大數據學習方法，大數據如何學好
大家好，今天小編關注到一個比較有意思的話題，就是關于大數據學習方法的問題，于是小編就整理了1個相關介紹大數據學習方法的解答，讓我們一起看看吧。
如何從零開始、系統(tǒng)地學習大數據？
階段一JavaSE基礎核心
1深入理解Java面向對象思想
2掌握開發(fā)中常用基礎API
3熟練使用集合框架、IO流、異常
4能夠基于JDK8開發(fā)
5熟練使用MySQL，掌握SQL語法
階段二Hadoop生態(tài)體系架構
1Linux系統(tǒng)的安裝和操作
2熟練掌握Shell腳本語法
3Idea、Maven等開發(fā)工具的使用
4Hadoop組成、安裝、架構和源碼深度解析，以及API的熟練使用
5Hive的安裝部署、內部架構、熟練使用其開發(fā)需求以及企業(yè)級調優(yōu)
6Zookeeper的內部原理、選舉機制以及大數據生態(tài)體系下的應用
7Flume的架構原理、組件自定義、監(jiān)控搭建，熟練使用Flume開發(fā)
實戰(zhàn)需求
8Azkaban的安裝部署，熟練使用進行工作流的調度執(zhí)行
9Kafka的安裝部署以及框架原理，重點掌握Kafka的分區(qū)分配策略、
一致性保證等，熟練掌握低級API、高級API的使用
10統(tǒng)籌Hadoop生態(tài)下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、Sqoop
等諸多框架，搭建數據采集系統(tǒng)，熟練掌握框架結構和企業(yè)級調優(yōu)手段
階段三Spark生態(tài)體系架構
1Scala語言的基礎入門、數據結構講解、面向對象、函數式編程、模式匹
配、高級類型、隱式轉換等重點內容的掌握使用
2Spark的入門安裝部署、Spark Core部分的基本API使用熟練、編程進
階、自定義累加器和廣播變量的使用和原理掌握、SparkSQL的編程掌握
和如何自定義函數、SparkSreaming的應用解析、Spark的內核源碼詳解
（包括部署、啟動、任務劃分調度、內存管理等）、Spark的企業(yè)級調優(yōu)
策略。
3HBase的部署使用、原理架構講解與企業(yè)級優(yōu)化
4最新的大型離線數倉項目，對電商常見及疑難指標的熟練掌握，完全自主
搭建整個數倉架構
5Redis的入門、基本配置講解、jedis的熟練掌握
6熟練掌握實時分析項目的架構及需求處理思路
階段四Flink生態(tài)體系架構
1熟練掌握Flink的基本架構以及流式數據處理思想，熟練使用Flink多種
Soure、Sink處理數據，熟練使用基本API、Window API 、狀態(tài)函數、
Flink SQL、Flink CEP復雜事件處理等
2使用Flink搭建實時數倉項目，熟練使用Flink框架分析計算各種指標
3開發(fā)工具Git&Git Hub的熟練使用
4ElasticSearch的入門安裝部署及使用
階段五項目實戰(zhàn)階段
2以在線教育為背景，搭建實時數倉處理系統(tǒng)，獨立完成項目搭建和需求實現
3采用阿里云平臺全套大數據產品重構電商項目，熟悉離線數倉、實時指標的
阿里云解決方案。
4可選掌握推薦和機器學習項目，熟悉并使用系統(tǒng)過濾算法以及基于內容的
推薦算法等
5可選掌握用戶畫像項目，使用數字化標簽描述用戶個性特征、勾畫目標用戶
學編程沒有什么捷徑，就是要多看別人的代碼，多敲自己的代碼。多思考為什么要這樣，培養(yǎng)編程思維。
每天有效學習時長要有6個小時這樣，1-2小時的筆記時間，敲代碼的時長2-3小時。
編程一定要代碼量上去?。。?/p>
因為很多都是一學就會，一敲就廢。
俗話說，鍵盤敲爛月薪過萬；鍵盤落灰狗屎一堆。
建議按著學習路線去學習，基本這種都是針對企業(yè)的招聘來安排的課程。
你要針對性的去學習，不要一口吃個大胖子，學習是個循循漸進地過程。
B站全網最全大數據學習路線：
https://www.bilibili.com/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7
如何從零開始、系統(tǒng)地學習大數據？最重要的是哪種方向選擇，大數據相關的方向還是有很多的，方向不一樣學習的東西就不一樣。簡單舉例以大數據開發(fā)和大數據分析來說明。
大數據開發(fā)方向
如果選擇大數據開發(fā)方向，那最重要的就是軟件的開發(fā)。而這基本就是程序員所需要系統(tǒng)學習的知識。作為程序員那最起碼應該掌握一門開發(fā)語言，一般從這里著手最能夠引起興趣。比如選擇Java、C#.Net、Php、Python等等其中一門從最基礎開始學，邊學邊實踐，慢慢能寫出一些程序后就能體會到里面的樂趣。當然還有學習大數據開發(fā)相關的環(huán)境，比如Hadoop、數據庫等知識。
但要長期從事軟件開發(fā)做好項目，最好還是要系統(tǒng)性的學習，基本就可以參照大學軟件工程的學習計劃進行系統(tǒng)學習。比如主要專業(yè)課程：程序設計語言、數據結構、操作系統(tǒng)、編譯技術、軟件工程概論、統(tǒng)一建模語言、軟件體系結構、軟件需求、軟件項目管理、數據庫與實現計算、計算機安全等等。當然一般在職的人可能沒有這么多時間來學習這些比較理論性的，可以選擇必要的幾門學習，個人認為這幾科目：數據結構、軟件工程、軟件項目管理等是比較實用的，當然有時間的話盡量多選學有好處。
大數據分析
選擇大數據分析方向，則理論性知識需要更扎實，當然也得要掌握一些工具。對于數據分析來說，很重要的就是數學知識、統(tǒng)計學、概率知識等等。如果要系統(tǒng)性的學習，可以參照數據科學與大數據技術專業(yè)課程，比如：C（Java、Python）程序設計、數據結構、大數據算法、人工智能、應用統(tǒng)計、大數據機器學習、數據建模、大數據分析與處理、大數據管理等等。
當然有些大數據分析師培訓機構的課程也可以參考，這些是比較注重實用性，而系統(tǒng)性不太足。比如掌握的實用知識較多：除了前端知識、還有Python、Echarts、D3、Power BI、SmartBI、SAP、Tableau、R語言分析、建模分析等等，學習后就可以上手做。
大數據相關的知識非常繁多且雜，要系統(tǒng)學習的話最好就是找一個方向進行。
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感謝邀請，如果說從零開始系統(tǒng)的學習大數據，那我們必然是先學基礎的東西。
其實，我個人建議，樓主如果想學習的話，完全可以去報一個系統(tǒng)的班，在班里有老師帶著你，一來是節(jié)省時間，二來可以學習到等多的東西。
你也可以看看我寫的文章，我將從下面的順序依次簡單的介紹大數據。
第一階段：JAVA基礎
模塊（1）：Java編程基礎
Java基本語法、面向對象、IO、集合、多線程、Socket編程、基礎綜合實戰(zhàn)等；
模塊（2）：數據庫MySQL數據庫、JDBC、存儲過程和SQL查詢增強等；
模塊（3）：JAVA基礎編程實戰(zhàn)
數據分析綜合實戰(zhàn)案例
第二階段：Java Web階段
模塊（1）：Mybatis
Mybatis快速入門、Mybatis的架構介紹、Mybatis實現增刪改查、SqlMapConfig的使用、動態(tài)sql、關聯(lián)映射
模塊（2）：SpringMVC
SpringMVC快速入門、參數綁定、RequestMapping注解、ResponseBody注解、靜態(tài)資源映射、攔截器
模塊（3）：Spring
Spring快速入門、Spring的IOC、Spring注解、Spring的AOP、整合Mybaties和SpringMVC
模塊（4）:SpringBoot
SpringBoot快速入門、SpringBoot核心、SpringBoot的Web開發(fā)
模塊（5）：數據可視化Echarts
Echarts的基本使用、創(chuàng)建餅狀圖、柱狀圖、折線圖、整合SpringBoot
第三階段：大數據分布式離線計算技術體系
模塊（1）：Linux操作系統(tǒng)
Linux系統(tǒng)簡介、Linux系統(tǒng)服務器集群安裝部署、Linux常用命令操作、Linux系統(tǒng)管理、
Linux Shell編程等；
模塊（2）：大數據HADOOP技術棧
Hadoop生態(tài)體系簡介、HDFS、MapReduce、Yarn、
Hive、Sqoop、Flume、Azkaban、HBase、
第四階段：大數據分布式內存實時計算技術體系
模塊（1）：大數據Spark生態(tài)系統(tǒng)
Scala函數式編程
Spark生態(tài)體系、SparkCore、SparkSQL、Kafka、SparkStreaming、SparkMLlib、GraphX
模塊（2）：NoSQL數據庫
MongoDB、Redis
模塊（3）：大數據ElasticSearch生態(tài)系統(tǒng)
Lucene和ElasticSearch等；
第五階段：大數據實戰(zhàn)項目
這就是我對這個問題的看法，有幫助到大家的話，關注支持一下下~~
感謝堅持關注的朋友~
世界很大，幸好有你~
歡迎在評論區(qū)留下你的問題或困惑，我將每天與你分享我的觀點和心得。
聚焦最新科技咨訊，探尋未來智能領域，我是Mario女陶。
到此，以上就是小編對于大數據學習方法的問題就介紹到這了，希望介紹關于大數據學習方法的1點解答對大家有用。