大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux学习的方向的问题，于是小编就整理了3个相关介绍linux学习的方向的解答，让我们一起看看吧。
嵌入式方向可以完全不学Linux吗？
嵌入式并不一定需要会linux，其实很多嵌入式产品都用不到linux，跑linux系统对芯片内存要求较高，像现在很多工控产品，都是裸机开发，基本上都是单片机的形式开发产品；而且现在很多物联网产品也都是基于实时操作系统开发的～嵌入式方向很大，主要看你从事什么行业以及所开发的产品！当然，你要懂linux，并且有相关项目开发经验，对于你以后跳槽就有涨工资的资本了
大数据方向，除了Hadoop，还有什么可学的？
二、大数据的工作方向，主要分为:
1. 大数据工程师
2. 数据分析师
3. 大数据科学家
4. 其他（数据挖掘等）
根据网友提问，对大数据入门初学者最关系的问题加米谷大数据进行了整理，关于大数据学的前景、学习情况、学习路径等都做了解答，全文请看：《加米谷大数据整理：0基础大数据初学者最关心的7个问题》***://blog.sina***.cn/s/blog_17c01ad2f0102xsqf.html
三、需要掌握的基本技能：
1、J***a
2、Linux命令
3、HDFS
4、MapReduce
5、 Hadoop
6、Hive
7、ZooKeeper
8、HBase
9、Redis
10、Flume
11、SSM
12、Kafka
13、Scala
14、Spark
15、MongoDB
16、Python与数据分析
光Hadoop那一套就够喝一壶的。搞好这个已经很不容易。如果还要进阶，分两个方向发展，一个是继续走Hadoop类的数据基础设施达人之路，spark、kafka、storm、分布式rdbs等一系列架构。第二是走机器学习类的数据应用牛人之路，经典的学习算法、CNN、rnn那一套，tf、caffe2之类的框架，Python、r数据分析利器都需要了解使用。
这两个是所有拥有大量数据的企业必须面对的问题。所以走那一条都会有钱途。但个人觉得，第二条显然要更好玩更有趣。TB、pb级的数据日常接触不到也没有实用可能，但机器学习算法就不同了。脑洞大开可以玩到很多有意思的东西哦！
hadoop可以处理离线数据，spark可以处理离线或者实时数据，然而，现在机器学习，人工智能很火，人工智能的浪潮正在席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们耳边：人工智能（Artificial Intelligence）、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）。不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系总是似懂非懂、一知半解。所以，今后的学习方向应该以这些为主。为中国人工智能而努力。
软件研发的学习路线如何规划？
硕士学习能力应该很强了
科班的学习有
1）面向过程: c语言基础，数组，函数，指针，链表要精通。有个c语言也能干大事的***，可以看看
2）面向对象: c++熟练使用类的封装，配合数据结构，算法书籍学习，学完以后可以学习24种设计模式(面试常考)
3)学习更多的面向对象，如j***a，c#，从中找到自己喜欢的方向
4)学习linux mysql(必学) 操作系统 计算机组成原理 汇编(选学)
5)学习至少一门脚本语言 js py h5
6)做项目，cs/bs模式都行，用上之前学习的类，数据结构，设计模式，数据库，sokect ，等
学习数据结构的过程中，应该把握经典的结构封装，把堆，栈搞明白。把八皇后，马的跳跃，迷宫问题自己一点点写出来，切忌眼高手低，不写代码，只看代码。
学完c++和数据结构以后，可以去刷一刷leetcood上面的例题。刷题不在于多，而在于精，刷过的题，要在任何时候都可以手写出源码。
项目做几个，差不多该毕业了，准备准备小论文，找个好工作，愉快毕业
到此，以上就是小编对于linux学习的方向的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux学习的方向的3点解答对大家有用。