大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于openstack网络流量分析的问题，于是小编就整理了1个相关介绍openstack网络流量分析的解答，让我们一起看看吧。
该如何学习大数据知识？
可以从实际用途出发。
先问自己，为什么要学大数据，希望找一份怎样的工作，大数据与现在学习的专业间是否可以建立起关联？
然后以终点为起点，朝着目标，分析一下需要哪块大数据技能？大数据内容和方向都很多，要从目标倒推，选择你需要的部分。
最后，全网搜索网课，然后试听，满意的话就可以报名学习啦！
现在信息资源那么丰富，用心学习肯定能进步很快，加油！
本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:
1.计算平台方向
2.数据处理方向
3.数据分析方向
4.算法应用方向
目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。
1.计算平台方向。自从07年hadoop技术横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。
2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。
3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。
4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。
1.首先你需要对大数据有一个清晰地认知，什么是大数据？大数据都能干什么？我对大数据感兴趣吗？能坚持下来吗？我要学习大数据现在有什么基础？还有什么地方要补足？学习大数据之前千万要想好这些，要不很有可能你学习到一个阶段就半途而废了。
2.如果你之前没有编程的经历，那么你要选择一门编程语言去辅助你做大数据项目。我建议学习Java，现在Java培训机构很多，网上的视频文章等学习资源也很多，而且大数据相关技术栈中有相当一部分也是Java开发的，所以懂Java对于你学习大数据有很大的帮助。
3.如果你有Java基础，或者通过学习已经掌握了JavaWeb相关的技术，例如数据库，数据结构，JQuery，Spring等，就可以开始接触大数据相关的技术了。这一阶段需要学习的知识很多，批处理框架Hadoop，分布式文件管理系统HDFS，流式计算框架Spark，交互式框架Hive等，另外你还需要恶补一些数学知识，如概率论，离散数学，统计学等。
4.实践是检验真理的唯一标准，理论知识充足时候一定要实践，记住，实践非常重要，最好结合身边的应用场景，做一到两个大数据的项目，跟随着项目，你才能以最快的速度成长。
5.不断地学习新的知识技术，多去拜读大数据相关的论文，其实到大数据层面，更多的是解决问题的思路而不是解决问题的办法。
6.坚持，凑个偶数。
到此，以上就是小编对于openstack网络流量分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于openstack网络流量分析的1点解答对大家有用。
