Question

学习如何大数据

Answer 1

大数据开发技术的学习对于现阶段来说是非常重要的，企业对大数据开发技术的需求在逐渐增大，市场上相关大数据开发岗位在逐渐增多，在未来的发展过程中，大数据开发的发展空间会相对比较大，小伙伴对大数据开发技术的学习是一个不错的选择。
1.相关基础知识的学习积累。小伙伴初学大数据开发技术主要以基础知识为主，涉及到操作系统（Linux）、数据库、编程语言（Java、Python、Scala）、算法设计基础以及统计学基础知识。这一过程虽然内容比较多，还好所学到知识都不是很难。对于零基础小伙伴在这一阶段的学习过程中，最好是能够写一些相关的小项目，同时通过大数据培训班老师的指导，相信很快能够达到入门的阶段性学习。
2.大数据平台开发学习。接下来学习的内容主要以大数据平台为主，对于初学大数据开发技术的小伙伴来说最好选择开源的大数据平台，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，而且大数据培训班都会有相关的案例为你提供一些学习资料，让小伙伴更容易上手学习。
3.项目实战案例的练习。小伙伴想要学好大数据开发技术知识，除了理论基础知识的积累，还需要结合相关的项目实战案例的练习来深入学习理解大数据开发技术知识，实践的内容主要分为三个大的任务，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，由于不同的岗位往往需要掌握不同的实践能力，所以掌握更多的实践知识能够在一定程度上提升自己的岗位适应能力。

Answer 2

从学习方法来说：

1.你得有学习兴趣

2.你得有学习计划

3.你的有学习环境

4.你得有学习目标

从学习知识上来说：（以数据分析为例，因为大数据行业细分知识很多，其中大数据开发和大数据分析是较为主要的两个学习方向）

1、基本知识掌握：javase+linux

学习大数据的基础知识是java和linux，这两项掌握后，再开始真正大数据技术的学习。

2、大数据处理技术掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK

以下这些都是必须要学习的课程

• 数据结构和算法 （Python入门）

• 数据和统计基础（R入门+统计学和微积分、线性代数恶补）

• 数据库基础（SQL入门）

• 统计学和计量经济学（计量经济学恶补）

• 最优化和决策模型（运筹学优化模型入门）

• 机器学习（决策树、KNN等机器学习算法入门）

• 网络科学（图论入门和用Python捣鼓网络Gephi，Gurobi啥的入门）

• 商业分析（商业入门）

• 可视化（可视化工具（Tableau, Python）和视觉设计理论入门）

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