大數據專業是當今互聯網時代的熱點之一，隨著物聯網、人工智能、云計算等技術的發展，數據的規模不斷增大，數據分析、數據挖掘、人工智能等應用也隨之蓬勃發展，對大數據開發的需求越來越多。因此，大數據開發人才將會在未來的職場中占據重要的地位，以下小編整理了相關內容，以供考生參考。

一、大數據專業怎么學 

大據技術是當今互聯網時代的熱點之一，目前已經成為了各行各業中的最佳選擇。隨著物聯網、人工智能、云計算等技術的發展，數據的規模不斷增大，數據分析、數據挖掘、人工智能等應用也隨之蓬勃發展，對大數據開發的需求越來越多。因此，大數據開發人才將會在未來的職場中占據重要的地位。

大數據開發是一個高薪職業，并將成為未來的主流職業之一。在未來的職場競爭中，具備專業技能、創新能力、實踐經驗等多方面優勢的人才將會更受市場認可。因此，加強大數據技術的學習和應用，培養和提高自身的實踐能力，將會成為未來就業和發展的關鍵。

那么很多小伙伴不知道怎么學大數據，那么今天就給大家分享關于大數據的學習路線和學習內容：

分為7個階段

第1階段-數據倉庫基

1.MysQL關系型數據庫

（MySQL介紹、MySQL安裝、MySQL基礎語法、MySQL高級語法、MySQL系統架構、MySQL存儲引擎、MySQL索引、MySQL備份恢復、MySQL主從、主主復制、MySQL存儲過程、MySQL分庫分表、MySQL綜合案例、MySQL性能優化）

2.Python編程技術

（Python基礎語法、Python循環、Python集合、Python函數、Python面向對象、Python操作各種數據庫介紹）

第2階段-Linux &Hadoop

1.Hadoop

（MySQL介紹、MySQL安裝、MySQL基礎語法、MySQL高級語法、MySQL系統架構、MySQL存儲引擎、MySQL索引、MySQL備份恢復、MySQL主從、主主復制、MySQL存儲過程、MySQL分庫分表、MySQL綜合案例、MySQL性能優化）

2.Linux操作系統

（命令操作、權限管理、軟件安裝、系統內核剖析）

3.Shell腳本編程

（shell介紹、Shell基礎語法、Shell高級語法、Shell編程案例）

第3階段-數據倉庫與ETL技術

1.Hive

（Hive的介紹、Hive安裝部署、Hive元數據、Hive內外部表、Hive數據類型、Hive基礎SQL、Hive分區、Hive分桶、Hive高級SQL、Hive常用自帶函數、Hive窗口函數、Hive自定義函數）

2.Datax

（DataX30概覽、DataX3.0框架設計、DataX3.0插件體系、DataX3.0核心架構DataX3.0六大優勢、DataX的Reader插件、DataX的Writer插件、DataX數據同步案例、DataX數據同步優化）

3.Hue

（Hue概述、Hue系統架構、Hue連接器、Hue編輯器、Hue操作）

4.ClickHouse

（特征與性能、集群安裝部署、集群基礎操作、數據類型、ClickHouse的庫表引擎、ClickHouse常見函數、Column、Field和DataType、Block與Block流、Parser與lnterPter、分片與副本、客戶端工具）

5.DolphinScheduler

（DolphinScheduler介紹、DolphinScheduler特性、DolphinScheduler系統架構、DolphinScheduler啟動流程、DolphinScheduler架構設計、DolphinScheduler安裝部署、DolphinScheduler調度項目、DolphinScheduler調度任務）

6.數據倉庫技術

（數據倉庫概述、數據倉庫架構、數據建模、事實表和維度表、主題域與主題、拉鏈表、多維體系結構、數據倉庫規范、元數據管理、離線與實時數據倉庫）

7.零售數據倉庫項目

（項目介紹、技術架構、項目架構、項目流程、項目實施與部署）

8.Flume

（Flume介紹、Flume系統架構、Flume組件、Flume的Source、Flume的Channel、Flume的Sink、Flume的攔截器、Flume的選擇器、Flume案例、Flume優化）

9.SparkSQL

（Spark介紹、SparkSQL介紹、SparkSQL的數據抽象、SparkSQL數據裝載、SparkSQL數據落地、SparkSQL自帶函數、SparkSQL自定義函數、SparkSQL與Hive整合、SparkSQL底層運行流程）

第4階段-BI數據分析與可視化

1.零售BI數據臺項

（項目介紹、項目技術、項目流程、項目研發與實施）

2.Superset

（Superset概覽、Superset安裝部署、Superset數據源、Superset的Charts、Superset的Dashboards、Superset的SOL-Lab、Superset地圖可視化、Superset報表案例、Superset大屏案例、Superset權限管理）

3.FineBI&FineReport

（帆軟介紹、安裝部署與啟動、初始化設置、初識FineBI、FineBI俗語、FineBI與數據源整合、數據加工、構建圖表與數據分析、儀表板及其分享、函數應用、數據分析模型、數據處理與計算、表格與圖表組件交互與組件聯動、數據跳轉與鉆取、數據切片與篩選）

第5階段-項目自研

1.自研數據倉庫項目

（自研數據倉庫項目、云學習大數據臺項目、云學習用戶畫像項目、電商大數據臺項目、問答大數據臺）

理與計算、表格與圖表組件交互與組件聯動、數據跳轉與鉆取、數據切片與篩選）

第6階段-就業沖刺

1.高頻面試題講解

（MySQL性能優化、Linux高頻面試題、HDFS小文件解決方案、YARN優化、Hive數據傾斜解決方案、高頻SQL場景題、SparkSQL執行原理、SparkSQL性能優化、數據倉庫高頻面試題、BI性能優化）

2.簡歷指導

（Linux高頻面試題、HDFS小文件解決方案、YARN優化、Hive數據傾斜解決方案、高頻SQL場景題）

第7階段-專題拓展

1.數據質量與治理專題

（數據質量介紹、數據治理介紹、元數據管理介紹、數據血緣介紹、基于DolphinScheduler的質量案例、基于Atlas的數據質量與治理案例）

2.阿里云大數據服務專題

（阿里云大數據服務介紹、DataWorks和MaxCompute組件、阿里云數據集成與其它常用組件、離線數據開發、任務調度）

除了上面的這些學習的小知識點，再給各位小伙伴奉上對應7個階段的路線圖

二、2024大數據專業學習課程有哪些

專業基礎課程：計算機網絡技術、Web前端技術基礎、Linux操作系統、程序設計基礎、Python編程基礎、數據庫技術。

專業核心課程：數據采集技術、數據預處理技術、大數據分析技術應用、數據可視化技術與應用、數據挖掘應用、大數據臺部署與運維。

三、大數據技術專業怎么樣

1、培養目標

本專業培養德智體美勞全面發展，掌握扎實的科學文化基礎及數據庫基本原理、程序設計、操作系統原理、計算機網絡及相關法律法規等知識，具備大數據項目方案設計及實施等能力，具有工匠精神和信息素養，能夠從事大數據實施與運維、數據采集與處理、大數據分析與可視化、大數據臺管理、大數據技術服務與產品運營等工作的高素質技術技能人才。

2、就業方向

面向大數據工程技術人員、數據分析處理工程技術人員、信息系統運行維護工程技術人員等職業，大數據實施與運維、大數據分析與可視化等技術領域。

3、主要專業能力要求

具備初步分析用戶業務需求，制訂大數據項目解決方案的基礎能力；

具備開發數據采集、抽取、清洗、轉換與加載等數據預處理模型的能力；

具備安裝部署與使用數據分析工具，運用大數據分析臺完成大數據分析任務的能力；

具備數據可視化設計，開發應用程序進行數據可視化展示，以及撰寫數據可視化結果分析報告的能力；

具備大數據臺搭建部署與基本使用，以及大數據集群運維能力；

具備大數據臺管理、大數據技術服務、大數據產品運營等應用能力；

具備基于行業應用與典型工作場景，解決業務需求的數字技術綜合應用能力；

具有探究學習、終身學習和可持續發展的能力。

4、主要專業課程與實實訓

專業基礎課程：計算機網絡技術、Web前端技術基礎、Linux操作系統、程序設計基礎、Python編程基礎、數據庫技術。

專業核心課程：數據采集技術、數據預處理技術、大數據分析技術應用、數據可視化技術與應用、數據挖掘應用、大數據臺部署與運維。

實實訓：對接真實職業場景或工作情境，在校內外進行大數據臺部署與運維、數據采集、數據預處理、大數據分析、數據可視化、數據挖掘應用等實訓。在大數據相關企事業單位或生產性實訓基地等場所進行崗位實。