朋友不在於多，知心就好;資料不在於多，精緻就好。一份專業的大資料學習資料才是學習大資料的利刃。小編分享的這套大資料學習資料將從學習大綱、書籍、視訊教程分別分享。

　　大資料學習資料之大資料學習大綱

　　階段一、 Java語言基礎

　　Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字串、Java陣列與類和物件、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多執行緒、Swing程式與集合類

　　階段二、 HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生JavaScript互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用

　　階段三、 JavaWeb和資料庫

　　資料庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　階段四、 Linux&Hadoopt體系

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分散式資料庫Hbase、資料倉庫Hive、資料遷移工具Sqoop、Flume分散式日誌框架

　　階段五、 實戰(一線公司真實專案)

　　資料獲取、資料處理、資料分析、資料展現、資料應用

　　階段六、 Spark生態體系

　　Python程式語言、Scala程式語言、Spark大資料處理、Spark—Streaming大資料處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實專案)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

　　階段七、 Storm生態體系

　　storm技術架構體系、Storm原理與基礎、訊息佇列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統專案、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　階段八、 大資料分析 —AI(人工智慧)

　　Data Analyze工作環境準備&資料分析基礎、資料視覺化、Python機器學習

　　1、Python機器學習2、影象識別&神經網路、自然語言處理&社交網路處理、實戰專案：戶外裝置識別分析

　　大資料學習資料之學習書籍

　　1、《為資料而生》

　　書中分別闡述在大資料1.0、大資料2.0和大資料3.0時代下，相對應的資料分析需要做到分析、外化、整合。

　　2、《智慧時代》

　　這本書作者分七章從不同角度對大資料進行介紹，分別以技術和思維方式的改變為主線，從工業革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大資料與智慧化，但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大資料的理念。大資料應用則會滲透到各行各業，這正是作者的用心之處。

　　3、《R語言預測實戰》

　　R語言橫跨了金融、生物、醫學、網際網路等多個領域，主要用於統計、建模及視覺化。由於上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大資料探勘的主要作用之一,藉助R語言來做大資料預測，可以兼具效率與價值於一身。

　　3、《資料之巔》

　　這本書中，從小資料時代到大資料的崛起，作者以巨集大的歷史觀、文化觀、大資料觀，給我們描繪了一幅資料科學、智慧文化的全景圖。

　　4、《Hadoop權威指南》

　　《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高效能處理海量資料集的理想工具。

　　5、《Hive程式設計指南》

　　《Hive程式設計指南》是一本Apache Hive的程式設計指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來彙總、查詢和分析儲存在Hadoop分散式檔案系統上的大資料集合。

　　大資料學習資料之視訊教程

　　學習真的是一件很難堅持到底的事情，更何況是學習大資料技術，小編為你準備好了齊全的學習資料，不要將時間浪費在路上，要知道，如果想要趕上參加大資料培訓班學習的同學的節奏，就必須付出更多的努力。