一、阿龍學堂-大資料要學什麼？該怎麼學？
根據目前國内的計算機行業的發展，大資料的發展已經是目前比較流行的趨勢，那麼大資料到底要學習那些東西了，簡單的列舉一下：
1、數學（初高中，大學數學，甚至一些實體知識）：為什麼我在目前要提到這個數學或者實體了，簡單的舉個例子就明白了；
示例一：
- 數學公式
- y=ax²+bx+c（a≠0）這個函數，當y=0的時候，求x的值
- 程式問題：
- 在一天家庭用電的時間（24小時）當中，按照整點數來算（1點，2點，3點。。。）看當天在哪個時間段中，用電量為0，就是所謂的沒有用電情況
示例二：
- 實體公式
- 牛頓冷卻定律（物體的溫度随時間下降的速度和物體的結構以及理化性質并非完全無關。尤其是急速冷卻的條件下，我們可以修改線性“牛頓冷卻定理”，給它添加若幹個非線性的項就可以解決實際問題了。）
- Δt=t-to=τln(To-Tc)/(T-Tc)
那這個問題該怎麼使用呢？問題很簡單，也很常見的，比如：娛樂新聞話題
例子：2019-11-11 這天王寶強離婚了，各大新聞網站都會被這個刷屏，但是又過了一周，2019-11-18号這天，中國體育遊泳隊員孫楊獲得全世界的4項全能冠軍，就在從2019-11-18号這天開始，王寶強離婚的新聞就完全被孫楊奪冠新聞給壓制了，這個時候，新聞的熱度的計算可使用牛頓冷卻定律在程式中計算。
是以可以總結為：數學是各科學科的基礎，必須要學好數學
接下來列舉一下，需要學習知識
- 數學實體-基礎學科大綱：
1、初高中數學（多解問題，排列組合問題等）
2、高數（高等數學，線性代數，機率統計）
3、實體學科，特别是一些定理等公式在實際問題中的使用
4、離散數學（邏輯運算）
-
語言-英語：
1、除了基本的單詞，文法結構等之外
2、《計算機專業英語》
3、足夠的詞彙量（
-
- 1、地理知識單詞；如經度，次元，GIS等--應用于地圖開發）
- 2、煤礦安全行業：瓦斯，強電，等電力單詞必須掌握，國家電網工作，當然更離不開電力知識單詞詞彙量。
- 4、程式都是英文開發的，必須要認識。
- 專業課：
- 資料結構
- 作業系統
- 計算機組成原理
- 編譯原理
- 資料庫
- 程式設計語言
2、大資料都學什麼？
1、基礎知識必須掌握
- 後端語言類（Java，C++，python，scala，go等）
- 前端開發（html、css，javascript，vue等前端架構）
- 後端開發架構（springboot，springCloud，SSM，SSH）
- 資料庫
- 關系型資料庫：MySQL，Oracle，SQLserver等
- 非關系型資料庫：redis，mongodb，hbase等
- 爬蟲搜尋（站内搜尋）：lucene，solr，elasticSearch等
- 作業系統使用
- windows
- linux
- unix
2、大資料内容
- hadoop
- zookeeper
- sqoop
- storm
- flink
- spark
- kafka
- hbase
- azkaban
-
hive
。。。。
大部分都在這裡，東西非常多；例如：一個hadoop，你有時候花好幾年才能搞明白，但是剛好快要弄明白了，他過時了，廢棄掉了，就要重新學習新的東西，總之，要持續的學習，網際網路時代更新太快了
[apache project list] http://www.apache.org/index.html#projects-list
-
大資料要學什麼？該怎麼學？
3、大資料就業方向有哪些？
大概列舉一下幾個方面：
- 大資料研發
- 大資料應用開發
- 大資料平台研發
- 大資料資料分析
- 大資料可視化研發
- 大資料挖掘
- BI
- ETL
甚至還有很多細分的職位類型，但是要求各有不同，有的會其中幾個軟體的應用及原理即可；但是像平台研發，要求的項比較多，學曆，數學，技術深度，技術廣度，隻有各方面比較優秀的人才，才可以研發出可靠的平台，當然薪水也不菲。
4、人工智能時代
根據現在有的形勢，IT 研發人員必須要有足夠的根基，這個根基就是“數學”，預計在五年内，就算你沒有數學，寫寫簡單的應用，增删改查還是可以的，但是過了5年之後，甚至是10年之後，你沒有數學，你就很難進入IT行業，因為人工智能時代已經在急速的到來；你不學習，機器就取代你，為了不取代你，你就的研究造機器人（最近做算法，全部是數學，實體，感觸賊深。。。）
加油吧，少年們。。
歡迎關注微信公衆号：阿龍學堂