大數據如何入門

❶ 入門大數據需要學習什麼內容

分享大數據學習路線：

第一階段為JAVASE+MYSQL+JDBC

主要學習一些Java語言的概念，如字元、流程式控制制、面向對象、進程線程、枚舉反射等，學習MySQL資料庫的安裝卸載及相關操作，學習JDBC的實現原理以及Linux基礎知識，是大數據剛入門階段。

第二階段為分布式理論簡介

主要講解CAP理論、數據分布方式、一致性、2PC和3PC、大數據集成架構。涉及的知識點有Consistency一致性、Availability可用性、Partition
tolerance分區容忍性、數據量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。

第三階段為數據存儲與計算（離線場景）

主要講解協調服務ZK(1T)、數據存儲hdfs(2T)、數據存儲alluxio(1T)、數據採集flume、數據採集logstash、數據同步Sqoop(0.5T)、數據同步datax(0.5T)、數據同步mysql-binlog(1T)、計算模型MR與DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任務調度Azkaban、任務調度airflow等。

第四部分為數倉建設

主要講解數倉倉庫的歷史背景、離線數倉項目-伴我汽車（5T）架構技術解析、多維數據模型處理kylin（3.5T）部署安裝、離線數倉項目-伴我汽車升級後加入kylin進行多維分析等；

第五階段為分布式計算引擎

主要講解計算引擎、scala語言、spark、數據存儲hbase、redis、ku，並通過某p2p平台項目實現spark多數據源讀寫。

第六階段為數據存儲與計算（實時場景）

主要講解數據通道Kafka、實時數倉druid、流式數據處理flink、SparkStreaming，並通過講解某交通大數讓你可以將知識點融會貫通。

第七階段為數據搜索

主要講解elasticsearch，包括全文搜索技術、ES安裝操作、index、創建索引、增刪改查、索引、映射、過濾等。

第八階段為數據治理

主要講解數據標准、數據分類、數據建模、圖存儲與查詢、元數據、血緣與數據質量、Hive Hook、Spark Listener等。

第九階段為BI系統

主要講解Superset、Graphna兩大技術，包括基本簡介、安裝、數據源創建、表操作以及數據探索分析。

第十階段為數據挖掘

主要講解機器學習中的數學體系、Spark Mlib機器學習演算法庫、Python scikit-learn機器學習演算法庫、機器學習結合大數據項目。

對大數據分析有興趣的小夥伴們，不妨先從看看大數據分析書籍開始入門！B站上有很多的大數據教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講的很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

❷ 大數據怎麼入門學習

Excel 也是要會一點的。不過 Excel 這種常用的辦公軟體，比如說做個圖，算算總合、平均之類的，熟練使用vlookup等幾個常用函數，稍微復雜點的數據透視表 (pivot) 就夠了

❸ 零基礎如何學習大數據技術

大數據的應用場景非常多，不同的應用場景對於大數據技術的要求也有所不同，初學者可以基於自己的知識結構和所處的行業環境，來選擇一個適合自己的應用場景。大數據的行業應用無非有三大場景，其一是數據採集場景，其二是數據分析場景，其三是數據應用場景，可以結合具體的場景來制定學習規劃。

數據採集的應用場景非常多，很多行業領域在開展業務的過程中，都需要先完成數據採集任務，而數據採集領域的人才需求量也相對比較大，整個數據採集涉及到的環節也比較多，包括數據採集、整理和存儲三大部分。相對於數據分析和應用環節來說，數據採集的入門還是相對比較容易的，初學者可以從爬蟲開始學起，然後再逐漸展開和深入。

數據分析是大數據技術的核心之一，數據分析也是當前實現數據價值化的主要方式之一，所以學習大數據技術通常都一定要重視數據分析技術。數據分析當前有兩大方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式，這兩種方式的學習都需要一個過程，可以從基本的統計學知識開始學起，要重視數據分析工具的學習。

數據應用是大數據價值的出口，當前的數據應用目標有兩大類，其一是給決策者使用，其二是給智能體使用，當前隨著大數據逐漸成為互聯網價值的一個重要載體，數據應用目標還將增加一個價值載體的分類。

最後，對於大數據初學者來說，不論選擇哪個學習場景，最好要能夠得到專業人士的指導，這對於提升學習效率有非常直接的影響。

關於數據分析必備的方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❹ 想學大數據，不知道如何入門

零基礎學習大數據一般有以下幾步：
1、了解大數據理論
2、計算機編程語言學習
3、大數據相關課程學習
4、實戰項目
（1）了解大數據理論
要學習大數據你至少應該知道什麼是大數據，大數據一般運用在什麼領域。對大數據有一個大概的了解，你才能清楚自己對大數據究竟是否有興趣，如果對大數據一無所知就開始學習，有可能學著學著發現自己其實不喜歡，這樣浪費了時間精力，可能還浪費了金錢。所以如果想要學習大數據，需要先對大數據有一個大概的了解。
（2）計算機編程語言的學習
對於零基礎的朋友，一開始入門可能不會太簡單，大數據學習是需要java基礎的，而對於從來沒有接觸過編程的朋友來說，要從零開始學習，是需要一定的時間和耐心的。
（3）大數據相關課程的學習
一般來說，大數據課程，包括大數據技術入門，海量數據高級分析語言，海量數據存儲分布式存儲，以及海量數據分析分布式計算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等專業課程。如果要完整的學習大數據的話，這些課程都是必不可少的。
（4）實戰項目
不用多說，學習完任何一門技術，最後的實戰訓練是最重要的，進行一些實際項目的操作練手，可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對於相關知識也能加強記憶，在今後的運用中，也可以更快的上手，對於相關知識該怎麼用也有了經驗。

❺ 怎樣進行大數據的入門級學習

一、整體了解數據分析——5小時
新人們被」大數據「、」人工智慧「、」21世紀是數據分析師的時代「等等信息吸引過來，立志成為一名數據分析師，於是問題來了，數據分析到底是干什麼的?數據分析都包含什麼內容?
市面上有很多講數據分析內容的書籍，在此我推薦《深入淺出數據分析》，此書對有基礎人士可稱消遣讀物， 但對新人們還是有一定的作用。閱讀時可不求甚解，重點了解數據分析的流程、應用場景、以及書中提到的若干數據分析工具，無需糾結分析模型的實現。5個小時，足夠你對數據分析工作建立初步的印象，消除陌生感。
二、了解統計學知識——10小時
15個小時只夠你了解一下統計學知識，作為入門足夠，但你要知道，今後隨著工作內容的深入，需要學習更多的統計知識。
本階段推薦書籍有二：《深入淺出統計學》《統計學：從數據到結論》，要了解常用數理統計模型(描述統計指標、聚類、決策樹、貝葉斯分類、回歸等)，重點放在學習模型的工作原理、輸入內容和輸出內容，至於具體的數學推導，學不會可暫放一邊，需要用的時候再回來看。
三、學習初級工具——20小時
對於非技術類數據分析人員，初級工具只推薦一個：EXCEL。推薦書籍為《誰說菜鳥不會數據分析》，基礎篇必須學習，提高篇不一定學(可用其他EXCEL進階書籍)，也可以學習網上的各種公開課。
本階段重點要學習的是EXCEL中級功能使用(數據透視表，函數，各類圖表適用場景及如何製作)，如有餘力可學習VBA。
四、提升PPT能力——10小時
作為數據分析人員，PPT製作能力是極其重要的一項能力，因此需要花一點時間來了解如何做重點突出，信息明確的PPT，以及如何把各類圖表插入到PPT中而又便於更新數據。10個小時並不算多，但已經足夠(你從來沒做過PPT的話，需要再增加一些時間)。具體書籍和課程就不推薦了，網上一抓一大把，請自行搜索。
五、了解資料庫和編程語言——10小時
這個階段有兩個目標：學習基礎的資料庫和編程知識以提升你將來的工作效率，以及測試一下你適合學習哪一種高級數據分析工具。對於前者，資料庫建議學MySQL(雖然Hadoop很有用但你不是技術職位，初期用不到)，編程語言建議學Python(繼續安利《深入淺出Python》，我真沒收他們錢……)。資料庫學到聯合查詢就好，性能優化、備份那些內容用不到;Python則是能學多少學多少。
六、學習高級工具——10小時
雖然EXCEL可以解決70%以上的問題，但剩下30%還是需要高級工具來做(不信用EXCEL做個聚類)。高級分析工具有兩個選擇：SPSS和R。雖然R有各種各樣的好處，但我給的建議是根據你在上一步中的學習感覺來定學哪一個工具，要是學編程語言學的很痛苦，就學SPSS，要是學的很快樂，就學R。不管用哪一種工具，都要把你學統計學時候學會的重點模型跑一遍，學會建立模型和小幅優化模型即可。
七、了解你想去的行業和職位——10+小時
這里我在時間上寫了個」+「號，因為這一步並不一定要用整塊時間來學習，它是貫穿在你整個學習過程中的。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。你將來想投入哪個行業和哪個職位的方向，就要去學習相關的知識(比如你想做網站運營，那就要了解互聯網背景知識、網站運營指標體系、用戶運營知識等內容)。
八、做個報告——25小時
你學習了那麼多內容，但現在出去的話你還是找不到好工作。所有的招聘人員都會問你一句話：你做過哪些實際項目?(即使你是應屆生也一樣) 如果你有相關的項目經驗或者實習經驗，當然可以拿出來，但是如果沒有，怎麼辦?答案很簡單，做個報告給他們看，告訴招聘者：我已經有了數據分析入門級(甚至進階級)職位的能力。同時，做報告也會是你將來工作的主要內容，因此也有可能出現另外一種情況：你費盡心血做了一個報告，然後發現這不是你想要的生活，決定去干別的工作了……這也是件好事，有數據分析能力的人做其他工作也算有一項優勢。

❻ 怎麼自學大數據

自學大數據學習路線：（前提：以Java語言為基礎）

總共分為四個模塊：

• 大數據基礎

• 大數據框架

• 大數據項目

• 其他

第一模塊：大數據基礎

• Java基礎：集合，IO流

• JVM：重點是項目調優

• 多線程：理論和項目應用

• Linux：最基本的操作

這一個模塊的重點是為了面試做准備，個人根據自己的情況去復習，復習的時候理論部分建議看書和博客資料，應用部分建議看視頻和Demo調試。

下面分別去詳細的介紹一下：

• Java基礎：集合，IO流

主要是理論部分，可以看書或者博客總結，這一塊沒什麼推薦的，網上很多資料可以找到。

• JVM：重點是項目調優

• 多線程：理論和項目應用

這兩塊重點要結合到項目中，通過項目中的實際使用，然後反饋到對應的理論基礎，這一塊建議在B站上看對應的視頻。B站」尚矽谷「官網上的視頻很詳細。

• Linux：最基本的操作

這一塊有時間，先把《鳥哥的Linux私房菜》這本書看一遍，然後裝個Linux系統自己玩玩，對應的最常使用的命令自己敲敲。

如果沒時間，就把最常用的命令自己敲敲，網上有對應的總結，自己很容易搜到。一定要自己敲敲。

第二模塊：大數據框架

Hadoop：重點學，畢竟大數據是以Hadoop起家的，裡面就HDFS，MapReces，YARN三個模塊。

Hive：先學會怎麼用，當作一個工具來學習。

Spark：重點學，用來替代Hadoop的MapReces的，裡面重點有三塊：Spark Core，Spark SQL，Spark Streaming。

Flink：我還沒學。

Hbase：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Kafka：先學怎麼用，其實裡面的模塊可以先理解成兩部分：生產者和消費者。所有的核心都是圍繞這兩個展開的。

Flume：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Sqoop：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Azkaban：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

Scala：這個是一門編程語句，基於Java 而來的，可以工作後在學習。

Zookeeper：當作一個工具來學習，先學習怎麼用。

以上的學習視頻和資料可以在B站的」尚矽谷「和」若澤大數據「里找到，很詳細。資料目前最詳細的資料就是各個框架對應的官網。視頻里也是對著官網一步一步講的。官網都是英文的，可以用Google瀏覽器的翻譯插件，翻譯成中文後在看。

第三模塊：大數據項目

B站的」尚矽谷「和」若澤大數據「。

第四模塊：其他

分布式：知道最基本的概念，有個分布式項目的經驗。分布式項目可以在B站的」尚矽谷「里找到。

演算法：網上有詳細的總結，書：推薦《劍指Offer》和《演算法4》，看演算法的目的是先掌握實現演算法的思路然後才是實現方式。

SQL：主要是調優，網上有很詳細的總結。

除此之外：Storm框架不要學了。

很多准備前期都是為了面試，例如：JVM和多線程，SQL調優和演算法。這些東西真正使用的過程中千差萬別，但核心知識不變，所以面試的時候總是會問，這一塊的前期以通過面試為主要點。

學習了差不多了，例如：Hadoop，Hive 和Spark學完了，就去面試面試，通過面試的情況在來調整自己的學習。

❼ 大數據初學者應該怎麼學

大數據大家一定都不陌生，現在這個詞幾乎是紅遍了大江南北，不管是男女老幼幾乎都聽說過大數據。大數據作為一個火爆的行業，很多人都想從事這方面相關的工作，所以大家就開始加入了學習大數據的行列。

目前，市面上不僅是學習大數據的人數在增加，隨之而來的是大數據培訓機構數量的迅速上升。因為很多人認為這是一門難學的技術，只有經過培訓才能夠很好的學習到相關技術，最終完成就業的目的。其實，也並不都是這樣的，學習大數據的方法有很多，只有找到適合自己的就能夠達到目的。

那麼，大數據初學者應該怎麼學？

1、如果是零基礎的初學者，對於大數據不是很了解，也沒有任何基礎的話，學習能力弱，自律性差的建議選擇大數據培訓學習更有效；

2、有一定的基礎的學員，雖然對於大數據不是很了解，但有其它方面的編程開發經驗，可以嘗試去選擇自學的方式去學習，如果後期感覺需要大數據培訓的話再去報名學習；

3、就是要去了解大數據行業的相關工作都需要掌握哪些內容，然後根據了解的內容去選擇需要學習的大數據課程。

大數據學習路線圖：

❽ 新人如何入門大數據技術

在學習的過程中，也可以適當擴展一下自身的知識面，包括學習一些分布式開發框架等等，但是對於已經就業的初級職場人來說，學習大數據一定要從崗位任務入手。

當前大數據產業鏈上，崗位的劃分通常分為三大類，其一是大數據開發，其二是大數據分析，其三是大數據運維，而這三大類崗位又有很多細分的崗位，不同的團隊對於從業者的知識結構也有不同的要求。以大數據分析崗位為例，很多從事BI的團隊，對於從業者的編程能力要求並不高，對於資料庫知識的要求比較高，所以職場新人首先要了解自己的工作任務，然後再制定學習規劃。

產業領域往往會採用商用的大數據平台，並不像在學生時代，往往有大塊的學習時間來學習開源的大數據平台，比如Hadoop等，所以在學習時，要搞清楚企業所採用的技術平台，然後把技術平台的結構和API搞清楚，這是比較重要的。當前商用大數據平台往往都有比較完善的技術描述文檔，通常也會有很多案例可以學習，這些都會明顯提升學習效率。

最後，對於職場新人來說，一定要重視與技術團隊中的技術骨幹進行交流，不斷明確自己的學習方向和學習內容，這是非常重要的，學會溝通是初級職場人最應該掌握的能力。

關於新人如何入門大數據技術，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

❾ 怎樣入門大數據

大數據技術想要入門是比較難的，如果是零基礎想要靠自學入門大數據的還是不太可能事情，最好是找一家靠譜的大數據培訓機構進行系統的培訓。
大數據也不是誰都可以學的，零基礎的最好是本科的學歷，因為大數據需要的邏輯思維分析能力比較強，也涉及到一些大學的數學演算法，所以學歷要求會高些。
如果是有Java基礎的哪就另當別論了，大數據技術的培訓，基本都是以Java為基礎鋪墊的的，有一些Java基礎的話，相對來說就容易一些了，如果是直接想學大數據開發的話，Linux基礎要有一些，然後就是大數據相關組件的熟悉和使用，以及他們之間各個有什麼作用，數據採集聚合傳輸處理，各個組件在什麼位置，有什麼作用等。

❿ 如何入門大數據

學習大數據的兩大基礎就是JAVA和Linux，學習順序不分前後。需要同時掌握，才可以繼續大數據課程的學習。
Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？
只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。