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大数据开发会涉及到大量的开源的东西所以需要能够快速的定位问题解决问题,适合有一定的开发基础或者对于新东西能够快速掌握的,对于code能力、工程能力也有一定要求,这意味着你需要有一定的编程能力和一定的语言能力。
我准备了三四周的时间,主要是晚上和周末的时间学习。备考时我用了个小策略,选择题每题分数很少,考试成绩取决于案例操作题的成绩,因此针对选择题的备考,我主要看了考试大纲,对考试大纲中的内容要做到熟练掌握,至于其他的知识点就靠平时积累。案例操作题对备考材料中的两套模拟题进行了全流程的模拟操作,并在之后对代码不断进行优化。
明确学习目标,做好学习规划。坚持学习巩固练习。学习编程,要一气呵成,一周必须学习五天以上。光看视频不叫学习技术,只是了解一下课后多去练习,掌握视频中的知识点才叫学技术。每天在学习之前要做好学习规划,比如说今天学习的这个知识。
其实无论你选择的哪种方式学习,关键还是看你最后掌握的程度。在这个终身学习的时代,很多人都在自学其他的技能,只要你能够掌握,那么你完全可以找到工作。先一点一点把自己觉得难的问题,先慢慢攻克下来,学习就是要坚持。
大数据培训课程一般涉及数据统计、数据仓库和商业智能技术、机器学习和模式识别、HADOOP技术等,目标是让学员了解大数据领域常用的技术、算法和应用系统的主要现状。 - 大规模数据处理,掌握大规模数据处理相关的常用算法,大规模数据处理系统的设计和搜索系统中的大规模数据处理技术,课程中要求学生阅读大量相关论文 加深他们对技术的理解。
面授课程这样的方式目前也是大多数人比教认可学习方式,也是效率相对高的学习方式,优点是可以和老师面对面进行学习,遇到问题可以和老师可以当面沟通及时解决,学习中也可以和同学互相交流学习提升学习效率。缺点就是需要脱产学习5个多月时间比较长,无法自由安排时间。
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