态圈组件如Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka等，归根结底是为了让 数据 发挥出它应有的价值。将无序变为有序，将潜藏进行探索；反复提炼有价值的数据，最后将数据归纳总结。才能开花结果！