近期，经常听到这样一句特别豪气的话“我家里有矿”！对于数据而言，没有大数据技术的数据一无是处，但经过大数据技术处理的数据，就是金矿，价值连城！
面临能将“矿”玩弄于股掌之间的大数据技术，谁能坐怀不乱？谁又能忍心放弃这个难得的机遇呢？那么问题来了，该如何学习大数据技术呢？学习是一项很好的技能，但也需要循序渐进！
学习大数据的头一步：打好基础，比高逼格的大数据技术更重要！而基础知识就是：编程语言和linux操作系统。
我们以java编程为例，当然了你所擅长的编程语言也可以是python、Scala等！
Java：只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
接下来就是大数据技术的两大生态系统：Hadoop生态系统和spark生态系统。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
以上很多都是必须的理论技术知识，想要成功就业，光纸上谈兵不行，还需要一定的实战经验才行，寻找一些大数据相关的项目进行练练手，巩固一下自己的技术。
以上就是对如何学习大数据的简单总结，如果学完之后仍有余力，自然也是可以学习机器学习、人工智能等技术知识吗，对你以后的就业会有很大的优势！
面临能将“矿”玩弄于股掌之间的大数据技术，谁能坐怀不乱？谁又能忍心放弃这个难得的机遇呢？那么问题来了，该如何学习大数据技术呢？学习是一项很好的技能，但也需要循序渐进！
学习大数据的头一步：打好基础，比高逼格的大数据技术更重要！而基础知识就是：编程语言和linux操作系统。
我们以java编程为例，当然了你所擅长的编程语言也可以是python、Scala等！
Java：只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
接下来就是大数据技术的两大生态系统：Hadoop生态系统和spark生态系统。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
以上很多都是必须的理论技术知识，想要成功就业，光纸上谈兵不行，还需要一定的实战经验才行，寻找一些大数据相关的项目进行练练手，巩固一下自己的技术。
以上就是对如何学习大数据的简单总结，如果学完之后仍有余力，自然也是可以学习机器学习、人工智能等技术知识吗，对你以后的就业会有很大的优势！
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2019-09-27
大数据职位涉及专业知识和精通编程语言。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言。因此，如果您想学习大数据开发，您需要精通至少一种高级语言。对与从事大数据行业的程序员来说，不仅要精通java开发技术，而且要了解大数据技术。
对于大数据工程师来说，大型互联网公司都希望是具有高度统计和数学背景的人才，实践能力和开发大规模数据处理能力是大数据工程师必备的一些要素。
学历至少要是大专，想在程序员和大数据领域拼搏，学历也是一个大门槛。如果向大数据转行，学历最好能进修。
必备技能：
Hadoop
Hive
Zookeeper
HBase
Sqoop
Spark
大数据领域有多种技术，学习与你大数据工作角色相关的技术非常重要。
第2个回答 2018-06-04
这位小鲜肉是想学大数据吗？想学大数据的话就首先要把大数据的基础java语言学好啊，万丈高楼平地起，地基一定要打牢固啊，平时还需要你多下苦工啊，如果你基础好的可以选择专业的机构来学习本回答被提问者采纳
第3个回答 2018-06-04
1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。本回答被网友采纳
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。本回答被网友采纳
第4个回答 2021-04-23
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
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