原标题：学习大数据开发该走什么路线？
学习大数据开发该走什么路线？
近几年，大数据这个词突然变得很火，不仅纳入阿里巴巴、谷歌等互联网公司的战略规划中，在我国国务院和其他国家的政府报告中多次提及大数据，大数据无疑成为当今互联网世界中的新宠儿。作为时下火热的IT行业的词汇，随之而来的数据开发、数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的来临，大数据开发也应运而生。
很多小伙伴还在纠结学习大数据开发做哪方面发展更好，今天小编就帮你们梳理一下方向：
第一，学习方向 小编总结了一些学习大数据需要做好的基础；
算法和数据结构： 随便一本参考书，了解基础概念，帮你写出高效程序
http协议：做web http协议是基础，推荐个入门的《图解HTTP》
linux：《鸟哥的linux私房菜》，因为项目部署一般用linux系统，所以需要了解linux
mysql：随便一本参考书都可以。做后端项目肯定需要数据库
版本控制：git，目前最流行的版本控制工具
代码风格：pep8标准
测试：pytest，正规项目需要单元测试
开发工具：Pycharm等。
web框架：django/flask/tornado等。基本的知识都普及了，做到后面遇到了问题自然也不会那么头疼了。
第二，发展方向 下面列举了一些可发展的职业
大数据系统研发：
研发团队主要承担整个运营系统的构建与维护、数据准备、平台与工具开发。一个稳定的大数据平台需要大数据开发师、大数据运维师、大数据架构师协作完成。
大数据开发师：
围绕大数据平台系统级的研发人员，能够从事分布式计算框架如Hadoop、Spark群集环境的部署、开发和管理工作；
运维工程师：
需要熟悉各种大数据平台的部署方式，负责平台的配置、调优、更新、故障处理、安全管理与日常维护；
大数据架构师：
负责大数据平台的架构设计、技术选型和方案实施，需要对hadoop生态、实时计算框架非常熟悉，具备集群搭建、维护、监控能力。
大数据应用开发：
大数据应用开发工程师负责基于大数据平台实现业务项目的开发以及维护工作，需要具备扎实的机器学习/数据挖掘基础，对商业BI、用户画像、可视化呈现等需要了解。
数据分析：
数据分析师专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测，帮助企业把数据和技术转化为商业价值。需要对数字具有敏锐的洞察力。
借由大数据时代的高速发展，它的岗位需求开始迅速扩张，纵观工资也是非常可观，给想从事大数据行业的人带来了大量的发展机会，同时也为跨行业、跨专业学习大数据的人群提供了丰富的就业机会。想要学习大数据的人们要迅速抓住这个绝佳机会。最后如果你对大数据还不太了解但感兴趣，欢迎来软帝官网免费咨询领取学习资料哦!
