0基础如何学习大数据?

1. 0基础如何学习大数据?

第一阶段：Java语言基础，只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，做大数据不需要很深的Java 技术，当然Java怎么连接数据库还是要知道。


第二阶段：Linux精讲(因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑)。


第三阶段：Hadoop生态系统，这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。


第四阶段:strom实时开发，torm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。


第五阶段：Spark生态体系，它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。


第六阶段：大数据项目实战，大数据实战项目可以帮助大家对大数据所学知识更加深刻的了解、认识，提高大数据实践技术。

2. 0基础如何学习大数据？

零基础学习大数据有以下步骤：
1、理解大数据理论
2、计算机程序设计语言学习
3、大数据相关课程
4、实战项目
学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。大数据开发需要学习的东西可以参考一下加米谷大数据的课程大纲。对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单，大数据学习是需要Java基础的，而对于从来没有接触过编程的朋友来说，要从零开始学习，是需要一定的时间和耐心的。


大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

3. 零基础自学大数据要学哪些内容?

1. EXCEL、PPT(必须精通)
数据工作者的基本姿态，话说本人技术并不是很好，但是起码会操作;要会大胆秀自己，和业务部门交流需求，展示分析结果。技术上回VBA和数据透视就到顶了。
2. 数据库类(必须学)
初级只要会RDBMS就行了，看公司用哪个，用哪个学哪个。没进公司就学MySQL吧。
NoSQL可以在之后和统计学啥的一起学。基本的NoSQL血MongoDB和Redis(缓存，严格意义上不算数据库)，然后(选学)可以了解各类NoSQL，基于图的数据库Neo4j，基于Column的数据库BigTable，基于key-value的数据库redis/cassendra，基于collection的数据库MongoDB。
3. 统计学(必须学)
如果要学统计学，重要概念是会描述性统计、假设检验、贝叶斯、极大似然法、回归(特别是广义线性回归)、主成分分析。这些个用的比较多。也有学时间序列、bootstrap、非参之类的，这个看自己的意愿。
其他数学知识：线性代数常用(是很多后面的基础)，微积分不常用，动力系统、傅里叶分析看自己想进的行业了。
4. 机器学习(数据分析师要求会选、用、调)
常用的是几个线性分类器、聚类、回归、随机森林、贝叶斯;不常用的也稍微了解一下;深度学习视情况学习。
5. 大数据(选学，有公司要求的话会用即可，不要求会搭环境)
hadoop基础，包括hdfs、map-reduce、hive之类;后面接触spark和storm再说了。
6. 工具类
语言：非大数据类R、Python最多;大数据可能还会用到scala和java。
其他框架、类库(选学)：爬虫(requests、beautifulsoup、scrapy)，日志分析(常见elk)。

4. 零基础学习大数据怎么学?

【导语】如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会，那么零基础学习大数据怎么学呢?

1、学习大数据我们就要认识大数据，大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。 大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。
2、学习有关大数据课程的内容：
第一阶段：Java语言基础(只只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，做大数据不需要很深的Java 技术，当然Java怎么连接数据库还是要知道);
第二阶段：Linux精讲(因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑);
第三阶段：Hadoop生态系统(这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。)
第四阶段:strom实时开发(torm是一个免费并开源的分布式实时计算系统。利用Storm可以很容易做到可靠地处理无限的数据流，像Hadoop批量处理大数据一样，Storm可以实时处理数据。Storm简单，可以使用任何编程语言。)
第五阶段：Spark生态体系(它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。);
第六阶段：大数据项目实战(大数据实战项目可以帮助大家对大数据所学知识更加深刻的了解、认识，提高大数据实践技术)。
关于零基础学习大数据怎么学，就给大家介绍到这里了，其实想要学好大数据，成为优秀的大数据工程师，还是需要大家多多进行自我技能提升，多多进行日常问题处理，加油!

5. 完全零基础可以自学大数据吗？

可以是可以，但是有一定的难度，大数据相对来说更适合有基础的人学习，懂Java的人学习起来相对轻松很多，大数据学习一定要有方向，可以按照路线图的顺序学习，多问、多思考、多练，熟能生巧，学习就是一个不断重复的过程。

大数据学什么

6. 零基础如何学习大数据

一、兴趣建立
       兴趣是可以让一个人持续关注一个事物的核心动力,而且兴趣也是可以培养出来的。如果你把写程序单纯作为赚钱手段，久而久之疲劳感会越来越强。大数据的应用非常广泛，比如：人工智能！找到自己的兴趣点，去发掘大数据在其中起到的神奇作用，这是最简单的兴趣共鸣。当一个人通过自己的努力获得的成就感就是最大的兴趣，在空闲的时候也可以到一些大数据论坛转转（比如：云和数据），你会发现一群程序员在一起除了技术交流外，还有属于程序员的幽默和八卦。
二、脚踏实地、切忌浮躁

      俗话说：一口吃不成胖子，但现实的社会中人人都想一口吃成胖子。浮躁成为了当代人的一个符号，尤其是1/2线城市中承受着快节奏、大压力的人们，还有我们这些对大数据行业充满希望的学生。面对诱惑不论是企业、客户、政府、学校、还是培训机构都笼罩在浮躁之气当中，我们要做好自己。

      作为学生不忘初心，就是脚踏实地的好好学习。熟练掌握大数据技术才是你学习阶段最该关系的事。不要每天活在幻想中，幻想毕业后的高薪工作、幻想自己变成技术大牛，这一切都是建立在你的大数据技术成熟的前提下。

三、行动非心动

      很多想学习或转行大数据的朋友，从2017年大数据开始火爆的时刻开始观望直到现在还未能决定。然而那些和你一起关注大数据并行动学习大数据的学员，已经拿着15-20K的高薪在生活和工作了。心动不如行动，大数据的路上人越来越多。等，只会失去这个时代少有的机会。

四、学操结合，项目跟进

      大数据是一项未来社会和企业都无法避开的技术，几乎全行业都需要大数据技术的支持，包括传统企业及人工智能等新兴行业。大数据到底学什么？其实大数据的方向有很多，而当前企业对大数据人才的需求主要集中在大数据开发。说到开发相信大家第一时间想到的就是编程。

    到底要如何学习编程才能更快的掌握呢？1、读源码 2、原理剖析 3、抄代码 4、运行 5、默写代码 6、项目跟进。这样学习的好处是什么呢？读源码和原理剖析不用解释，抄代码是为了让你亲手操作一遍加强记忆，运行结果分析可以更快更牢固掌握知识点，然后默写一遍总结自己掌握情况。

      最重要的是项目跟进，将教会你所掌握的编程技术在实际应用中如何使用，也就是你在未来工作中的工作如何进行。在面试及工作中项目经验都将直接决定你的薪资和发展，云和数据大数据培训班采用真实企业大数据项目进行对学生实训，以提高学生的竞争力，这是其他培训机构少有的。

五、工具的使用

      工欲善其事必先利其器。开发工作包含各种各样的活动，需求收集分析、建立用例模型、建立分析设计模型、编程实现、调试程序、自动化测试、持续集成等等，没有工具帮忙可以说是寸步难行。工具可以提高开发效率，使软件的质量更高BUG更少。

六、为什么要学习大数据

      今天大数据技术已经广泛应用于生活、工作及城市规划中，大数据人才需求量不断增长，而大数据人才产出不足造成大数据人才严重短缺，未来的人工智能、云计算、物联网都与大数据息息相关不可分割，大数据人才需求量将爆发式增长。所以，从就业前景，发展方向等多方面来看，学大数据无疑是最佳选择。

7. 零基础学习大数据要看哪些书

　　1、《为数据而生》
　　书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
　　2、《智能时代》
　　这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
　　3、《R语言预测实战》
　　R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
　　4、《数据之巅》
　　这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
　　5、《Hadoop权威指南》
　　《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
　　6、《Hive编程指南》
　　《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
　　进行完大数据编程语言的学习，这时候你就可以真正的接触大数据技术知识了，我们知道大数据以Hadoop、spark、storm等核心技术组成，自然也会以此为重点突破。