怎样入门大数据

1. 怎样入门大数据

大数据技术想要入门是比较难的，如果是零基础想要靠自学入门大数据的还是不太可能事情，最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的培训。
大数据也不是谁都可以学的，零基础的最好是本科的学历，因为大数据需要的逻辑思维分析能力比较强，也涉及到一些大学的数学算法，所以学历要求会高些。
如果是有Java基础的哪就另当别论了，大数据技术的培训，基本都是以Java为基础铺垫的的，有一些Java基础的话，相对来说就容易一些了，如果是直接想学大数据开发的话，Linux基础要有一些，然后就是大数据相关组件的熟悉和使用，以及他们之间各个有什么作用，数据采集聚合传输处理，各个组件在什么位置，有什么作用等。

2. 大数据入门学习怎么做

大数据学习，主要是自学和报班学习两种方式。
大数据目前发展是比较好的，特别是在鸿蒙发布后物联网时代的到来下，大数据相关岗位将会更多。想要转行的话，大数据的确是个很好的方向。既然想要转行大数据，那么肯定要具备大数据的相关知识与技能，由于涉及的学习面比较广，不建议自学。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：
①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。
②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
④Hadoop：分布式计算和存储的框架，需要有java语言基础。
⑤spring cloud：一系列框架的有序集合，他巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发。
⑤python：一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
大数据可以从事的职业：
①大数据维护、研发、架构工程师方向
所涉及的专业岗位为：大数据工程师、大数据维护工程师、大数据研发工程师、大数据架构师等；
②大数据挖掘、分析方向
所涉及的专业岗位为：大数据分析师、大数据高级工程师、大数据分析师专家、大数据挖掘师、大数据算法师等。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

3. 新手如何学习大数据

新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。
想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。
自学大数据路线图👇👇

尝试自学若觉得自己的约束能力一般，但是能学到进去也想尽快掌握技术，那可以考虑参加大数据培训班，老师指导效率也会比较高。
无论是自学还是参加培训班都需要自己付出较多的努力哦。

4. 入门大数据需要学什么?

以大数据开发来说，其中涉及到的主要是大数据应用开发，要求一定的编程能力，在学习阶段，主要需要学习掌握大数据技术框架，包括hadoop、hive、oozie、flume、hbase、kafka、scala、spark等等。


以大数据分析来说，有主攻业务运营方面的数据分析师，也有主攻机器学习、深度学习等的数据挖掘师，具体到其中的各个职位，更是有着更加具体的技能要求，那么在学习阶段就要先做好相关的准备了。


作为一名零基础学习者，请不要将大数据开发看做一门与Java、python等相似的IT语言，大数据更像是一门技术，其所包含的内容相对比较多。在正式开始学习之前，可以买一些大数据相关书籍或者找一些网上的学习资料，先建立对行业以及对大数据相关职位的了解。


比如，大数据分为哪些发展方向，不同的发展方向对应哪些发展职位，各个职位的发展所要求的核心技能点是什么，企业对于大数据人才的需求是什么样的，了解清楚了这些，才能真正考虑清楚，学什么怎么学。

5. 新人如何入门大数据技术?

在学习的过程中，也可以适当扩展一下自身的知识面，包括学习一些分布式开发框架等等，但是对于已经就业的初级职场人来说，学习大数据一定要从岗位任务入手。


当前大数据产业链上，岗位的划分通常分为三大类，其一是大数据开发，其二是大数据分析，其三是大数据运维，而这三大类岗位又有很多细分的岗位，不同的团队对于从业者的知识结构也有不同的要求。以大数据分析岗位为例，很多从事BI的团队，对于从业者的编程能力要求并不高，对于数据库知识的要求比较高，所以职场新人首先要了解自己的工作任务，然后再制定学习规划。


产业领域往往会采用商用的大数据平台，并不像在学生时代，往往有大块的学习时间来学习开源的大数据平台，比如Hadoop等，所以在学习时，要搞清楚企业所采用的技术平台，然后把技术平台的结构和API搞清楚，这是比较重要的。当前商用大数据平台往往都有比较完善的技术描述文档，通常也会有很多案例可以学习，这些都会明显提升学习效率。


最后，对于职场新人来说，一定要重视与技术团队中的技术骨干进行交流，不断明确自己的学习方向和学习内容，这是非常重要的，学会沟通是初级职场人最应该掌握的能力。


关于新人如何入门大数据技术，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

6. 大数据入门要注意哪些

1 工具的学习（排列有序）

python（我用的python tutorial,细节可以查书learning python，然后查询一些文档比如,numpy,matplotlib官方文档) 

java （我先看的 head first java, 然后thinking in java看了一部分）

linux shell (越熟越好，我只是刷了鸟哥那本入门书的前半部分）

hadoop (需要会折腾，在win电脑上不好配置，如果实验室有环境或者有人帮忙带带入门最好。





2 机器学习入门（排列有序）

集体编程智慧（把例子刷一遍，一方面是理解入门数据挖掘，一方面更熟悉下python)

数据挖掘导论，机器学习(tom mitchell),Andrew Ng的机器学习课程，机器学习实战（主要参考下书中的代码，书中代码并不是非常完美，主要用来入门）。。

这几个材料建议选其中一、二个为核心连贯学习，其他可以参考。比如你先用数据挖掘导论了解一些基本的概念，用Andrew Ng的机器学习课程进行比较细致的学习，其中要实习一些算法的时候可以参考机器学习实战，某些算法看不懂时候可以参考其他书籍



Kaggle找几个最简单的题进行入门实战。(比如泰坦尼克号那题）

可以适当了解一些机器学习的具体应用，如：推荐系统、图像处理、语音或搜索。（结合自己的兴趣专业选择某一个深入学习）

Pattern Recognition And Machine Learning,The Elements of Statistical Learning 两本理论非常详细的巨著，如果有精力一定要看看。建议从第一本看起（因为我也只能勉强看懂第一本，第二本如果其他人都说很经典，可以看懂的话肯定是要看的）。





3 数据结构基础

算法导论+leetcode在线题目



总结：

看书要多动手，多总结，比如看了个朴素贝叶斯算法，最好把这个方法总结一下，然后编写代码实现简单的例子。参考更多的书籍，参考baidu

另外如果想找份工作一定要多多实习，只要有一份不错的实习经验找个好工作的概率大大增加。从另外一个角度，不要把宝全部压在校招上。

7. 大数据学习入门难怎么办？

对于没有基础学员来说学习大数据有一定的难度，如需学习大数据推荐咨询【达内教育】。学习大数据要注意以下两点：1、建立起兴趣。在IT技术领域，理论的学习是一个长期的枯燥的过程，大数据尤其如此，在真正能够进行大数据实操之前，需要完成整个技术体系的学习，搭建起完整的大数据技术知识体系。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，想【学大数据】，要对大数据有更深的了解，并且找到自己的兴趣点。2、要抓住机遇。大数据正在快速发展当中，行业在快速变化，具备真正的行业经验的大数据人才，才是更受到青睐的。零基础学习大数据，起点低，但是成长空间大，掌握扎实的技术，快速入行，在行业当中成长，积累经验，才能获得更好的发展机会。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关大数据的相关信息，推荐咨询【达内教育】。秉承“名师出高徒、高徒拿高薪”的教学理念，是达内公司确保教学质量的重要环节。作为美国上市职业教育公司，诚信经营，拒绝虚假宣传是该机构集团的经营理念。该机构在学员报名之前完全公开所有授课讲师的授课安排及背景资料，并与学员签订《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

8. 大数据学习入门规划？

大数据方向的工作目前分为三个主要方向: 
01.大数据工程师
02.数据分析师
03.大数据科学家
04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）
一、大数据工程师的技能要求
二、大数据学习路径
三、学习资源推荐（书籍、博客、网站）
一、大数据工程师的技能要求总结如下:
必须技能10条:01.Java高级编程(虚拟机、并发)02.Linux 基本操作03.Hadoop（此处指HDFS+MapReduce+Yarn ）04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）05.Hive06.Kafka 、07.Storm08.Scala09.Python10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）进阶技能6条:11.机器学习算法以及mahout库加MLlib12.R语言13.Lambda 架构14.Kappa架构15.Kylin16.Aluxio
二、学习路径

第一阶段:
01.Linux学习（跟鸟哥学就ok了）
02.Java 高级学习（《深入理解Java虚拟机》、《Java高并发实战》
第二阶段:
03.Hadoop （董西成的书）04.HBase（《HBase权威指南》）05.Hive（《Hive开发指南》）06.Scala（《快学Scala》）07.Spark （《Spark 快速大数据分析》）08.Python （跟着廖雪峰的博客学习就ok了）
第三阶段:对应技能需求，到网上多搜集一些资料就ok了，我把最重要的事情(要学什么告诉你了)，剩下的就是你去搜集对应的资料学习就ok了当然如果你觉得自己看书效率太慢，你可以网上搜集一些课程，跟着课程走也OK 。这个完全根据自己情况决定,如果看书效率不高就上网课，相反的话就自己看书。

三，学习资源推荐:01.Apache 官网02.Stackoverflow04.github03.Cloudra官网04.Databrick官网05.过往的记忆（技术博客）06.CSDN，51CTO 07.至于书籍当当、京东一搜会有很多，其实内容都差不多                                                                                      那么如何从零开始规划大数据学习之路！                                                                                        大数据的领域非常广泛，往往使想要开始学习大数据及相关技术的人望而生畏。大数据技术的种类众多，这同样使得初学者难以选择从何处下手。本文将为你开始学习大数据的征程以及在大数据产业领域找到工作指明道路，提供帮助。