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如何学习大数据,(附上大数据学习路线)

其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

如何学习大数据,(附上大数据学习路线)

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过

搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘

宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。

随着大数据行业的快速发展,也随之出现了一些问题,比如大数据人才的缺失就是目前急需解

决的一个问题,那么很多学大数据的人又出现了一些问题,就是大家普遍担心的就是零基础能

不能学习大数据,会不会不好学?

零基础的人要不要去大数培训机构学习大数据开发吗?答案是可以的去。大数据学习并不是高

深莫测的,虽然对于零基础学员来说不是那么简单,但是只要你认真学习,加上有专业老师的

指导和针对性的训练,相信你也是可以完全掌握大数据的。

零基础的同学学习大数据开发不能急于求成,要分阶段分步骤来一步步完成,大概可以分为四步:

第一个阶段:了解大数据的基本概念

首先,学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,比如说,要先学习这门课程的

一些专业的术语,学习一些入门概念知道这么课程是做什么的,主要的学习知识有哪些。那么

学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是那些,避免自己在对大数据一

无所知的情况下就开始盲目学习。

第二个阶段:学习计算机的编程语言

对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读

枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言,还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很

多,比如:R,C++,Python,Java等等。

第三阶段:大数据有关的学习课程

经过了前两阶段的基础学习后,我们对编程语言也基本掌握了,接下来就可以进行大数据部分

的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家:行业真正大数据,82%主讲都是hadoop、

spark生态体系、storm实时开发,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!

第四个阶段:项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用

中,可以更快的上手,对于相关知识的使用方法也有了经验。

世上无难事只怕有心人,无论你是有基础也好还是没基础也好,只要你认真学习大数据就一定

会学好。

大数据结合人工智可以达到真正的数据科学家。

机器学习:是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论

等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的

各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相

对容易。

深度学习:深度学习的概念源于人工神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度学习应用的实

例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法

更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。

最快的学习方法,就是师从行业专家,毕竟老师有多年积累的经验,自己少走弯路达到事半功

倍的效果。

2018年全新升级大数据学习路线

第一阶段:Linux理论

(1)Linux基础;(2)Linux-shell编程;(3)高并发:lvs负载均衡;(4)高可用&反向代理

第二阶段:Hadoop理论

(1)hadoop-hdfs理论;(2)hadoop-hdfs集群搭建;(3)hadoop-hdfs 2.x & api ;(4)hadoop-MR理论 ;

(5)hadoop-MR开发分析;(6)hadoop-MR源码分析 ;(7)hadoop-MR开发案例

第三阶段:Hive理论

(1)Hive介绍以及安装 ;(2)Hive实战

第四阶段:HBase

(1)HBase介绍以及安装 ;(2)HBase调优

第五阶段: redis理论

(1)redis类型 ; (2) redis高级

第六阶段:Zookeeper理论

(1)Zookeeper介绍 ;(2) Zookeeper使用

第七阶段: Scala语法

(1)Scala语法介绍;(2)scala语法实战

第八阶段: Spark理论

(1)Spark介绍;(2)Spark代码开发流程 ; (3)Spark集群搭建;(4) Spark资源调度原理;

(5)Spark任务调度;(6)Spark案例;(7)Spark中两种最重要shuffle;

(8)Spark高可用集群的搭建;(9)SparkSQL介绍;(10) SparkSQL实战 ;

(11)SparkStreaming介绍;(12)SparkStreaming实战

第九阶段:机器学习介绍

(1) 线性回归详解; (2)逻辑回归分类算法; (3)Kmeans聚类算法; (4)KNN分类算法; (5)决策树 随机森林算法

第十阶段:Elasticsearch理论

(1)Elasticsearch搜索原理; (2) Elasticsearch实战

第十一阶段:Storm理论

(1)Storm介绍以及代码实战;(2)Storm伪分布式搭建以及任务部署; (3)Storm架构详解以及DRCP原理;

(4) 虚拟化理论kvm虚拟化 ; (5) docker

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