大数据学习方法，大数据如何学好

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据学习方法的问题，于是小编就整理了1个相关介绍大数据学习方法的解答，让我们一起看看吧。

如何从零开始、系统地学习大数据？

阶段一JavaSE基础核心

1深入理解Java面向对象思想

2掌握开发中常用基础API

3熟练使用集合框架、IO流、异常

4能够基于JDK8开发

5熟练使用MySQL，掌握SQL语法

阶段二Hadoop生态体系架构

1Linux系统的安装和操作

2熟练掌握Shell脚本语法

3Idea、Maven等开发工具的使用

4Hadoop组成、安装、架构和源码深度解析，以及API的熟练使用

5Hive的安装部署、内部架构、熟练使用其开发需求以及企业级调优

6Zookeeper的内部原理、选举机制以及大数据生态体系下的应用

7Flume的架构原理、组件自定义、监控搭建，熟练使用Flume开发
实战需求

8Azkaban的安装部署，熟练使用进行工作流的调度执行

9Kafka的安装部署以及框架原理，重点掌握Kafka的分区分配策略、
一致性保证等，熟练掌握低级API、高级API的使用

10统筹Hadoop生态下的Hadoop、Flume 、Zookeeper、Kafka、Sqoop
等诸多框架，搭建数据采集系统，熟练掌握框架结构和企业级调优手段

阶段三Spark生态体系架构

1Scala语言的基础入门、数据结构讲解、面向对象、函数式编程、模式匹
配、高级类型、隐式转换等重点内容的掌握使用

2Spark的入门安装部署、Spark Core部分的基本API使用熟练、编程进
阶、自定义累加器和广播变量的使用和原理掌握、SparkSQL的编程掌握
和如何自定义函数、SparkSreaming的应用解析、Spark的内核源码详解
（包括部署、启动、任务划分调度、内存管理等）、Spark的企业级调优
策略。

3HBase的部署使用、原理架构讲解与企业级优化

4最新的大型离线数仓项目，对电商常见及疑难指标的熟练掌握，完全自主
搭建整个数仓架构

5Redis的入门、基本配置讲解、jedis的熟练掌握

6熟练掌握实时分析项目的架构及需求处理思路

阶段四Flink生态体系架构

1熟练掌握Flink的基本架构以及流式数据处理思想，熟练使用Flink多种
Soure、Sink处理数据，熟练使用基本API、Window API 、状态函数、
Flink SQL、Flink CEP复杂事件处理等

2使用Flink搭建实时数仓项目，熟练使用Flink框架分析计算各种指标

3开发工具Git&Git Hub的熟练使用

4ElasticSearch的入门安装部署及使用

阶段五项目实战阶段

1熟练掌握在线教育从0到1搭建大数据处理系统，了解大数据从业人员的
真实工作流程

2以在线教育为背景，搭建实时数仓处理系统，独立完成项目搭建和需求实现

3采用阿里云平台全套大数据产品重构电商项目，熟悉离线数仓、实时指标的
阿里云解决方案。

4可选掌握推荐和机器学习项目，熟悉并使用系统过滤算法以及基于内容的
推荐算法等

5可选掌握用户画像项目，使用数字化标签描述用户个性特征、勾画目标用户

学编程没有什么捷径，就是要多看别人的代码，多敲自己的代码。多思考为什么要这样，培养编程思维。

每天有效学习时长要有6个小时这样，1-2小时的笔记时间，敲代码的时长2-3小时。

编程一定要代码量上去！！！

因为很多都是一学就会，一敲就废。

俗话说，键盘敲烂月薪过万；键盘落灰狗屎一堆。

建议按着学习路线去学习，基本这种都是针对企业的招聘来安排的课程。

你要针对性的去学习，不要一口吃个大胖子，学习是个循循渐进地过程。

B站全网最全大数据学习路线：

https://www.bilibili.com/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7

如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择，大数据相关的方向还是有很多的，方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。

大数据开发方向

如果选择大数据开发方向，那最重要的就是软件的开发。而这基本就是程序员所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言，一般从这里着手最能够引起兴趣。比如选择Java、C#.Net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学，边学边实践，慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境，比如Hadoop、数据库等知识。

但要长期从事软件开发做好项目，最好还是要系统性的学习，基本就可以参照大学软件工程的学习计划进行系统学习。比如主要专业课程：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的，可以选择必要的几门学习，个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的，当然有时间的话尽量多选学有好处。

大数据分析

选择大数据分析方向，则理论性知识需要更扎实，当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说，很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（Java、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。

当然有些大数据分析师培训机构的课程也可以参考，这些是比较注重实用性，而系统性不太足。比如掌握的实用知识较多：除了前端知识、还有Python、Echarts、D3、Power BI、SmartBI、SAP、Tableau、R语言分析、建模分析等等，学习后就可以上手做。

大数据相关的知识非常繁多且杂，要系统学习的话最好就是找一个方向进行。

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感谢邀请，如果说从零开始系统的学习大数据，那我们必然是先学基础的东西。

其实，我个人建议，楼主如果想学习的话，完全可以去报一个系统的班，在班里有老师带着你，一来是节省时间，二来可以学习到等多的东西。

你也可以看看我写的文章，我将从下面的顺序依次简单的介绍大数据。

第一阶段：JAVA基础

模块（1）：Java编程基础

Java基本语法、面向对象、IO、集合、多线程、Socket编程、基础综合实战等；

MySQL数据库、JDBC、存储过程和SQL查询增强等；

模块（3）：JAVA基础编程实战

数据分析综合实战案例

第二阶段：Java Web阶段

模块（1）：Mybatis

Mybatis快速入门、Mybatis的架构介绍、Mybatis实现增删改查、SqlMapConfig的使用、动态sql、关联映射

模块（2）：SpringMVC

SpringMVC快速入门、参数绑定、RequestMapping注解、ResponseBody注解、静态资源映射、拦截器

模块（3）：Spring

Spring快速入门、Spring的IOC、Spring注解、Spring的AOP、整合Mybaties和SpringMVC

模块（4）:SpringBoot

SpringBoot快速入门、SpringBoot核心、SpringBoot的Web开发

模块（5）：数据可视化Echarts

Echarts的基本使用、创建饼状图、柱状图、折线图、整合SpringBoot

第三阶段：大数据分布式离线计算技术体系

模块（1）：Linux操作系统

Linux系统简介、Linux系统服务器集群安装部署、Linux常用命令操作、Linux系统管理、

Linux Shell编程等；

模块（2）：大数据HADOOP技术栈

Hadoop生态体系简介、HDFS、MapReduce、Yarn、

Hive、Sqoop、Flume、Azkaban、HBase、

第四阶段：大数据分布式内存实时计算技术体系

模块（1）：大数据Spark生态系统

Scala函数式编程

Spark生态体系、SparkCore、SparkSQL、Kafka、SparkStreaming、SparkMLlib、GraphX

模块（2）：NoSQL数据库

MongoDB、Redis

模块（3）：大数据ElasticSearch生态系统

Lucene和ElasticSearch等；

第五阶段：大数据实战项目

这就是我对这个问题的看法，有帮助到大家的话，关注支持一下下~~

感谢坚持关注的朋友~

世界很大，幸好有你~

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聚焦最新科技咨讯，探寻未来智能领域，我是Mario女陶。

到此，以上就是小编对于大数据学习方法的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据学习方法的1点解答对大家有用。