从大数据入门，到达到一定水平，在学习路径上有什么建议 大数据学习路线有推荐吗？怎么学比较容易？
目前我们正处在大数据时代，掌握大数据相关技术对提高自己的职场竞争力一定是有帮助的。
大数据学习建议：
1、0基础小白从Java语言开始学习
因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；
2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼
在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。
3、大数据开发有明显的场景要求
大数据开发是基于目前已有信息系统的升级改造，是一个系统的过程，包括平台的搭建、数据的存储、服务的部署等都有较大的变化，要想真正理解大数据需要有一个积累的过程。对于初学者来说，应该先建立一个对开发场景的认知，这样会更好的理解大数据平台的价值和作用。
4、从基础开发开始做起
对于初级程序员来说，不管自己是否掌握大数据平台的开发知识，都是从基础的开发开始做起，基于大数据平台开发环境。
从就业的角度来说，大数据开发是一个不错的选择。但我并不建议脱离实际应用来学习大数据，最好要结合实际的开发任务来一边学习一边使用。
首先你要有自己职业规划，知道数据分析和大数据是做什么的、能解决什么问题，给自己定一个小目标。一个有经验的数据科学家：最少要有2到3年工作经验，而工作经验体现在运用数据科学处理各种商业问题的能力上，同时需要具备以下技能：
一流的分析技巧：探索凌乱的数据集并提取洞察的能力；
在SQL运用能力方面是一名内行；
能很好的掌握假设检验、分配、回归分析和贝叶斯方法；
有与商业方面的机器学习经验；
对于Python语言和Jupyter环境有经验；
对于pandas、numpy、sk-learn和NLTK有一定操作经验；
具备写编写Latex格式文档的能力；
在统计学，运筹学，经济学，计算机科学，或其它相关领域具有本科或硕士学历。
未来数据分析是一种工具，在金融、互联网、电子商务、公共服务、医疗健康等领域非常广泛，职位上面偏业务的有数据分析师、数据产品经理、数据规划师等职位，偏技术的有大数据工程师、大数据架构师、算法工程师等职位。你需要了解自己的兴趣和特长并选择合适的职业通道。
在大学本科阶段，没有什么比学好数学更为重要的了：先关课程包括《高等数学》《线性代数》《概率与数理统计》《数值分析》《多元分析》《泛函分析》。数学是一门基础学科，需要长时间的学习和知识积累，而且数学课程离开学校是没地方补的。其他能力大部分是可以通过其他渠道学习的：
一、数据分析技能：
数据清洗
建立数学模型
运用合适的统计方法来分析数据
运用机器学习算法
检验模型的正确与否
实现数据可视化
二、编程技能：
精通一种或多种数据分析工具（R/Matlab/SPSS/SAS)
精通一种或多种面向对角编程语言（Python、C++、Java、C#、perl 等）
其他IT公司经常需要的技能（熟悉HTML/CSS，互联网公司可能会要求)
三、数据管理技能（尤其是针对大规模数据）：
hadoop（尤其是hive/HBase、HDFS和MapRdeuce)
SQL
NoSL
其他IT公司常用的数据管理技能
四、商业知识：熟悉瀑布模型和敏捷模型等软件开发模式
理解公司运行规则
对于产业所属领域有所了解
其他公司常用商业技巧
五、交流技巧（软实力）：
做演讲和PPT演示来展示产品
撰写报名
懂得倾听重点信息
能够将用户的需求转换为实际产品
其他公司常用交流交往技能
作为第一批“数据科学与大数据技术”的科班学生，你们无疑是幸运的，仰望星空，你们已经走在数据科学的大路上，前途一片光明。希望你们能想老一辈统计学家和人工智能专家学习，继往开来，早日成才！
你得先了解下什么是大数据 然后开始学习JAVA之类的基础语言 之后可以多看一些教学视频，当然要是有钱就去报班学习 要不就看些书，有个21天入门的大数据的 具体忘了是啥你可以搜搜。也可以去一些大数据巴士的论坛里瞅瞅多跟人交流交流心得之类的。
我建议现决定个人职业发展路线，然后再决定学习路径上的情况
比如：大数据分很多岗位，大数据开发，大数据测试，大数据可视化，大数据清洗，大数据挖掘，大数据算法等很多岗位，先看看岗位i，觉得自己适合哪个方向，然后再有侧重点的学习，但是目前大数据行业应用最广泛的是大数据开发和大数据可视化，还有部分大数据测试，如果你自学能力很强，建议自学：但是如果你自学能力不强，最好还是找一个市场好一点的培训机构，系统参加下学习，比如：光环大数据，飞马训练营在市场就业口碑和课程上都很不错，你有时间可以去看看
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学大数据面授班的时间大约半年，学大数据可以按照路线图的顺序，
大数据学习路线有推荐吗？怎么学比较容易？~
分享大数据学习路线：第一阶段为JAVASE+MYSQL+JDBC主要学习一些Java语言的概念，如字符、bai流程控制、面向对象、进程线程、枚举反射等，学习MySQL数据库的安装卸载及相关操作，学习JDBC的实现原理以及Linux基础知识，是大数据刚入门阶段。
第二阶段为分布式理论简介主要讲解CAP理论、数据分布方式、一致性、2PC和3PC、大数据集成架构。涉及的知识点有Consistency一致性、Availability可用性、Partitiontolerance分区容忍性、数据量分布、2PC流程、3PC流程、哈希方式、一致性哈希等。
第三阶段为数据存储与计算（离线场景）主要讲解协调服务ZK(1T)、数据存储hdfs(2T)、数据存储alluxio(1T)、数据采集flume、数据采集logstash、数据同步Sqoop(0.5T)、数据同步datax(0.5T)、数据同步mysql-binlog(1T)、计算模型MR与DAG(1T)、hive(5T)、Impala(1T)、任务调度Azkaban、任务调度airflow等。
第四部分为数仓建设主要讲解数仓仓库的历史背景、离线数仓项目-伴我汽车（5T）架构技术解析、多维数据模型处理kylin（3.5T）部署安装、离线数仓项目-伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等；
第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎、scala语言、spark、数据存储hbase、redis、kudu，并通过某p2p平台项目实现spark多数据源读写。
第六阶段为数据存储与计算（实时场景）主要讲解数据通道Kafka、实时数仓druid、流式数据处理flink、SparkStreaming，并通过讲解某交通大数让你可以将知识点融会贯通。
第七阶段为数据搜索主要讲解elasticsearch，包括全文搜索技术、ES安装操作、index、创建索引、增删改查、索引、映射、过滤等。
第八阶段为数据治理主要讲解数据标准、数据分类、数据建模、图存储与查询、元数据、血缘与数据质量、Hive Hook、Spark Listener等。
第九阶段为BI系统主要讲解Superset、Graphna两大技术，包括基本简介、安装、数据源创建、表操作以及数据探索分析。
第十阶段为数据挖掘主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。
对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。
大数据学习就是多听多练除了这个没有什么好的经验，你可以去网上看看大数据免费的视频，现在很多机构都有，找个适合给自己一个定位就好了。
相关要点总结：
18525024766：从大数据入门,到达到一定水平,在学习路径上有什么建议
壤凤答：大数据学习建议：1、0基础小白从Java语言开始学习 因为当前的大数据技术主要是用 Java 实现的或者是基于 Java 的，想入行大数据，Java基础是必备的；2、Java开发能力需要通过实际项目来锻炼 在学习完Java语言之后，往往只是掌握了Java语言的基本操作，只有通过真正的项目锻炼才能进一步提高Java开发能力。3、大...
18525024766：大数据开发工程师:从入门到精通只需3-6个月
壤凤答：一般来说,3-6个月是大数据开发工程师的学习黄金期。当然,如果你有经验丰富的导师指导,学习时间可能会缩短。为了确保你的学习效果,我强烈建议你参加专业的培训机构。在这里,你可以从基础开始,逐步深入,将基础打牢。明确的学习计划在学习过程中,制定一个明确的学习计划是至关重要的。没有计划的学习很容易陷入懒惰...
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壤凤答：第一阶段：大数据技术入门 1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，...
18525024766：怎样进行大数据的入门级学习
壤凤答：进行大数据的入门级学习的分析如下：1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；2、要看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据...
18525024766：关于java学习请问学完java从入门到精通以后是什么样的水平之后学习什么...
壤凤答：学习Java从入门到精通之后，你基本上已经掌握了Java的基础知识和常用技能。这意味着你已经可以开发出一些简单的Java应用程序，并对Java语言有深入的理解。然而，要想达到更高的水平，还需要进一步的学习和实践。以下是我为你提供的一些建议，帮助你进一步提高Java水平：深入学习Java核心技术：掌握Java的核心...
18525024766：入门大数据需要学习什么内容?
壤凤答：第十阶段为数据挖掘主要讲解机器学习中的数学体系、Spark Mlib机器学习算法库、Python scikit-learn机器学习算法库、机器学习结合大数据项目。对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版...
18525024766：大数据初学者应该怎么学?
壤凤答：记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。Mysql：...
18525024766：大数据学习入门都需要学什么?求大神解答一下
壤凤答：大数据学习入门都需要学习和具备的基础知识: 数学知识:数学知识是数据分析师的基础知识。 ①对于初级数据分析师,了解一些描述统计相关的基础内容,有一定的公式计算能力即可,了解常用统计模型算法则是加分。 ②对于高级数据分析师,统计模型相关知识是必备能力,线性代数(主要是矩阵计算相关知识)最好也有一定的了解。 ③而...
18525024766：大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐?
壤凤答：从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。最后，如果有学习...
18525024766：大数据怎么学
壤凤答：2、《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》和《谁说菜鸟不会数据分析（工具篇）》，张文霖等编着。属于入门级的书，适合初学者。3、《统计学》第五版，贾俊平等编着，中国人民大学出版社。比较好的一本统计学的书。4、《数据挖掘导论》完整版，[美]Pang-Ning Tan等着，范明等翻译，人民邮电出版社。...