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1、Java语言是大数据的基础
Java语言入门技术，主要是Web方向的，很多人接触到的东西包括网站设计开发的Servlet/JSP、JPA、Web Service等规范，Struts、Hibernate、Spring Framework、Spring Data、CXF、MINA、Quartz等大小框架。Java是大数据技术的基础，掌握好基本的Java技能对转行大数据有着关键作用。
长沙达内大数据在学员入学后的一个月内教授Java基础，然后会进行考核，通过考核的学员可以进入下阶段大数据的学习，没有通过的学员，会有讲师针对学员薄弱环节重点讲解，帮助学员掌握Java基础知识。
2、java程序员借助语言环境转行大数据
对于Java程序员，大数据的主流平台比如hadoop、Python等技术，是基于java编程语言开发的，所以java工程师往大数据开发方向转行从语言环境上更为顺畅，以及很多基于大数据的应用框架也是java的，所谓新事物的发展总是离不开旧事物的支持，因此大数据的发展离不开Java编程语言。
3、Java程序员转型大数据的学习之路
第一步：分布式计算框架，掌握 hadoop和spark分布式计算框架，了解文件系统、消息队列和Nosql数据库，学习相关组件如hadoop、MRspark、hive、hbase、redies、kafka等。
第二步：算法和工具，学习了解各种数据挖掘算法，如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等，熟练掌握一门数据挖掘编程工具：Python或者Scala。目前主流平台和框架已经提供了算法库，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，你也可以从学习这些接口和脚本语言开始学习这些算法。
第三步：项目实践，开源项目：tensorflow：Google的开源库，已经有40000多个star，非常惊人，支持移动设备;通过企业实习获取项目经验。
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2022-06-14
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