Ⅰ 大數據初學者應該怎麼學
大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。
目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。
那麼，大數據初學者應該怎麼學？
1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；
2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；
3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。
大數據學習路線圖：
Ⅱ 零基礎應該如何學習大數據
首先，學習大數據我們就要認識大數據，大數據(big data)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。 大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Veracity(真實性)。
其次，學習有關大數據課程的內容，第一階段：Java語言基礎(只只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，做大數據不需要很深的Java 技術，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道);
第二階段：Linux精講(因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑);
第三階段：Hadoop生態系統(這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。)
第四階段:strom實時開發(torm是一個免費並開源的分布式實時計算系統。利用Storm可以很容易做到可靠地處理無限的數據流，像Hadoop批量處理大數據一樣，Storm可以實時處理數據。Storm簡單，可以使用任何編程語言。)
第五階段：Spark生態體系(它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。);
第六階段：大數據項目實戰(大數據實戰項目可以幫助大家對大數據所學知識更加深刻的了解、認識，提高大數據實踐技術)。
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Ⅲ 零基礎如何學習大數據技術
大數據的應用場景非常多，不同的應用場景對於大數據技術的要求也有所不同，初學者可以基於自己的知識結構和所處的行業環境，來選擇一個適合自己的應用場景。大數據的行業應用無非有三大場景，其一是數據採集場景，其二是數據分析場景，其三是數據應用場景，可以結合具體的場景來制定學習規劃。
數據採集的應用場景非常多，很多行業領域在開展業務的過程中，都需要先完成數據採集任務，而數據採集領域的人才需求量也相對比較大，整個數據採集涉及到的環節也比較多，包括數據採集、整理和存儲三大部分。相對於數據分析和應用環節來說，數據採集的入門還是相對比較容易的，初學者可以從爬蟲開始學起，然後再逐漸展開和深入。
數據分析是大數據技術的核心之一，數據分析也是當前實現數據價值化的主要方式之一，所以學習大數據技術通常都一定要重視數據分析技術。數據分析當前有兩大方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式，這兩種方式的學習都需要一個過程，可以從基本的統計學知識開始學起，要重視數據分析工具的學習。
數據應用是大數據價值的出口，當前的數據應用目標有兩大類，其一是給決策者使用，其二是給智能體使用，當前隨著大數據逐漸成為互聯網價值的一個重要載體，數據應用目標還將增加一個價值載體的分類。
最後，對於大數據初學者來說，不論選擇哪個學習場景，最好要能夠得到專業人士的指導，這對於提升學習效率有非常直接的影響。
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Ⅳ 大數據怎麼學，自學可以學會嗎
零基礎學習大數據可以有以下幾個步驟：
1、選擇一個具體方向
大數據已經初步形成了一個產業鏈，在數據採集、數據存儲、數據安全、數據分析、數據呈現、數據應用等有大量的崗位，不同的崗位需要具備不同的知識結構，所以首先要選擇一個適合自己的方向。
2、學習編程等基礎知識
大數據的基礎知識是數學、統計學和計算機，可以從編程語言開始學起，Python、Java、Scala、R、Go等語言在大數據領域都有一定的應用場景，可以選擇一門學習。大數據開發方向建議選擇Java、Scala，數據分析方向建議學習Python、R。
3、學習大數據平台知識
入門學習Hadoop或者Spark，Hadoop平台經過多年的發展已經形成了較為完成的應用生態，相關的成熟案例也比較多，產品插件也越來越豐富。
Ⅳ 大數據怎麼學
一、數據分析師有哪些要求？
1、理論要求及對數字的敏感性，包括統計知識、市場研究、模型原理等。
2、工具使用，包括挖掘工具、資料庫、常用辦公軟體（excel、PPT、word、腦圖）等。
3、業務理解能力和對商業的敏感性。對商業及產品要有深刻的理解，因為數據分析的出發點就是要解決商業的問題，只有理解了商業問題，才能轉換成數據分析的問題，從而滿足部門的要求。
4、匯報和圖表展現能力。這是臨門一腳，做得再好的分析模型，如果不能很好地展示給領導和客戶，成效就大打折扣，也會影響到數據分析師的職業晉升。
二、請把數據分析作為一種能力來培養
從廣義來說，現在大多數的工作都需要用到分析能力，特別是數據化運營理念深入的今天，像BAT這樣的公司強調全員參與數據化運營，所以，把它作為一種能力培訓，將會讓你終生受益。
三、從數據分析的四個步驟來看清數據分析師需具備的能力和知識：
數據分析的四個步驟（這有別於數據挖掘流程：商業理解、數據理解、數據准備、模型搭建、模型評估、模型部署），是從更宏觀地展示數據分析的過程：獲取數據、處理數據、分析數據、呈現數據。
（一） 獲取數據
獲取數據的前提是對商業問題的理解，把商業問題轉化成數據問題，要通過現象發現本質，確定從哪些緯度來分析問題，界定問題後，進行數據的採集。此環節，需要數據分析師具備結構化的思維和對商業問題的理解能力。
推薦書籍：《金字塔原理》、麥肯錫三部曲：《麥肯錫意識》、《麥肯錫工具》、《麥肯錫方法》
工具：思維導圖、mindmanager軟體
（二） 處理數據
一個數據分析項目，通常數據處理時間佔70%以上，使用先進的工具有利於提升效率，所以盡量學習最新最有效的處理工具，以下介紹的是最傳統的，但卻很有效率的工具：
Excel：日常在做通報、報告和抽樣分析中經常用到，其圖表功能很強大，處理10萬級別的數據很輕松。
UltraEdit：文本工具，比TXT工具好用，打開和運行速度都比較快。
ACCESS：桌面資料庫，主要是用於日常的抽樣分析（做全量統計分析，消耗資源和時間較多，通常分析師會隨機抽取部分數據進行分析），使用SQL語言，處理100萬級別的數據還是很快捷。
Orcle、SQL sever：處理千萬級別的數據需要用到這兩類資料庫。
當然，在自己能力和時間允許的情況下，學習新流行的分布式資料庫及提升自身的編程能力，對未來的職業發展也有很大幫助。
分析軟體主要推薦：
SPSS系列：老牌的統計分析軟體，SPSS Statistics（偏統計功能、市場研究）、SPSS Modeler（偏數據挖掘），不用編程，易學。
SAS：老牌經典挖掘軟體，需要編程。
R：開源軟體，新流行，對非結構化數據處理效率上更高，需編程。
隨著文本挖掘技術進一步發展，對非結構化數據的分析需求也越來越大，需要進一步關注文本挖掘工具的使用。
（三） 分析數據
分析數據，需要用到各類的模型，包括關聯規則、聚類、分類、預測模型等，其中一個最重要的思想是對比，任何的數據需要在參照系下進行對比，結論才有意義。
推薦的書籍：
1、《數據挖掘與數據化運營實戰，思路、方法、技巧與應用》，盧輝著，機械出版社。這本書是近年國內寫得最好的，務必把它當作聖經一樣來讀。
2、《誰說菜鳥不會數據分析（入門篇）》和《誰說菜鳥不會數據分析（工具篇）》，張文霖等編著。屬於入門級的書，適合初學者。
3、《統計學》第五版，賈俊平等編著，中國人民大學出版社。比較好的一本統計學的書。
4、《數據挖掘導論》完整版，[美]Pang-Ning Tan等著，范明等翻譯，人民郵電出版社。
5、《數據挖掘概念與技術》，Jiawei Han等著，范明等翻譯，機械工業出版社。這本書相對難一些。
6、《市場研究定量分析方法與應用》，簡明等編著，中國人民大學出版社。
7、《問卷統計分析實務—SPSS操作與應用》，吳明隆著，重慶大學出版社。在市場調查領域比較出名的一本書，對問卷調查數據分析講解比較詳細。
（四） 呈現數據
該部分需要把數據結果進行有效的呈現和演講匯報，需要用到金字塔原理、圖表及PPT、word的呈現，培養良好的演講能力。
Ⅵ 如何開始學習大數據
那麼大數據從0開始需要學習些什麼內容呢？可以先從這里開始：
1、0基礎學習大數據需要Java基礎
可以說是大數據最基礎的編程語言，一是大數據的本質是海量數據的計算，查詢與存儲，後台開發很容易接觸到大數據量存取的應用場景；二是Java天然的優勢，大數據的組件很多是用Java開發的。
零基礎小白想學習大數據，需要從Java基礎開始學起，可以把Java語言作為第一個入門語言。一般來說，學會JavaSE就可以了，但能掌握JavaEE的話會更好。
2、學習Linux系統管理、Shell編程設計、Maven
大數據技術往往運行在Linux環境下，大數據的分布式集群（Hadoop，Spark）都是搭建在多台Linux系統上，對集群的執行命令都是在Linux終端窗口輸入......想從事大數據相關工作，需要掌握Linux系統操作方法和相關命令。
Ⅶ 怎麼學習大數據工程
第1階段：掌握Java Web數據可視化
你需要掌握Java伺服器端技術，前端可視化技術，資料庫技術，這個階段主要是儲備大數據的前置技能，當然你已經可以從事數據可視化工程師的工作了，但還不能算真正入門大數據。
第2階段：學會 Hadoop 核心及生態圈技術棧
這部分涵蓋的技術比較多，像 HDFS 分布式存儲、MapRece、Zookeeper、Kafka等你都得掌握，掌握後可以去從事 ETL 工程師等一些大數據的崗位，但是知識儲備還不夠完整。
第3階段：搞定計算引擎及分析演算法
計算引擎我建議是 Spark 和 Flink 都能熟練使用，雖然現在一些企業還在用 Spark，但未來 Flink 一定會成為主流。學到這，你已經具備相對完整的大數據技能，能從事一些高薪的崗位了，像大數據研發工程師、推薦系統工程師、用戶畫像工程師等。
Ⅷ 大數據應該怎麼學才能學好
可以先關注一些大數據領域的動態，找一些相關的學習資料，以及大數據入門的書籍，了解什麼是大數據，有哪些崗位就業方向、基本的技術知識等。
大數據有各方面的工作，有需要用到高深的技術的，也有簡單的工作，主要你願意並且有決心從事大數據相關工作，不管你先前讀什麼專業，一定能找到適合你的切入點，進入大數據行業工作。
大數據應用到不同的行業側重點會有不同，不同的崗位對技能要求的側重也不同。零基礎想要進入大數據行業，首先要搞清楚大數據產業鏈的情況，接下來要明確大數據技術棧也就是相關技術體系，選定一個自己想要從事的方向，了解所選崗位方向側重的技能有哪些，定下學習目標和應用方向。
Ⅸ 初學者如何高效學習大數據技術
大數據相比大家一定都不陌生，很多小夥伴一定也想學習大數據技術，從事這方面的工作。因為近些年大數據是非常火爆的一個行業，之未來的發展前景也被大家所看好，所以也吸引了很多人前來學習大數據技術。
那麼，大數據怎麼學習比較好呢？
首先，小編認為大家需要做的就是去選擇一個比較適合自己的學習方式，目前市面上主要是自學和培訓倆種方式。
自學，相對來說是比較適合有一定的編程基礎的小夥伴的，並且自律性也要比較強才行，否則是很那堅持學習下去的，很多人都是因為沒有自律性導致後期逐漸的放棄學習。
培訓，不管是有基礎還是零基礎的都比較適合，只要想學習都是可以的，但前提是你必須要滿足年齡和學歷的一個要求才行。
其次，就是在學習的過中應該如何對待，小編這里一共總結了下邊幾個方面的，希望可以幫助大家。
1、遇到問題一定要及時解決，在解決的過程中先自己試著去解決，如果解決不了就去多問問老師，看看是怎麼解決的；
2、多和同學之間進行交流，在學習中有什麼疑問和同學多進行交流，這樣不僅可以互相幫忙學習，還可以不斷體系學習效率；
3、多敲代碼，多練習。編程學習主要是動手能力，所以大家一定要多去練習，只有練習之後你才能更好的發現問題並解決。