大資料入門到精通課程學習,大資料學習，你還得知道這些

多想在萌生向大資料方向發展的想法之後，不免產生一些疑問，應該怎樣入門？應該學習哪些技術？學習路線又是什麼？所有萌生入行的想法與想要學習Java的同學的初衷是一樣的。崗位非常火，就業薪資比較高,，前景非常可觀。基本都是這個原因而嚮往大資料，但是對大資料卻不甚瞭解。如果你想學習，那麼首先你需要學會程式設計，其次你需要掌握數學，統計學的知識，最後融合應用，就可以想在資料方向發展，籠統來說，就是這樣的。但是僅僅這樣並沒有什麼幫助，具體是什麼呢，隨著科多大資料老師一起來看一下。

如果你想要學好大資料最好加入一個好的學習環境，可以來這個Q群251956502 這樣大家學習的話就比較方便，還能夠共同交流和分享資料

現在你需要問自己幾個問題：

1.對於計算機/軟體，你的興趣是什麼？

2.是計算機專業，對作業系統、硬體、網路、伺服器感興趣？

3.是軟體專業，對軟體開發、程式設計、寫程式碼感興趣？

4.還是數學、統計學專業，對資料和數字特別感興趣。

5.你自己的專業又是什麼？

大資料學習的幾個階段

階段一、 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

階段二、 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

階段三、 JavaWeb和資料庫

資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

階段四、LinuxHadoopt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

階段五、 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

階段六、 Spark生態體系

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()

階段七、 Storm生態體系

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

階段八、 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

[if !supportLists]· [endif]目前市面上有許多的培訓機構或者定崗實訓機構，本質來說都是給你技能的，你考慮的是否合適零基礎的人說，明確回覆你，是可以的，但是如果是本科以下的學歷，學大資料的開發比較辛苦，大資料的專業很多，大資料分析，大資料開發,資料庫開發。

一般來說開發類大資料的課程都是學習4個月，單項領域的比如資料庫開發3個月就夠了，大資料開發要求本科以上學歷比較輕鬆，資料庫專科以上就夠了。

從企業方面來說，大資料人才大致可以分為產品和市場分析、安全和風險分析以及商業智慧三大領域。

產品分析是指透過演算法來測試新產品的有效性，是一個相對較新的領域。在安全和風險分析方面，資料科學家們知道需要收集哪些資料、如何進行快速分析，並最終透過分析資訊來有效遏制網路入侵或抓住網路罪犯。 對於想從事大資料工作的求職者來說，如何根據自身條件進行職位選擇？

下面介紹十種與“大資料”相關的熱門職位：

一、ETL研發

隨著資料種類的不斷增加，企業對資料整合專業人才的需求越來越旺盛。ETL開發者與不同的資料來源和組織打交道，從不同的源頭抽取資料，轉換並匯入資料倉儲以滿足企業的需要。ETL研發，主要負責將分散的、異構資料來源中的資料如關係資料、平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉儲或資料集市中，成為聯機分析處理、資料探勘的基礎。目前，ETL行業相對成熟，相關崗位的工作生命週期比較長，通常由內部員工和外包合同商之間通力完成。ETL人才在大資料時代炙手可熱的原因之一是：在企業大資料應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發Hadoop的核心是HDFS和MapReduce.HDFS提供了海量資料的儲存，MapReduce提供了對資料的計算。隨著資料集規模不斷增大，而傳統BI的資料處理成本過高，企業對Hadoop及相關的廉價資料處理技術如Hive、HBase、MapReduce、Pig等的需求將持續增長。如今具備Hadoop框架經驗的技術人員是最搶手的大資料人才。

三、視覺化工具開發

海量資料的分析是個大挑戰，而新型資料視覺化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直觀高效地展示資料。視覺化開發就是在可視開發工具提供的圖形使用者介面上，透過操作介面元素，由可視開發工具自動生成應用軟體。還可輕鬆跨越多個資源和層次連線您的所有資料，經過時間考驗，完全可擴充套件的，功能豐富全面的視覺化元件庫為開發人員提供了功能完整並且簡單易用的元件集合，以用來構建極其豐富的使用者介面。過去，資料視覺化屬於商業智慧開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，資料視覺化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、資訊架構開發大資料重新激發了主資料管理的熱潮。

充分開發利用企業資料並支援決策需要非常專業的技能。資訊架構師必須瞭解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行資料管理和利用。資訊架構師的關鍵技能包括主資料管理、業務知識和資料建模等。

五、資料倉儲研究

資料倉儲是為企業所有級別的決策制定過程提供支援的所有型別資料的戰略集合。它是單個資料儲存，出於分析性報告和決策支援的目的而建立。為企業提供需要業務智慧來指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。資料倉儲的專家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大資料一體機。能夠在這些一體機上完成資料整合、管理和效能最佳化等工作。

六、OLAP開發

隨著資料庫技術的發展和應用，資料庫儲存的資料量從20世紀80年代的兆（M）位元組及千兆（G）位元組過渡到現在的兆兆（T）位元組和千兆兆（P）位元組，同時，使用者的查詢需求也越來越複雜，涉及的已不僅是查詢或操縱一張關係表中的一條或幾條記錄，而且要對多張表中千萬條記錄的資料進行資料分析和資訊綜合。聯機分析處理（OLAP）系統就負責解決此類海量資料處理的問題。OLAP線上聯機分析開發者，負責將資料從關係型或非關係型資料來源中抽取出來建立模型，然後建立資料訪問的使用者介面，提供高效能的預定義查詢功能。

七、資料科學研究

這一職位過去也被稱為資料架構研究，資料科學家是一個全新的工種，能夠將企業的資料和技術轉化為企業的商業價值。隨著資料學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對資料進行，這將使人類認識資料，從而認識自然和行為。因此，資料科學家首先應當具備優秀的溝通技能，能夠同時將資料分析結果解釋給IT部門和業務部門領導。總的來說，資料科學家是分析師、藝術家的合體，需要具備多種交叉科學和商業技能。八、資料預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測使用者行為或鎖定目標使用者。預測分析開發者有些場景看上有有些類似資料科學家，即在企業歷史資料的基礎上透過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業資料管理

企業要提高資料質量必須考慮進行資料管理，並需要為此設立資料管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具彙集企業周圍的大量資料，並將資料清洗和規範化，將資料匯入資料倉儲中，成為一個可用的版本。然後，透過報表和分析技術，資料被切片、切塊，並交付給成千上萬的人。擔當資料管家的人，需要保證市場資料的完整性，準確性，唯一性，真實性和不冗餘。

十、資料安全研究

資料安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、儲存、資料安全管理工作，並對網路、資訊保安專案進行規劃、設計和實施。資料安全研究員還需要具有較強的管理經驗，具備運維管理方面的知識和能力，對企業傳統業務有較深刻的理解，才能確保企業資料安全做到一絲不漏。