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1. Python编程
核心语法：熟练掌握函数、面向对象、异常处理、文件操作等。数据处理库：Pandas（数据清洗、分析）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化&…一、基础必备技能
1. Python编程
- 核心语法：熟练掌握函数、面向对象、异常处理、文件操作等。
- 数据处理库：
Pandas（数据清洗、分析）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。 - 性能优化：多线程/多进程、
Cython加速、内存管理。 - 实战场景：能独立完成数据清洗、特征工程、可视化分析。
2. SQL与数据库
- SQL语法：复杂查询（JOIN、子查询、窗口函数）、索引优化、事务处理。
- 数据库类型：
- 关系型：MySQL、PostgreSQL。
- 大数据存储：Hive、HBase、ClickHouse。
- 实战要求：能从千万级数据中高效提取和分析数据。
二、大数据技术栈
1. Hadoop生态
- 核心组件：
- HDFS：分布式文件系统（读写原理、容错机制）。
- MapReduce：分布式计算框架（理解 Shuffle 过程）。
- YARN：资源调度与管理。
- 辅助工具：Hive（SQL化数据仓库）、HBase（列式存储）。
2. Spark
- 核心概念：RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame/Dataset API。
- 优化技巧：内存管理、分区策略、Spark SQL调优。
- 应用场景：ETL、实时批处理、机器学习（MLlib）。
- 必会操作：能用 PySpark 处理 TB 级数据。
3. Flink/Kafka（实时计算）
- Flink：实时流处理（Watermark、状态管理）、CEP（复杂事件处理）。
- Kafka：消息队列（生产者-消费者模型、分区与副本机制）。
- 实战场景：构建实时用户行为分析、日志监控系统。
三、数据工程与架构
1. ETL与数据管道
- 工具链：Airflow（任务调度）、Luigi（管道构建）。
- 数据湖/仓：Delta Lake、Iceberg（ACID事务支持）。
- 数据建模：星型模型、雪花模型、维度建模。
2. 云计算与部署
- 云平台：AWS（EMR、S3）、阿里云（MaxCompute、DataWorks）。
- 容器化：Docker、Kubernetes（部署 Spark/Flink 集群）。
- 自动化运维：Ansible、Terraform（基础设施即代码）。
四、数据分析与机器学习
1. 数据分析
- 统计学基础：假设检验、A/B测试、概率分布。
- BI工具：Tableau、Power BI（制作交互式报表）。
2. 机器学习
- 算法：回归、分类、聚类、推荐算法（协同过滤）。
- 框架：Scikit-learn（传统模型）、PyTorch/TensorFlow（深度学习）。
- 特征工程：特征编码、降维（PCA）、特征选择。
五、项目经验
1. 项目选题方向
- 离线分析：电商用户行为分析（PV/UV、漏斗模型）。
- 实时计算：日志实时监控告警系统。
- 数据挖掘：用户画像构建、商品推荐系统。
- 数据治理：数据质量监控、元数据管理。
2. 项目展示要点
- 技术栈：明确使用 Hadoop/Spark/Flink 解决什么问题。
- 优化手段：如何提升计算性能（如 Spark 内存优化）。
- 业务价值：分析结果如何驱动业务决策。
六、软技能与加分项
- 文档能力：能撰写技术方案、数据字典。
- 协作工具：Git（代码管理）、Jira（任务跟踪）。
- 行业知识：金融风控、广告推荐、物流调度等垂直领域业务逻辑。
- 认证加分：AWS/Aliyun大数据认证、CDA数据分析师。
七、学习路径建议
阶段1：基础巩固
- 学习 Python 数据处理（Pandas/NumPy）。
- 掌握 SQL 复杂查询和性能优化。
阶段2：大数据核心
- 学习 Hadoop/Spark 生态，搭建伪分布式环境。
- 完成 Spark 离线数据处理项目（如日志分析）。
阶段3：高阶实战
- 学习 Flink 实时计算，结合 Kafka 构建流处理管道。
- 参与开源项目或 Kaggle 竞赛（如用户流失预测）。
八、岗位方向参考
- 大数据开发工程师：侧重 Hadoop/Spark 生态、数据管道搭建。
- 数据分析师：SQL、可视化、业务分析。
- 数据挖掘工程师：机器学习算法、特征工程。
- 数据架构师：设计数据平台、优化存储与计算架构。
九、资源推荐
- 书籍：
- 《Hadoop权威指南》
- 《Spark快速大数据分析》
- 《流畅的Python》
- 在线课程：
- Coursera: 大数据专项课程（约翰霍普金斯大学）
- Udemy: Apache Spark 3 with Python
十、避坑指南
- 不要只学 Python：大数据开发需要补充 Java/Scala（Spark底层是Scala）。
- 避免纸上谈兵：尽早接触真实数据集（Kaggle、天池）。
- 关注行业趋势：数据湖仓一体化、实时数仓、AI工程化（MLOps）。
