大資料怎麼學習?從零開始大資料學習路線
大資料、人工智慧的崛起，都讓很多人看到了資訊科技的日新月異，也推動了更多傳統型企業逐漸往網際網路企業轉型。如何更好的去分析客戶群體，去抓住自己的客戶所需，是離不開大資料的幫助的!為此，也有越來越多的企業看到大資料程式設計師崗位的重要性，不斷的招兵買馬，以求讓自己的企業能夠在這資訊時代的競爭中立於不敗之地!
但是現在的市場上大資料人才供需不平衡，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資料人才，薪資水平也是非常高。這也讓很多年輕人看到了未來大資料的就業前景，紛紛選擇投入大資料的學習之中。再加上，大資料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!
那麼，零基礎學員大資料學習路線圖該如何去系統化設定呢?今天就來說說，真正專業的大資料學習路線是哪些?
今天為大家整理了部分大資料學習教程與大家共享，每個人可以根據自己的需要來選擇，需要的小夥伴可以+下學習資料分享裙 199加上427最後是210數字連起來就是了。
階段一、大資料基礎——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
(2) HTML、CSS與Java
PC端網站佈局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面佈局、原生Java互動功能開發、Ajax非同步互動、jQuery應用
(3)JavaWeb和資料庫
資料庫、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
階段三、 分散式計算框架和Spark&Strom生態體系
(1)分散式計算框架
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)
(2)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
階段四、 大資料專案實戰(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
階段五、 大資料分析 —AI(人工智慧)
1、Data Analyze工作環境準備&資料分析基礎、資料視覺化、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
把握好大資料學習路線圖，對於零基礎的學員來說還是很有幫助的。