云计算与大数据处理方向就业(云计算专业就业前景)

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一、大数据云计算学习完可以从事什么工作？随着云时代的发展，大数据也越来越受到人们的关注。云计算和大数据长期以来有着千丝万缕的联系。掌握云计算和大数据，还需要掌握流行的实时和离线开发框架。你具备设计和开发架构的能力，可以胜任Hadoop开发工程师、Spark开发工程师、Flink开发工程师等职位。
每个阶段适合以下职位：
第一阶段：
基础知识（Linux操作基础、shell编程、Hadoop集群环境准备、Zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、如何使用JMAP命令、如何使用JStack命令、如何使用VisualVM工具、JVM垃圾收集算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成上述预备学习阶段后，大家将能够完成中小型企业常用的自动化脚本。
第二阶段：
Hadoop环境搭建2.0（Hadoop原生集群​​搭建、CDH版本集群搭建）、HDFS（HDFS入门、HDFS详解）、Mapreduce（Mapleduce入门、Mapreduce深度学习、Mapreduce进阶）、Yarn、Hive（Hive安装、Hive基本操作、Hive高级使用、Hive调优）、辅助系统工具（Glume、Azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学完这个级别，基本上每个人都可以胜任线下相关工作，包括ETL工程师、Hadoop开发工程师、Hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
阶段3：
Kafka消息队列、Storm编程（Storm编程、Stream实时看板案例、Storm高级应用）。完成第三阶段的学习后，大家将胜任风暴实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、风暴流计算工程师等岗位。
第四阶段：
项目开发（电源日志报警、电源路由器项目开发）。了解了流项目的开发后，大家就可以胜任流计算开发工作、流计算工程师、大数据开发工程师等相关岗位了。
第5级：
Scala编程（Scala基本语法、Scala面向对象编程、Scala模式匹配、ScalaActor介绍、Actor实践、Scala高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka-编程实践）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、SparkHA高可用部署、Spark程序、RDD概述、构建RDD、RDD常用算子操作、RDD依赖关系、RDD缓存机制、DAG生成、Spark检查点、SparkSQL概述、DataFrame介绍及与RDD的比较、常见DataFrame操作、DataSet介绍、SparkSQL编程式查询执行、SparkonYarn介绍、SparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、SparkStreaming（实践中Flume集成、SparkStreaming实践中集成Kafka）、Hbase（hbase介绍、hbase部署、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase进阶）。完成第五级学习后，所有人都具备了Spark相关工作的资格，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等。
第六级：
用户画像（用户画像概览、用户画像建模）、用户画像环境、用户画像开发、Hive-与hbase集成、hbase与Phoenix集成、项目可视化）。完成实际大数据Spark项目后，可以熟练从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师和数据分析师。
7级：
Flink（Flink入门、Flink高级、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习后，大家就可以胜任Flink相关的工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等职位。
8级：
机器学习概论（机器学习的概念、机器学习的数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库的实践、用户画像标签的预测）。），内置学习算法、人才流失模型创建、数据挖掘项目、推荐系统和实际CTR点击率估算。完成研究生学位后，您将能够精通机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师和机器学习工程师，从而弥合行业人才快速增长的差距正在开创人工智能领域。