大数据学习入门难怎么办？ 想要学习大数据，应该怎么入门？
很对人对于大数据没有清晰的认识，大数据一方面是基于海量的数据，另一方面最为重要的最有就是能我们是生活变得更加方便，能够依据个人喜好偏好，推荐为你有用的信息，减少我们搜寻浪费的时间，也能提高工作效率，筛出无用数据。随着IT互联网的发展，数据信息的不断增加，数据的积累越来越多，处理速度也越来越快，对数据从不同维度运用不同模型进行分析处理，数据结果也更加准确，而最终使的数据为我们的决策服务。
同时依靠大数据企业和公司可以通过互联网非常方便的搜集信息，然后进行筛选调研，问答然后做出更加完善的产品，产品的更新周期也会大大缩短，省去了之前花费大量人力财力去市场调研的繁琐，同时这种结果也更加清晰准确。
大数据分析的五个基本方面：
1.大数据挖掘
大数据最主要的就是数据挖掘，这也是其核心所在。同时依据不同的格式和数据类型，使得数据呈现更加科学的技术特点，因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据。
2.大数据语擎
大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，精准判断用户需求。
3.大数据预测性分析能力
从大数据中挖掘出特点，大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据
4.大数据管理
高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
5.大数据可视化
可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。基于大数据庞大的数据量，大数据必然无法用人脑来推算、估测，或者用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术，因此，大数据的挖掘和处理还需要依托云技术才能实现。
学习这种东西就是多学多练习，熟能生巧一遍不会就多敲几遍。
大数据学习路线
第1阶段Java
第2阶段JavaEE核心
第3阶段Hadoop生态体系
第4阶段大数据spark生态体系
大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外，更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
二者关系：
大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。
可以说，云计算充当了工业革命时期的发动机的角色，而大数据则是电。
大数据学习相对来说还是有一定难度的，更适合有基础的同学，按照路线图的顺序学习，如果觉得入门难，可以选择参加培训班，让讲师带着你学习，跟上脚步就好了，学习的效果要比自学好，选择机构的时候重点关注机构的口碑，希望你早日学有所成。
大数据路线图
初学者如何高效学习大数据技术?~
1.对于零基础小伙伴学习大数据开发技术知识来说，相关java、Python等编程技术知识的积累学习是很重要的，小伙伴通过不断的学习技术基础知识过程中，不断的去丰富自身知识结构，只有掌握了一定编程开发技术基础知识，才能更好的去理解学习大数据开发技术知识。因此，小伙伴在选择适合自己的大数据培训机构的时候，培训课程内容的选择是首要的，课程是否新颖，是否符合企业发展需求都是小伙伴在选择的时候需要考察的一个因素。
2.教学能力是小伙伴快速入门的重要因素之一，因此小伙伴在选择大数据培训机构的时候，通过免费试学的机会，在真实的学习环境中，了解培训机构老师的教学水平和解决问题的应变能力，可以侧面了解到大数据培训机构的综合教学水平是什么样的。一个靠谱的大数据培训机构，老师都是具有丰富开发经验和教学经验的，在带领小伙伴学习过程中，通过交叉知识的讲解，让小伙伴更快的理解相关大数据开发技术知识。
3.行业口碑在逐渐的成为小伙伴选择大数据培训机构的衡量标准之一，好的靠谱的大数据培训班的行业口碑并不是自己宣传出来的，是学员口口相传的，口碑比较好的大数据培训班还有一个特点就是，培训规模是比较大的，所以小伙伴在实地考察的时候，一定要注意这一点。
4.小伙伴选择大数据培训学习开发技术知识，最终目的是为了能够更好的就业，所以小伙伴在选择大数据培训机构的时候，一定要对其真实的就业数据进行考察了解，才能做出理性的选择。
如今大数据发展得可谓是如日中天，各行各业对于大数据分析和大数据处理的需求也是与日俱增，越来越多的决策、建议、规划和报告，都要依靠大数据的支撑，学习大数据成了不少人提升或转行的机会。因此，入门大数据开始成为很多人的第一步，下面给大家讲讲，究竟大数据入门，首要掌握的知识点有哪些，如何一步一步进阶呢？
首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。基础
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。
好说完基础了，再说说还需要学习哪些大数据技术，可以按我写的顺序学下去。
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。
记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。
Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。
Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。
Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。
Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。
Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。
Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。
Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。
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。
#国柔发# 大数据该怎么学习,自学能学会吗? -
(17749381763)： 一、大数据学习路线 Java-Linux-Hadoop-Zookeeper-Mysql-Sqoop-Hive-Oozie-Hbase-Kafka-Spark 二、大数据自学的问题1、自学需要有一定开发经验,而且需要有极强的学习能力,和坚强的意志.学习能力这个不用解释了.意志这个问题我讲...
#国柔发# 0基础可以学大数据吗
(17749381763)： 0基础是可以学习大数据的,不过大数据学习有一定难度,要做好心理准备.其次是学习大数据最好学历在大专及以上,不然学起来可能更困难,而且就算报班学习也需要半年左右的时间(我们是全日制安排上课,这样也需要半年),时间上相对其他类型的稍长,你要做好准备.要学习大数据,你至少应该知道大数据是什么,大数据将被用在什么领域.通过对大数据的一般理解,你可以了解你是否对大数据感兴趣.如果你对大数据一无所知,你也可以学习,但学着学着你有可能不喜欢它了,这是浪费时间和精力,还可能是浪费金钱.所以,如果你想学习大数据,你需要对大数据有一个全面的了解.
#国柔发# 大数据开发难不难学?
(17749381763)： 大数据开发学习有一定难度,零基础入门首先要学习Java语言打基础,一般而言,Java学习SE、EE,需要一段时间;然后进入大数据技术体系的学习,主要学习Hadoop、Spark、Storm等. 一般情况下大数据培训的学习时间大约半年左右,大数据更适合有基础的人学习,没有基础学大数据有一定的难度,可以先学习一些Java 基础,选择大数据培训机构重点关注机构口碑情况,再了解机构的师资力量、课程体系、就业信息、费用花销等等方面,多对比几家机构.希望对你有所帮助.
#国柔发# 大数据怎么才能学好?天域IT教育怎么样 -
(17749381763)： 大数据其实学起来没有你想象的那么难,其实最关键的是看你自己的自学能力如何?如果自学能力不是很好的话可以去找专业的学校学习的.
#国柔发# Java软件开发者,如何学习大数据?
(17749381763)： 正常来讲学习大数据之前都要做到以下几点1.学习基础的编程语言(java,python)2.掌握入门编程基础(linux操作,数据库操作、git操作)3.学习大数据里面的各种框架(hadoop、hive、hbase、spark)这是正常学习大数据必须要做到的三个步骤,如果有了java基础再去学习基本上已经成功了一半,起码不用为了基础语言的学习而恼火了.真正的大数据的学习不能仅仅停留在理论的层面上,比如现在经常用到的spark框架目前支持两种语言的开发java或者Scala,现在python语言也能支持了.大数据的方向的切入是全方位的基础语言的学习只是很小的一个方面,编程落实到最后到编程思想,有了指导思想学习起来就能方便很多.
#国柔发# 没有基础可以学习大数据吗? -
(17749381763)： 大数据相对来说更适合有基础的人学习,如果做过Java或者是懂Java的人比较适合,没有基础学大数据是有一定难度的,选择大数据培训机构的时候重点关注机构的口碑情况,除了口碑还要看看师资力量、就业信息、课程详情、费用等等方面,希望你早日学有所成.
#国柔发# 想转型大数据分析好学吗?我没有基础 -
(17749381763)： 不知2113道你是否有基础,大数据需要有JAVA的基础,有基础的话应该好学些,没基础就需要5261从基础课程学起,好不好学真的不好说,有的人觉得好学,也有人觉得不好学,有一定的难4102度也说明这个专业还是有一定的含金量的,好说的话大家不都去学了1653,那还有什么含金量是吧. 万事开头难,只要肯定功夫,了解了技术知识点,学进去了,也就能版够体会得到学习的乐趣,想学就去学吧,逼自己一把,只有挑战一下自己才有成权功的机会.
#国柔发# 学大数据是不是很难呀?
(17749381763)： 现在大数据无疑是一个处于风口的行业,人才的短缺是当前很多企业面临巨大的困难.也有很多人正在观望大数据这一市场,各行各业想要转行的、想要提升的都非常多,这不是因为大数据好学,更大的原因是传统技术过于成熟,市场已经过饱和了,所以说现在的Java、ios之类的行业就算有几年的工作经验,但是薪资却还是没有起色.大数据作为一个新技术,专业人才稀少,市场的需求,导致了大数据人才就业前景很好,薪资也非常可观.
#国柔发# 现在学大数据好吗?零基础该怎么学? -
(17749381763)： 学习大数据还是不错的选择,现在也有很多专业的学校,可以咨询下,一般学费也是比较高的,而且也学不到什么知识,都是一些皮毛而已.
#国柔发# 大数据怎么样?
(17749381763)： 一、大数据不好学,但可以学 1、大数据好不好学,答案是不好学,如果好学的话就不会有上百万的人才缺口了 2、大数据学习是有门槛的,但并不像很多人说的那样需要数学和统计学基础(大数据分析需要这些基础).而我们经常说的大数据...
