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0基礎怎麼學習大資料?給零基礎學習者支幾招

小白如何學習大資料技術?大資料怎麼入門?怎麼做大資料分析?資料科學需要學習那些技術?大資料的應用前景等等問題,已成為熱門大資料領域熱門問題,以下是對新手如何學習大資料技術問題的解答~

大資料開發學習可以按照以下內容進行學習

第一階段:JavaSE+MySql+Linux

學習內容:Java 語言入門 → OOP 程式設計 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 實

用技術 → Mysql 資料庫 → 階段專案實戰 → Linux 基礎 → shell 程式設計

學習目標:學習java語言,掌握java程式編寫、面向物件程式開發,掌握MySql體系結構及核心程式設計技術,打好 Linux 基礎,為後續學習提供良好的語言基礎。

第二階段:Hadoop 與生態系統

學習內容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

學習目標:掌握大資料學習基石Hadoop、資料序列化系統與技術、資料的統計分析、分散式叢集、流行的佇列、資料遷移、大資料平臺分析等

第三階段:Storm 與Spark 及其生態圈

學習內容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 機器學習

學習目標:讓大家擁有完整專案開發思路和架構設計,掌握從資料採集到實時計算到資料儲存再到前臺展示,所有工作一個人搞定!並可以從架構的層次站在架構師的角度去完成一個專案。

第四階段:其他

學習內容:Mahout 機器學習 → R 語言→ Python

學習目標:機器學習領域經典演算法的實現,熟練使用 R語法和統計思維,可以基於具體問題建立數學模型,掌握python技術與資料分析,將資料結果以視覺化的直觀方式展示給目標使用者。

第五階段:專案實戰、技術綜合運用

學習內容:某手機公司bug 系統 → 傳統廣告怎麼用大資料 → 類網際網路電商網站 → 網站日誌收集清洗系統 → 網站流量統計分析系統

學習目標:具備企業級大型完整專案開發能力,綜合運用大資料分析知識,完成資料分析、收集、展示的完整流程。

大資料開發相比於資料分析和挖掘來說,對程式設計基礎要高一些,對於零基礎學員也會比較困難。然,有道是“有志者事竟成”,用心學習大資料開發,每個人都會有所收穫。其實簡單的來說,大資料就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助決策。

大資料可以實現的應用可以概括為兩個方向,一個是精準化定製,第二個是預測。比如像通過搜尋引擎搜尋同樣的內容,每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦,或者你到了一個地方,自動給你推薦周邊的消費設施等等。

隨著大資料行業的快速發展,也隨之出現了一些問題,比如大資料人才的缺失就是目前急需解決的一個問題,那麼很多學大資料的人又出現了一些問題,就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大資料,會不會不好學?

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大資料開發嗎?答案是可以的去。大資料學習並不是高深莫測的,雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單,但是隻要你認真學習,加上有專業老師的指導和針對性的訓練,相信你也是可以完全掌握大資料的。

零基礎的同學學習大資料開發不能急於求成,要分階段分步驟來一步步完成,大概可以分為四步:

第一個階段:瞭解大資料的基本概念

首先,學習一門課程的時候,要對這門課程有一個簡單的瞭解,比如說,要先學習這門課程的一些專業的術語,學習一些入門概念知道這麼課程是做什麼的,主要的學習知識有哪些。那麼學習大資料就必須知道什麼是大資料,一般大資料的運用領域是那些,避免自己在對大資料一無所知的情況下就開始盲目學習。

第二個階段:學習計算機的程式語言

對於零基礎的小夥伴們來說,開始入門可能並不是那麼容易,需要學習大量的理論知識,閱讀枯燥的教材。因為要掌握一門計算機程式語言,還是很難的。大家都知道計算機程式語言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

第三階段:大資料有關的學習課程

經過了前兩階段的基礎學習後,我們對程式語言也基本掌握了,接下來就可以進行大資料部分的課程學習了。在這裡小編要特別提醒大家:行業真正大資料,82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發,初學者請務必認清你要學的是不是真正大資料!

第四個階段:專案實戰階段

實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容,同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中,可以更快的上手,對於相關知識的使用方法也有了經驗。

世上無難事只怕有心人,無論你是有基礎也好還是沒基礎也好,只要你認真學習大資料就一定會學好。

後續提高

大資料結合人工智可以達到真正的資料科學家。

機器學習:是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。它是人工智慧的核心,是使計算機具有智慧的根本途徑,其應用遍及人工智慧的各個領域,它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的演算法基本比較固定了,學習起來相對容易。

深度學習:深度學習的概念源於人工神經網路的研究,最近幾年發展迅猛。深度學習應用的例項有AlphaGo、人臉識別、影象檢測等。是國內外稀缺人才,但是深度學習相對比較難,演算法更新也比較快,需要跟隨有經驗的老師學習。

大資料具體是怎樣的存在,不同的人,不同的立場有不同的看法。也可以抽象為大資料不僅僅是一種概念那麼簡單,更是一種方法。最終的目的就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的資料輔助服務決策。大資料學習群142973723

很對人對於大資料沒有清晰的認識,大資料一方面是基於海量的資料,另一方面最為重要的最有就是能我們是生活變得更加方便,能夠依據個人喜好偏好,推薦為你有用的資訊,減少我們搜尋浪費的時間,也能提高工作效率,篩出無用資料。隨著IT網際網路的發展,資料資訊的不斷增加,資料的積累越來越多,處理速度也越來越快,對資料從不同維度運用不同模型進行分析處理,資料結果也更加準確,而最終使的資料為我們的決策服務。

同時依靠大資料企業和公司可以通過網際網路非常方便的蒐集資訊,然後進行篩選調研,問答然後做出更加完善的產品,產品的更新週期也會大大縮短,省去了之前花費大量人力財力去市場調研的繁瑣,同時這種結果也更加清晰準確。

大資料分析的五個基本方面:

1.大資料探勘

大資料最主要的就是資料探勘,這也是其核心所在。同時依據不同的格式和資料型別,使得資料呈現更加科學的技術特點,因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料。

2.大資料語擎

大資料分析廣泛應用於網路資料探勘,精準判斷使用者需求。

3.大資料預測性分析能力

從大資料中挖掘出特點,大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析,通過科學的建立模型,之後便可以通過模型帶入新的資料,從而預測未來的資料。

4.大資料管理

高質量的資料和有效的資料管理,無論是在學術研究還是在商業應用領域,都能夠保證分析結果的真實和有價值。

5.大資料視覺化

視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點,同時能夠非常容易被讀者所接受,就如同看圖說話一樣簡單明瞭。

 我還是要推薦下我自己建立的大資料分享群142973723,這是大資料學習交流的地方,不管你是小白還是大牛,小編都歡迎,不定期分享乾貨,包括我整理的一份適合零基礎學習的大資料資料和入門教程。

大資料可應用於各行各業,將人們收集到的龐大資料進行分析整理,實現資訊的有效利用。基於大資料龐大的資料量,大資料必然無法用人腦來推算、估測,或者用單臺的計算機進行處理,必須採用分散式計算架構,依託雲端計算的分散式處理、分散式資料庫、雲端儲存和虛擬化技術,因此,大資料的挖掘和處理還需要依託雲技術才能實現。

大資料的前景和意義也就不言而喻了,未來,大資料能夠對大量、動態、能持續的資料,通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘,從而獲得具有洞察力和新價值的東西。源於網際網路的發展,收集資料的門檻越來越低,收集資料變成一件簡單的事情,這些海量的資料中是含有無窮的資訊和價值的,如何更好的提煉出有價值的資訊,這就體現大資料的用途了。