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成都大数据学习四步骤:小白如何学习大数据技术?大数据怎么入门?

发布者: 成都达内     浏览次数:     发布时间:2018-09-19 10:13:49

成都大数据学习:随着大数据行业的快速发展,也随之出现了一些问题,比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题,那么很多学大数据的人又出现了一些问题...

  成都大数据学习四步骤:小白如何学习大数据技术?大数据怎么入门?

  没有基础可以学习大数据吗?0基础怎么学习大数据?大数据的应用前景等等问题,已成为热门大数据领域热门问题,今天达妹就来为大家具体解答一下关于大数据学习的相关问题。

  随着大数据行业的快速发展,也随之出现了一些问题,比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题,那么很多学大数据的人又出现了一些问题,就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据,会不会不好学?

  成都大数据学习

  零基础的人要不要去大数培训机构学习大数据开发吗?答案是可以的去。大数据学习并不是高深莫测的,虽然对于零基础学员来说不是那么简单,但是只要你认真学习,加上有专业老师的指导和针对性的训练,相信你也是可以完全掌握大数据的。

  零基础学大数据四步骤

  零基础的同学学习大数据开发不能急于求成,要分阶段分步骤来一步步完成,大概可以分为四步:

  第一个阶段:了解大数据的基本概念

  首先,学习一门课程的时候,要对这门课程有一个简单的了解,比如说,要先学习这门课程的一些专业的术语,学习一些入门概念知道这么课程是做什么的,主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据,一般大数据的运用领域是那些,避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

  第二个阶段:学习计算机的编程语言

  对于零基础的小伙伴们来说,开始入门可能并不是那么容易,需要学习大量的理论知识,阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言,还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,Python,Java等等。

  第三阶段:大数据有关的学习课程

  经过了前两阶段的基础学习后,我们对编程语言也基本掌握了,接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家:行业真正大数据,82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发,初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据!

  第四个阶段:项目实战阶段

  实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中,可以更快的上手,对于相关知识的使用方法也有了经验。

  世上无难事只怕有心人,无论你是有基础也好还是没基础也好,只要你认真学习大数据就一定会学好。

  成都大数据学习

  后续提高

  大数据结合人工智可以达到真正的数据科学家。

  机器学习:是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了,学习起来相对容易。

  深度学习:深度学习的概念源于人工神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才,但是深度学习相对比较难,算法更新也比较快,需要跟随有经验的老师学习。

  大数据开发具体学习内容

  大数据开发学习可以按照以下内容进行学习

  第一阶段:JavaSE+MySql+Linux

  学习内容:Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实

  用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程

  学习目标:学习java语言,掌握java程序编写、面向对象程序开发,掌握MySql体系结构及核心编程技术,打好 Linux 基础,为后续学习提供良好的语言基础。

  第二阶段:Hadoop 与生态系统

  学习内容:Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig

  学习目标:掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等

  第三阶段:Storm 与Spark 及其生态圈

  学习内容:Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习

  学习目标:让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。

  成都大数据学习四步骤:小白如何学习大数据技术?大数据怎么入门?

  第四阶段:其他

  学习内容:Mahout 机器学习 → R 语言→ Python

  学习目标:机器学习领域经典算法的实现,熟练使用 R语法和统计思维,可以基于具体问题建立数学模型,掌握python技术与数据分析,将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。

  第五阶段:项目实战、技术综合运用

  学习内容:某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统

  学习目标:具备企业级大型完整项目开发能力,综合运用大数据分析知识,完成数据分析、收集、展示的完整流程。

  大数据开发相比于数据分析和挖掘来说,对编程基础要高一些,对于零基础学员也会比较困难。然,有道是“有志者事竟成”,用心学习大数据开发,每个人都会有所收获。其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

  大数据可以实现的应用可以概括为两个方向,一个是精准化定制,第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容,每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐,或者你到了一个地方,自动给你推荐周边的消费设施等等。

  当然,最快的学习方法,就是师从行业专家,毕竟老师有多年积累的经验,自己少走弯路达到事半功倍的效果。

(责任编辑:范老师)
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