大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学大数据专业后悔死了的问题，于是小编就整理了3个相关介绍学大数据专业后悔死了的解答，让我们一起看看吧。
中国大数据第一人是谁？
孙丕恕
1992年，浪潮成立了一个新部门，专门负责小型机服务器研发。时任副总工程师的孙丕恕率领研发小分队远赴新加坡、香港搜集技术资料。当时，一家香港公司看中了孙丕恕的研发能力，想出高薪聘请他。但孙丕恕选择留了下来，继续从事着艰苦的研发工作。

孙丕恕：“我感觉当时浪潮给我的机会更适合我。公司也很信任我，给我这么大的空间，领着团队来干。”
1993年，孙丕恕带领的课题组终于研发出了基于Intel开放平台、具有10颗486 CPU、运行Unix操作系统的中国第一台小型机服务器SMP2000。
iphone手机数据迁移之后后悔了怎么办？
1. 可以尝试恢复备份或重新迁移数据2. 因为在数据迁移之前需要做好备份，如果后悔了可以尝试恢复备份或重新迁移数据，但是需要注意的是，恢复备份可能会覆盖掉最新的数据，重新迁移数据也需要耗费时间和精力。
3. 如果以上方法都无法解决问题，可以考虑手动重新设置手机，重新下载需要的应用和数据，虽然比较麻烦，但是可以确保数据的完整性和准确性。
同时，也可以在以后的数据迁移中更加谨慎和小心，避免再次出现后悔的情况。
如何从零开始、系统地学习大数据？
阶段一J***aSE基础核心
1深入理解J***a面向对象思想
2掌握开发中常用基础API
3熟练使用***框架、IO流、异常
4能够基于JDK8开发
5熟练使用MySQL，掌握SQL语法
阶段二Hadoop生态体系架构
1Linux系统的安装和操作
2熟练掌握Shell脚本语法
3Idea、M***en等开发工具的使用
4Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用
5Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优
6Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用
7Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发
实战需求
8Azkaban的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行
9Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、
一致性保证等，熟练掌握低级API、高级API的使用
10统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、Sqoop
等诸多框架，搭建数据***集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段
阶段三Spark生态体系架构
1Scala语言的基础入门、数据结构讲解、面向对象、函数式编程、模式匹
配、高级类型、隐式转换等重点内容的掌握使用
2Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、编程进
阶、自定义累加器和广播变量的使用和原理掌握、SparkSQL的编程掌握
和如何自定义函数、SparkSreaming的应用解析、Spark的内核源码详解
（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优
策略。
3HBase的部署使用、原理架构讲解与企业级优化
4最新的大型离线数仓项目，对电商常见及疑难指标的熟练掌握，完全自主
搭建整个数仓架构
5Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握
6熟练掌握实时分析项目的架构及需求处理思路
阶段四Flink生态体系架构
1熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种
Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、
Flink SQL、Flink CEP复杂***处理等
2使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标
3开发工具Git&Git Hub的熟练使用
4ElasticSearch的入门安装部署及使用
阶段五项目实战阶段
1熟练掌握在线教育从0到1搭建大数据处理系统，了解大数据从业人员的
真实工作流程
2以在线教育为背景，搭建实时数仓处理系统，独立完成项目搭建和需求实现
3***用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的
阿里云解决方案。
4可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的
推荐算法等
5可选掌握用户画像项目，使用数字化标签描述用户个性特征、勾画目标用户
学编程没有什么捷径，就是要多看别人的代码，多敲自己的代码。多思考为什么要这样，培养编程思维。
每天有效学习时长要有6个小时这样，1-2小时的笔记时间，敲代码的时长2-3小时。
编程一定要代码量上去！！！
因为很多都是一学就会，一敲就废。
俗话说，键盘敲烂月薪过万；键盘落灰狗屎一堆。
建议按着学习路线去学习，基本这种都是针对企业的招聘来安排的课程。
你要针对性的去学习，不要一口吃个大胖子，学习是个循循渐进地过程。
B站全网最全大数据学习路线：
如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择，大数据相关的方向还是有很多的，方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。
大数据开发方向
如果选择大数据开发方向，那最重要的就是软件的开发。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言，一般从这里着手最能够引起兴趣。比如选择J***a、C#.Net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学，边学边实践，慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境，比如Hadoop、数据库等知识。
但要长期从事软件开发做好项目，最好还是要系统性的学习，基本就可以参照大学软件工程的学习***进行系统学习。比如主要专业课程：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的，可以选择必要的几门学习，个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的，当然有时间的话尽量多选学有好处。
大数据分析
选择大数据分析方向，则理论性知识需要更扎实，当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说，很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（J***a、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。
当然有些大数据分析师培训机构的课程也可以参考，这些是比较注重实用性，而系统性不太足。比如掌握的实用知识较多：除了前端知识、还有Python、Echarts、D3、Power BI、SmartBI、SAP、Tableau、R语言分析、建模分析等等，学习后就可以上手做。
大数据相关的知识非常繁多且杂，要系统学习的话最好就是找一个方向进行。
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到此，以上就是小编对于学大数据专业后悔死了的问题就介绍到这了，希望介绍关于学大数据专业后悔死了的3点解答对大家有用。
