但是現在的市場上大數據人才供需不平衡，崗位需求多，這就給不少企業帶來了困難。我們不難看出人才市場更是提出來高薪聘請大數據人才，薪資水平也是非常高。這也讓很多年輕人看到了未來大數據的就業前景，紛紛選擇投入大數據的學習之中。再加上，大數據在很多一線城市的大公司大平臺運用更為廣泛，如果能夠在這些企業工作，是很有利於剛畢業的應屆生為自己的簡歷鍍金的!

那麽，零基礎學員大數據學習路線圖該如何去系統化設置呢?今天就來說說，真正專業的大數據學習路線是哪些?

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　　階段一、大數據基礎——java語言基礎方面

(1)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字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

(2) HTML、CSS與Java

PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生Java交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

(3)JavaWeb和數據庫

數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　階段二、 Linux&Hadoop生態體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架

　　階段三、 分布式計算框架和Spark&Strom生態體系

(1)分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基於Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

(2)storm技術架構體系

Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日誌告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　階段四、 大數據項目實戰(一線公司真實項目)

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

　　階段五、 大數據分析 —AI(人工智能)

1、Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析

把握好大數據學習路線圖，對於零基礎的學員來說還是很有幫助的。

大數據怎麽學習?從零開始大數據學習路線