伴随云计算大数据技术

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一、IT行业内三个不错的学习选择目前IT行业对UI设计、网络运维和编程有巨大的需求，这三者不难学，找工作也不难。这三个学习方向的优点和注意事项如下所述。
🎨；UI设计
UI设计需要学习一系列的软件工具，另外，在学习过程中，必须了解各种应用技术的技术边界，才能实现一个设计好的解决方案。
🌐网络运维
网络运维包括综合布线、网络设备的安装、配置、调试等，其中包括交换机、路由器和各种网络设备的使用。随着云计算、大数据、人工智能等技术的出现，未来IT行业将会出现大量的岗位和维护岗位，就业机会还是比较广泛的。
💻编程
编程分为两类：应用程序级开发和不需要太多基础知识的应用程序级开发。不错的选择。学习前端开发可以从HTML、CSS、JavaScript开始，然后再学习Android开发、iOS开发、各种app开发等。

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二、2022年3月7日云计算、大数据等新技术的发展会对媒介融合产生什么影响随着大数据、云计算等技术的不断发展，媒体融合将更加深入，信息传播将更加丰富、更快。技术在不断进步，信息传播方式在进步和演变，新的传播媒介和方式不断涌现，媒体融合不再是一个概念，而是一种理想。
新媒体的传播方式已经日趋成熟，呈现出多元化的传播特征。计算机成为新媒体传播的中心环节，互联网成为信息传播的基本载体，光电传输、电子纸也日趋成熟。云计算、大数据等技术为新媒体未来的发展变化提供了得天独厚的条件。
随着科技的飞速发展，新媒体不断被引入，网络的无限覆盖和渗透到人们的生活中，改变了底层的媒体生态环境。随着3G、4G、5G时代的到来，新媒体信息和移动通讯工具与互联网融合，导致新媒体又一次质的飞跃，彻底改变了人们的信息查找习惯。

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三、大数据云计算学习完可以做什么呢？学习云计算时可以从事的职业：
1.云系统管理员：配置和维护系统，包括底层云平台，解决新出现的问题，并规划未来的云能力需求。
2、云工程师：负责制定云及数据中心项目实施方案和技术方案，负责云基础设施规划设计、云数据迁移、云容灾备份、云可靠性、安全性等及实施工作。
3、云计算软件工程师：负责云服务分布式软件的设计和开发。
4.云架构师：领导云计算项目的开发和部署，确保系统的可扩展性、可靠性、安全性和可维护性，并在预算范围内满足业务和IT性能要求。
5、运维工程师：负责云计算项目的实施、运维，精通网络存储、数据库、备份、恢复、同步等相关工作。
从事大数据工作的可用职位：
1。大数据系统研发工程师：负责大数据系统的研发，包括构建大规模非结构化数据业务模型、大数据存储、数据库和数据库建设。架构优化、数据库中心设计等，同时还负责数据集群的日常运行和系统监控。这类人才对于任何构建大数据系统的组织来说都是必不可少的。
2.大数据应用开发工程师：负责构建大数据应用平台和开发分析应用程序。他们应该熟悉各种MapReduce应用程序的工具或算法、编程、优化和部署。他们基于大数据开发各种应用程序。技术和行业解决方案。（这是行业培训的最佳起点）。
3.大数据分析师：主要从事数据挖掘，利用算法解决和分析问题，使数据揭示真相。同时，他们也为数据解决方案的不断更新做出贡献。
4.数据可视化工程师：负责使用图形化工具和技术清晰地揭示数据中的复杂信息，并帮助用户基于收集到的高质量数据更好地开发大数据应用。

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四、大数据云计算学习完可以从事什么工作？随着云时代的推进，大数据更加受到关注。云计算和大数据长期以来密不可分。掌握云计算和大数据也意味着掌握大数据开发工程师或Spark开发工程师的实时共享和离线开发框架。
各个阶段适合的职位如下：
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、jmap命令使用、jstack命令使用、VisualVM工具使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾驱动、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。大家在完成了前面提到的初步学习之后，就能够完成中小型项目的常用自动化脚本了。
第二阶段：
Hadoop环境搭建2.0（原hadoop集群搭建、CDH集群搭建版本）、hdfs（hdfs入门、深入hdfs）、mapreduce（mapreduce入门、深度学习中的mapreduce、mapreduce进阶）、net、hive（hive安装、hive基本操作、hive使用、hive调优）、辅助系统工具（sesc、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学完这个阶段，大家基本都适合离线工作了，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等地方。
第三阶段：
kafka消息队列、风暴编程（风暴编程、实时看板风暴事件、高级风暴应用）。完成第三期学习后，大家将胜任Storm实时计算相工作，包括ETL工程师、大型开发工程师、Storm流计算工程师等岗位。
第四阶段：
项目开发（strom日志报警、strom路线项目开发）。了解strom项目的发展后，每个人都将有资格从事计算机开发工程师、计算机工程师、大数据工程师等相关领域的工作。
阶段5：
Scala编程（Scala基本语法、Scala面向对象编程、Scala形式匹配、Scala参与者介绍、参与者实践、Scala高阶函数、隐式转换和隐式转换）参数、Akka编程实践）、spark（spark概述、spark集群安装、SparkHA高可用部署、spark软件、RDD视图、RDD创建、常用RDD操作算子、RDD客户端、RDD缓存机制、DAG生成、spark里程碑、SparkSQL概述、DataFrame介绍及与RDD的比较、DataFrame常用操作、DataSet介绍、SparkSQL编程查询、SparkonYarn介绍、sparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、sparkStreaming实用流集成、sparkStreaming与kafkaming集成实用）、hbase（hbase介绍、hbase部署、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase部署）。完成第五级学习后，所有人都将有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等。
第六阶段：
用户形象（用户期望、用户形象模型、用户形象环境、用户形象开发、与hbase集成、hbase与phoenix集成、项目可视化）。完成大数据Spark项目后，您可能会胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户系统工程师和数据分析师。
第7阶段：
Flink（Flink入门、Flink流程、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习后，每个人都将胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等职位。
阶段8：
机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python实用库分析、肖像标题预测用法）学习构建集成人才流失模型、数据挖掘操​​作、推荐系统以及实际点击率估算的算法。完成期末学习后，您将能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘和机器科学工程师，填补快速增长的人才缺口。人工智能领域。