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自学云计算有什么用(云计算能自学吗)

云计算
2024-05-25 19:59:49
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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，大数据也受到了越来越多的关注。云计算和大数据早已密不可分掌握云计算和大数据也意味着掌握实时和离线大数据开发框架你具备设计和开发架构的能力，你就有资格成为hadoop开发工程师或FlinkSpark工程师开发和其他职位。
以下是各个级别适合的岗位：
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、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾收集算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成上述初级阶段的学习后，大家就能够完成中小企业常用的自动化脚本了。
第二阶段：
Hadoop2.0环境搭建（hadoop原生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs输入、hdfs深度）、mapreduce（mapreduce输入、mapreduce深度学习、进阶mapreduce）、线程、hives（hive安装、基本hive操作、高级hive使用、hive调优）、附加系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学完这个级别后，大家基本上就可以胜任线下相关工作了，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
第三阶段：
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。第三阶段毕业后，大家将有资格胜任Storm实时计算相关的工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流计算工程师等职位。
第四阶段：
项目开发（strom日志报警、strom路由器项目开发）。了解strom项目开发后，大家将胜任流计算开发岗位，流计算工程师、大数据开发工程师等相关岗位。
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高级函数、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、使用SparkHA高可用、Spark程序、RDD概述、创建RDD、常见RDD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与RDD的介绍与比较、DataFrame的常用操作、Dataset介绍、以编程方式执行SparkSQL查询、SparkonYarn介绍、sparkStreaming概述、SparkStreaming原理、DStream相关操作、Dstream操作实践、Sparkaming实战kafStreaming与sparkStreaming集成实践流式传输、）、Hbase（hbase介绍、hbase使用、hbase基本操作、hbase过滤器、hbase原理、hbase进阶）。完成第五级学习后，大家将有资格从事Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等。
第六级：
用户画像（用户画像概述、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）。完成一个真正的大数据Spark项目后，您可以熟练掌握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进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统学习后，大家将有资格从事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。
8级：
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数据分析库实践、用户画像标签预测实践）），集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统和真实CTR点击率估算。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、数据挖掘工程师和机器学习工程师，填补该领域人才快速成长带来的空白人工智能的。

二、大数据云计算学习完可以做什么呢？通过学习云计算，您可以从事的职业包括：
1.云系统管理员：配置和维护系统，包括底层云平台，解决出现的问题，并规划未来的云功能需求。
2、云计算工程师：负责制定云计算和数据中心项目实施方案和技术方案，包括云基础设施规划设计、云数据迁移、云容灾备份、云计算可靠性实施工作。、安全等
3、云计算开发工程师：负责云服务分布式软件的设计和开发。
4.云计算架构师：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和运维，出色地完成网络存储、数据库、备份、恢复、同步等相关工作。
大数据相关职位：1、大数据系统研发工程师：大规模非结构化数据的业务模型构建、大数据存储、数据库建设、数据库等大数据系统的研发。我将负责负责架构优化、数据库中心设计等，以及数据集群的日常运营和系统监控。这类人才对于任何构建大数据系统的组织都是必不可少的。
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，熟悉各种MapReduce工具、优化和部署。技术、方案和行业解决方案。（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，利用算法解决问题，从数据中揭示真相，同时促进数据解决方案的不断更新。
4.数据可视化工程师：使用图形工具和技术来阐明数据中的复杂信息，使用户能够利用收集的高质量数据更好地开发大数据应用。