大家好，我是莱克，专注于分享互联网技术洞察，程序员经验，大数据技术。
互联网行业有很多技术方向可以选择。在从事互联网行业之前，你需要先了解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，然后深入研究你所选择的技术方向的相关技术。每个互联网技术方向都包含很多底层技术。我主要讲一下大数据的技术学习，后端开发，机器学习算法:
大数据相关技术
大数据涉及的相关技术主要是数据相关。如何存储这些数据，如何通过分布式计算减少计算时间，如何计算这些数据产生实时指标。
大数据存储的技术，可以学习Hadoop HDFS分布式文件系统，如何在不同机器上分布式存储超大型数据文件，如何满足CAP理论中的AP。在NoSQL数据库，你可以学习Hbase列数据库，图形数据库，mongodb等等。
对于离线技术，可以学习Hadoop MapReduce计算框架，Hive和Spark计算框架。如果对数据仓库感兴趣，还可以学习数据仓库相关的建模知识，如何与业务建立模型等等。
实时计算技术，可以学习Storm，Spark Streaming，Flink计算框架。实时到底一次还是最后一次的语义，如何实现状态计算和存储等。
每一个大数据方向，都有很多技术需要学习。你不仅要学习如何使用这些技术，还要学习如何实现它们的基本原理。未来，您可以更加适应大数据技术架构。
后台开发相关技术
后台开发技术更多的是在后台处理前端的请求逻辑。前端可以通过HTTP连接将相关的请求参数传递给后端，后端接收请求参数，进行业务逻辑处理，然后存储在数据库中。
背景开发技术涉及很多技术。语言方面，可以学习Java、C++和Go，学习这些语言的底层原理和用法语法。
在数据库存储方面，可以学习Mysql、Redis等数据库的使用和原理。在服务接口开发方面，可以学习Dubbo服务框架。
在后端开发服务层，可以学习Sping、Spring Boot、Mybatis、微服务等等。后端开发涉及的技术真的太多了，任何技术都需要你长时间的努力学习，才能真正掌握。
机器学习算法的相关技术
机器学习算法方面，可以学习机器学习基础的相关算法，如线性回归、K-means、SVM、决策树、PCA等相关算法。这些算法是如何实现的，使用的场景是什么？无监督算法、半监督算法和监督算法有什么区别？为什么要这样分呢？
当你掌握了机器学习的一些基本算法，你就可以学习一些更高深的算法，比如人工神经网络、卷积神经网络、深度学习算法、实时推荐算法、特征工程等等。学习这些算法的目的不仅仅是为了学习，还要思考这些算法能解决什么问题，能给公司带来什么好处。
在机器学习算法方面，你可以偏向于研究和学习，所以你的目的更多的是发表相关论文，提升自己在全球学者中的影响力，为产业实践铺路。你也可以首选机器学习算法的应用，如何通过机器学习算法解决公司面临的问题，从而更好的为公司带来经济效益。你不可能一辈子都学机器的技能。
摘要
互联网有很多技术方向，每个技术方向都有很多技术要学。在进入互联网行业之前，一定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。当你对技术的很多底层原理有了深入的了解，你会发现大多数技术的底层原理都有很多相似之处。这样你会更容易扩展你的技术广度。
我是莱克。如果你觉得我的回答对你有帮助，希望你能喜欢我或者关注我。我会继续分享我对科技反面的看法。你的鼓励是我最大的动力。
