?1、熟悉unix环境编程。2、熟悉php的stream、sockets、posix、pcntl等扩展。3、掌握c/c++语言编程。4、掌握gdb，调试c/c++、php程序。5、了解linux集群。6、了解hadoop、hive，storm等。7、三年以上工作经验。

Python工程师需要的条件：熟悉Python的基本语法，MySQL的基本用法，Linux的常用命令，web前端技术和web后端框架，掌握数据爬虫、数据处理、建立模型、设计动态网页，而高级的Python工程师不仅要具备各种语言与数据库基础，还得有项目经验。

线上课程可以找相关的视频看，线下培训可以在搜索当地的培训班，经过一番的调查后，可以去培训机构体验一下，多去几家培训机构看一下情况，再选择比较适合自己的。选择适合好了报名即可。

首先要数学好，因为需要用到高数和概率学等知识，其次要有编程基础，因为AI智能需要使用代码编程，还要深入学习机器学的知识，最后还要其他专业领域的基础，比如心理学，图形等专业。

1、要有牢固的计算机和网络基础，能编写出稳定性强，扩展性高的代码。2、能够理解模块化和API设计思路，掌握通用的设计原则和常用的设计模式。3、熟悉OSX、Xcode开发环境，熟练掌握Object-C/Swift。4、熟知数据库操作方法，对终端UI、UE有自己的感知，设计出让用户有好体验感的产品。

大数据开发工程师首先要分析数据，找出已经发生的事情的特征，接着预测未来可能发生的事情，最后根据不同企业的业务性质，通过数据分析来达到不同的目的。

首先要学习Java语言基础，其次要学习HTML、CSS与Java，还要学习Linux开发环境和Hadoop生态体系，最后要学习分布式计算框架和Spark&Strom生态体系。

有了大数据之后，接下来就需要数据开发、数据仓库、数据分析，大数据开发有两种，一种需要编写Spark、Hadoop的应用程序，另一种需要开发大数据处理系统本身。

可以做大数据开发工程师，针对不同行为的用户进行有针对性营销，能聚焦客户，进行个性化精准营销，还可以做数据挖掘工程师，从海量数据中找到规律，也可以做数据分析师，不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，或者做Hadoop开发工程师，对大量数据进行处理，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

首先要掌握Linux和Java，其次要熟悉与大数据处理相关的技术，接着要有强大的开发能力，需要精通相关开发语言的使用，然后还要熟悉大数据组件的开发、构建、维护和性能的优化，最后要根据项目或产品涉及的具体业务场景，对数据进行分析、计算并加工。