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学习互联网技术可以从哪些方面入手?

更新时间:2020-05-29 11:30点击次数:字号:T|T

  在从事互联网行业之前,首先你需要明白自己的技术兴趣和自身情况,选择一个适合自己的技术方向后,然后再去深入的学习你选择的技术方向的相关技术。每一个互联网技术方向都包含了很多底层技术。下面我主要来说说大数据、后端开发、机器学习算法主要有哪些技术学习:

  大数据所涉及到相关技术主要是和数据相关,在数据量非常大的情况下,怎么存储这些数据,怎么通过分布式计算减低计算的时间,以及如何实施地对这些数据计算从而产出实时指标。

  大数据存储方面的技术,你可以学习Hadoop HDFS分布式文件系统,如何将非常大的数据文件,分布式的存储在不同的机器,同时如何满足CAP理论中的AP。在NoSQL数据库中,你可以学习HBase列式数据库、图数据库(Neo4j、JanusGraph)、mongodb等。

  离线方面的技术,你可以学习Hadoop MapReduce计算框架、Hive、Spark 计算框架。如果你对数据仓库感兴趣,你还可以去了解数仓相关的建模知识、如何结合业务去构建模型等等。

  每一个大数据方向,都有很多技术可以学习,你不仅要学会这些技术的使用,还要学会它们底层原理的实现,以后你在大数据技术架构方面,可以更加的得得心应手。

  后台开发技术,更多的是在后台处理前端的请求逻辑,前端可以将相关请求参数通过HTTP连接传入到后端,后端接收到请求参数,进行业务逻辑处理,然后存储到数据库等等。

  后台开发技术,所涉及到的技术很多,在语言方面,你可以去学习Java语言、C++语言、Go语言,去学习这些语言的底层原理和使用语法。

  在数据库存储方面,你可以去学习Mysql、Redis等数据库的使用和原理。在服务接口开发方面,你可以去学习Dubbo服务框架。

  在后端开发服务层方面,你可以去学习Sping、Spring Boot、Mybatis、微服务等等。后端开发涉及到的技术真的是太多,任何一门技术,都需要你用心学很久才能真正掌握。

  机器学习算法方面,你可以学习机器学习基础的相关算法,比如线性回归、K-means、SVM、决策树、PCA等相关算法,这些算法怎么实现的,使用到的场景有哪些。无监督算法、半监督算法、有监督算法之间的区别,为什么要这么划分。

  当你对机器学习一些比较基础的算法的都掌握时,下一步你可以去了解一些更的算法,人工神经网络、卷积神经网络,深度学习算法、实时推荐算法、特征工程等等。你学习这些算法技术的目的不仅仅是学习,你可以思考通过这些算法能够为公司解决哪方面的问题,能给公司带来哪些收益等。

  机器学习算法方面,你可以偏向研究学习,那你的目的更多的是发表相关论文,提升自己在全球学者的影响力以及为工业实践化作铺垫。你也可以偏向机器学习算法应用方面,怎么通过机器学习算法,解决公司面临的问题,从而更好地为公司带来经济收益。机器学习的技术,你一生都学不完。

  互联网有很多技术方向,而每一个技术方向都有很多技术需要学习。你在进入互联网行业之前,必须要选择一个自己想从事的方向。技术的学习不在于多,而在于深,当你对很多技术底层的原理都有很深入的了解时,你会发现,其实大部分技术底层原理,都有很多相似的地方。这样你再去扩展自己的技术广度,会更加容易。

  我是Lake,如果你觉得我的回答对你有帮助的话,希望你能够点赞或者关注我,我会持续分享我在科技的见解,你的鼓励,就是我最大的动力。

(编辑:fun88乐天堂网)

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