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一、基础必备技能

1. ​Python编程

• ​核心语法：熟练掌握函数、面向对象、异常处理、文件操作等。
• ​数据处理库：Pandas（数据清洗、分析）、NumPy（数值计算）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）。
• ​性能优化：多线程/多进程、Cython加速、内存管理。
• ​实战场景：能独立完成数据清洗、特征工程、可视化分析。

2. ​SQL与数据库

• ​SQL语法：复杂查询（JOIN、子查询、窗口函数）、索引优化、事务处理。
• ​数据库类型：
  • 关系型：MySQL、PostgreSQL。
  • 大数据存储：Hive、HBase、ClickHouse。
• ​实战要求：能从千万级数据中高效提取和分析数据。

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​二、大数据技术栈

1. ​Hadoop生态

• ​核心组件：
  • ​HDFS：分布式文件系统（读写原理、容错机制）。
  • ​MapReduce：分布式计算框架（理解 Shuffle 过程）。
  • ​YARN：资源调度与管理。
• ​辅助工具：Hive（SQL化数据仓库）、HBase（列式存储）。

2. ​Spark

• ​核心概念：RDD（弹性分布式数据集）、DataFrame/Dataset API。
• ​优化技巧：内存管理、分区策略、Spark SQL调优。
• ​应用场景：ETL、实时批处理、机器学习（MLlib）。
• ​必会操作：能用 PySpark 处理 TB 级数据。

3. ​Flink/Kafka（实时计算）​

• ​Flink：实时流处理（Watermark、状态管理）、CEP（复杂事件处理）。
• ​Kafka：消息队列（生产者-消费者模型、分区与副本机制）。
• ​实战场景：构建实时用户行为分析、日志监控系统。

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​三、数据工程与架构

1. ​ETL与数据管道

• ​工具链：Airflow（任务调度）、Luigi（管道构建）。
• ​数据湖/仓：Delta Lake、Iceberg（ACID事务支持）。
• ​数据建模：星型模型、雪花模型、维度建模。

2. ​云计算与部署

• ​云平台：AWS（EMR、S3）、阿里云（MaxCompute、DataWorks）。
• ​容器化：Docker、Kubernetes（部署 Spark/Flink 集群）。
• ​自动化运维：Ansible、Terraform（基础设施即代码）。

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​四、数据分析与机器学习

1. ​数据分析

• ​统计学基础：假设检验、A/B测试、概率分布。
• ​BI工具：Tableau、Power BI（制作交互式报表）。

2. ​机器学习

• ​算法：回归、分类、聚类、推荐算法（协同过滤）。
• ​框架：Scikit-learn（传统模型）、PyTorch/TensorFlow（深度学习）。
• ​特征工程：特征编码、降维（PCA）、特征选择。

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​五、项目经验

1. ​项目选题方向

• ​离线分析：电商用户行为分析（PV/UV、漏斗模型）。
• ​实时计算：日志实时监控告警系统。
• ​数据挖掘：用户画像构建、商品推荐系统。
• ​数据治理：数据质量监控、元数据管理。

2. ​项目展示要点

• ​技术栈：明确使用 Hadoop/Spark/Flink 解决什么问题。
• ​优化手段：如何提升计算性能（如 Spark 内存优化）。
• ​业务价值：分析结果如何驱动业务决策。

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​六、软技能与加分项

1. ​文档能力：能撰写技术方案、数据字典。
2. ​协作工具：Git（代码管理）、Jira（任务跟踪）。
3. ​行业知识：金融风控、广告推荐、物流调度等垂直领域业务逻辑。
4. ​认证加分：AWS/Aliyun大数据认证、CDA数据分析师。

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​七、学习路径建议

​阶段1：基础巩固

• 学习 Python 数据处理（Pandas/NumPy）。
• 掌握 SQL 复杂查询和性能优化。

​阶段2：大数据核心

• 学习 Hadoop/Spark 生态，搭建伪分布式环境。
• 完成 Spark 离线数据处理项目（如日志分析）。

​阶段3：高阶实战

• 学习 Flink 实时计算，结合 Kafka 构建流处理管道。
• 参与开源项目或 Kaggle 竞赛（如用户流失预测）。

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​八、岗位方向参考

1. ​大数据开发工程师：侧重 Hadoop/Spark 生态、数据管道搭建。
2. ​数据分析师：SQL、可视化、业务分析。
3. ​数据挖掘工程师：机器学习算法、特征工程。
4. ​数据架构师：设计数据平台、优化存储与计算架构。

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​九、资源推荐

• ​书籍：
  • 《Hadoop权威指南》
  • 《Spark快速大数据分析》
  • 《流畅的Python》
• ​在线课程：
  • Coursera: 大数据专项课程（约翰霍普金斯大学）
  • Udemy: Apache Spark 3 with Python

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​十、避坑指南

1. ​不要只学 Python：大数据开发需要补充 Java/Scala（Spark底层是Scala）。
2. ​避免纸上谈兵：尽早接触真实数据集（Kaggle、天池）。
3. ​关注行业趋势：数据湖仓一体化、实时数仓、AI工程化（MLOps）。