大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于mahout python学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍mahout Python学习的解答，让我们一起看看吧。
大数据专业主要课程有哪些？
大数据课程：基础阶段：linux、Docker、KVM、mysql基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据***集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
python爬虫工作了一段时间后，技术栈应该怎么发展？
首先我和你一样都是爬虫工程师。如果简单从公司来看，爬虫工程师是个天花板很低的工作，但是实际可发展性很强。主要发展方向有以下几点：
1：逆向工程师（前端逆向和app逆向），作为爬虫工程师你肯定知道接口都是加密的，很多公司招专业的逆向工程师，而且待遇不错
2：大数据工程师，海量数据的处理等等是爬虫进阶必须掌握的技能之一。
3：黑产。牛逼的爬虫工程师是各个灰产争夺的对象（刷榜，抢单等等），这个工作核心还是跟大厂的工程师斗智斗勇。
个人建议可以转机器学习或者大数据，机器学习基本都是用Python实现的，如果数学（主要是统计学）好的话，可以转机器学习，数学不好的话可以转大数据，可以一边工作，一边学习，只不过机器学习比较难，下面附大数据学习路线图
1.javase+mysql+jdbc
2.Linux
3.Hadoop （hadoop的学习过程熟练掌握懂原理，目前很多主流的公司都开始大力在spark上面）
4.***ro
5.ProtoBuf
6.Hive
7.HBase
8.flume
9.Kafka
大数据主要学习什么内容？有什么要求和条件？
大数据中也有多种岗位，有的偏向开发，有的偏向运维，有的偏向数据分析与挖掘。开发的话Java居多，不过只需要到J***aSE层面即可，也可以选用Scala/Python开发。数据分析与挖掘基本上就是Python了。所以建议学习Python了。要求与条件的话，如果是计算机/数学/统计相关专业最好，不过还是看个人的学习能力与是否坚持。
1） 简单点评：
发展不错，需求不少，不过需求中主要是数据分析相关岗位，牵涉到算法建模等高级内容的话实际上不适合刚毕业的不同本科学生。建议普通本科或专科学生从数据分析入行，掌握Python，以后逐步向高级数据分析师、数据挖掘工程师、人工智能开发工程师方向走，
2）发展前景：
大数据类职位需求增幅仅次于AI岗位。眼下，几乎所有互联网企业均把数据人才列为团队标配。许多公司在数据层面增加投入，大量招募具有算法和建模能力的人才，力求通过数据沉淀与挖掘更好地推进产品的迭代。数据架构师、数据分析师成为企业争抢对象，过去一年招聘需求提高150%以上。2017，互联网公司对AI和数据人才的争抢活跃度提高了30%以上，企业间相互挖角行为变得更加频繁，人才争夺激烈程度全面升级。物联网、智慧城市、增强现实(AR)与虚拟现实(VR)、区块链技术、语音识别、人工智能、数字汇流是大数据未来应用的七***展方向。
3）行业定位：
4）面向专业：
计算机、数学与统计、物理、电子、通信工程、物联网、网络工程等相关专业大专以上学生。[_a***_]中上游学生学习。
5）薪酬分析：
到此，以上就是小编对于mahout python学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于mahout python学习的3点解答对大家有用。
