教你零基礎如何快速入門大資料技巧

教你零基礎如何快速入門大資料技巧

現在是大資料時代，很多人都想要學習大資料，因為不管是就業前景還是薪資都非常的不錯，不少人紛紛從其他行業轉型到大資料行業，那麼零基礎的人也想要學習大資料怎麼辦呢？下面一起探討下零基礎如何快速入門大資料技巧吧。

很多人都需要學習大資料是需要有一定的基礎的，程式語言就是必備的條件之一，程式語言目前熱門的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，無論是學習哪一門程式語言，總之要精細掌握一門語言是非常必須的，我們先拿應用廣泛的Java說起哦。

.在入門學習大資料的過程當中有遇見學習，行業，缺乏系統學習路線，系統學習規劃，歡迎你加入我的大資料學習交流裙：529867072 ，裙檔案有我這幾年整理的大資料學習手冊，開發工具，PDF文件書籍，你可以自行下載。

Java的方向有三個：JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大資料的話只需要學習JavaSE就可以了，在學習Java的時候，我們一般需要學習這些： HTML，CSS，JS，java的基礎，JDBC與資料庫，JSP java web技術， jQuery與AJAX技術，Spring、Mybatis、Hibernate等等。這些課程都能幫助我們更好了解Java，學會運用Java。

再者就是Linux，大資料相關的軟體基本都是在Linux執行的，所以從事大資料工作還是需要學習Linux的哦，而且能夠讓你迅速掌握大資料相關技術，也有很大的幫助。學習shell就能夠很好的看到指令碼更容易理解和配置大資料叢集，對以後新出來的大資料技術學習會更快。

對於零基礎學習大資料的人，不管是學習哪一門語言，實戰很重要，所以學習之後一定要及時運用起來，只有不斷使用，才會更有經驗，更能學到大資料的技巧，多聯手，相信你一定可以掌握這門技術的。

大資料學習路線圖——讓自己系統學習，知道每一個階段的學習內容

階段一、大資料基礎——java語言基礎方面

（1）Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

（2）HTML、CSS與Java

PC端網站佈局、HTML5 CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生Java互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

（3）JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

此階段是針對沒有程式設計基礎，或者對基礎不紮實的同學一次補習，這個很重要，就像建一座大廈，這就是地基，地基不穩，就算修再高，總有一天會轟然倒塌！

階段二、Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉儲Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

這章是基礎課程，幫大家進入大資料領域打好 Linux基礎，以便更好地學習Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等眾多課程。因為企業中無一例外的是使用 Linux來搭建或部署專案。

Hadoop生態系統的課程，對HDFS體系結構和shell以及java操作詳細剖析，從知曉原理到開發的專案，讓大家打好學習大資料的基礎。

詳細講解 Mapreduce，Mapreduce可以說是任何一家大資料公司都會用到的計算框架，也是每個大資料工程師應該熟練掌握的。Hadoop2x叢集搭建前面帶領大家開發了大量的 MapReduce程式。

大資料學習路線，一共分為這幾個階段（文末附贈學習教程一套）

階段三、分散式計算框架和Spark&Strom生態體系

（1）分散式計算框架

Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統（某一線公司真實專案）、實戰二：新浪網（）

（2）storm技術架構體系

Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統專案、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

Spark大資料處理本部分內容全面涵蓋了 Spark生態系統的概述及其程式設計模型,深入核心的研究,。不僅面向專案開發人員,甚至對於研究 Spark的學員,此部分都是非常有學習指引意義的課程

階段四、大資料專案實戰（一線公司真實專案）

資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

專案練習其實是穿插課程其中的，在講解大資料理論的同時，將實踐知識穿插其中，增加學生對大資料技術的理解和應用。

階段五、大資料分析 —AI（人工智慧）

Data Analyze工作環境準備&資料分析基礎、資料視覺化、Python機器學習

1、Python機器學習2、影像識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰專案：戶外裝置識別分析

此階段是深入提升階段，為學生想轉行人工智慧打下良好的基礎，多重技能，更能大大提升就業質量。