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。

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。大資料學習群142973723

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。