摘要
对计算机有什么要求
当然，账算不清，肯定需要大数据。搞编程离开了电脑，和做菜离开了菜刀有什么区别，不敲代码学任何计算机技术都是纸上谈兵。大数据技术堆栈较多，建议一大一就开始学习和实战。市场看重效率，所以不要以为光凭学校给出的分数就能拿到好offer。我的同事学的是计算机科学，据说他们班上不是每个人都能找到计算机相关的工作。
再来说说就业市场对大数据的技术栈要求。大数据职位由低到高主要分为etl、数据仓库、离线大数据、实时大数据。
通常计算机专业的学生刚毕业，就开始根据学历、学校层次、自身技术水平、学校运气等进行分流。
Etl技术栈：脚本语言python或shell、excel、关系数据库mysql、数据抽取工具kettle、hadoop cluster、调度工具azkaban、linux
数据仓库技术栈:etl、MySQL/Oracle/PGSQL、hadoop集群、数据仓库理论
离线大数据：数据仓库、linux、flume、java、hadoop集群、mapreduce、yarn、sqoop、hive、hdfs和离线大数据理论
实时大数据：数据仓库、linux、java、hadoop集群、spark、flink、hdfs、scala、mapreduce、zookeeper、hive、sql、python和实时大数据理论
技能一般、学历不高的学生更容易找到etl工作，即数据提取、清洗、转换和加载。可以认为是整个大数据项目的第一步。从业务单位获取数据，将其清理为干净可用的数据，并使用et
L工具进入数据库。
Etl包含四个技术栈。1：数据获取技术：python（通常用于脚本获取业务数据，业务数据文件通常为excel文件、日志文件或网页数据）；2：数据清洗技术：excel或Python；3：数据抽取技术：抽取工具如kettle和关系数据库MySQL/PGSQL/Oracle4:hadoop大数据集群构建和数据加载
因此，第一个技术栈至少应该知道python、python的基本操作，以及更高层的继承和类的概念。然后有相应的模块xlrd，xlwt，pandas，numpy来获取数据。
您可以在书后键入代码，也可以购买带有自己教学视频的参考书
然后它清理数据。使用Excel清理数据很简单。使用Python脚本实现数据清理比较复杂。如果你已经按照上面提到的Python入门书籍进行了学习，并且键入了大量代码，观看了相关视频，那么恭喜你，Python已经达到了要求。如果将来需要转行到数据分析的岗位上，建议同时学习excel、ppt、word
然后是数据提取。您至少需要在本地构建一个免费的关系数据库。推荐使用Mysql数据库，开源，相对简单。您必须构建像plsql或sqlyag这样的数据库可视化工具来操作数据库。
在学习mysql的同时，我可以在大学里有时间的时候解锁更高级别的sql性能调优。我的同事有个朋友精通sql调优，一年挣两三百万。可提前学习，入职时直接解锁数据仓库岗位方便
然后至少学习一种数据抽取工具，推荐kettle或Datax。水壶简单，上手需要七八个小时。你可以在网上找到它
看一看教学视频。通常在实践中，在服务器上安排脚本进行自动调度，还得学习azkaban和linux的基本指令
对于新生来说，这些东西都快学完了。后续学习路径我会发表一篇大数据学习路径的文章。如果你有兴趣，可以去看看。
这是大数据最低端定位的最基本要求。你认为不买电脑就能做到吗？仅仅依靠书本上的知识是不够的。有必要开展实用编程培训。趁你还年轻，大学时间充裕，赶紧练习吧。
如果你买电脑，你可以推荐4000-6000以内的价格。它太便宜了，而且容易卡住。而且，建设大数据集群非常麻烦。一台计算机最好直接使用四年，否则要花几个星期才能建立一个集群。配置要求不需要太高。推荐几个我在工作中用过的，项目的实战让人感动，你用它来学习绰绰有余
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