大数据行业入门

第二，算法工程师，该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。

第三，数据挖掘工程师，建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言(spark的编程语言是Scala)，学习的路线如下：

python基础—pythonweb(强化编程基础)_数学基础补充(线性代数、概率统计、离散数学)_pythonnumpypandas包—机器学习算法—深度学习

第四，数据分析师，该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。

学习路线：python基础—pythonnumpypandas包—excel—spss—sas

第五，大数据可视化，该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。

根据以上的岗位介绍，对自己做一个整体的规划。个人是建议从大数据工程师入手，从java基础开始学，毕竟编程基础是每个岗位都需要的，而且java的适用面是最广的，虽然现在python的势头很足，但相对java来说，python比较简单，只要java能熟练使用了，要学会python，两周的时间就轿碰没问题，从长远的职业规划来说，学习没有速成的方法，脚踏实地才是最重要的。

2. 大数据专业主要学什么

大数据专业
全称：数据科学与大数据技术，强调交叉学科特点，以大数据分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。
开设课程：
数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析等。

3. 大数据需要学什么

数据仓库东西HIVE;大数据离线剖析Spark、Python言语;数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。
大数据（bigdata），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据归纳有五大特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

4. 大数据需要学习什么

大数据已局告唤经成为时代发展的趋势，很多人都想学习大数据，进入大数据行业.那大数据需要学什么呢？

1、学习大数据首先要学习Java基础

如何进行大数据学习的快速入门？在学习大数据课程之前，必须学习计算机编程语言.Java是大数据学习所需的编程语言基础，因为大数据开发是基于常用的高级语言.此外，学习桐凯hadoop和数据挖掘都需要编程语言.因此，如果你想学习大数据开发，掌握Java基础是必不可少的.

2、学习大数据要学习大数据的核心知识

Hadoop生态系统HDFS技术HBASE技术Sqoop使用流程数据仓库工具HIVE大数据离线分析Spark、Python语言数据实时分析Storm

如果把大数据比作容器，这个容器的容量无限大，什么都可以进去，大数据离不开物联网，移动互联网，大数据与人工智能、云计算和机械学习有着千丝万缕的关系，大数据的大数据存储如果高度扩展，云计算是必不可少的，大数据计算分析采用传统的机械学习、数据挖掘技术

3、学习大数据所需的能力

数学知识，数学知识是数据分析师的基础知识.对于数据分析师来说，了解一些关于统计的描述，需要具备一定的公式计算能力，了解常用的统计模型算法.对于数据挖掘工程友空师来说，各种算法也需要熟练使用，对数学的要求最高.

编程语言，对于想学习大数据的学生，至少需要SQL、hadoop、hive查询、Python等编程语言.

4、学习大数据可应用的领域

大数据技术可应用于公安大数据、交通大数据、医疗大数据、就业大数据、环境大数据、图像大数据、视频大数据等各个领域，应用范围非常广泛，大数据技术已经像空气一样渗透到生活的各个方面.大数据技术的出现将社会带入快速发展的时代，不仅是信息技术的终极目标，也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力.

5. 新手如何学习大数据

新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。

想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。非本专业也可以，只要学历够，个人的逻辑思维能力以及个人的约束能力较好，就可以去网上找找免费的教程，选择适合自己的自学试试看。

自学大数据路线图👇👇

尝试自学若觉得自己的约束能力一般，但是能学到进去也想尽快掌握技术，那可以考虑参加大数据培训班，老师指导效率也会比较高。

无论是自学还是参加培训班都需要自己付出较多的努力哦。

6. 大数据课程基础内容有哪些

第一阶段：大数据技术入门
1大数据入门：介绍当前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍大数据技术培训课程，概要介绍。
2Linux大数据必备：介绍Lniux常见版本，VMware虚拟机安装Linux系统，虚拟机网络配置，文件基本命令操作，远程连接工具使用，用户和组创建，删除，更改和授权，文件/目录创建，删除，移动，拷贝重命名，编辑器基本使用，文件常用操作，磁盘基本管理命令，内存使用监控命令，软件安装方式，介绍LinuxShell的变量，控制，循环基本语法，LinuxCrontab定时任务使用，对Lniux基础知识，进行阶段性实战训练，这个过程需要动手操作，将理论付诸实践。
3CM&CDHHadoop的Cloudera版：包含Hadoop，HBase，Hiva，Spark，Flume等，介绍CM的安装，CDH的安装，配置，等等。
第二阶段：海量数据高级分析语言
Scala是一门多范式的编程语言，类似于java，设计的初衷是实现可伸缩的语言，并集成面向对象编程和函数式编程的多种特性，介绍其优略势，基础语句，语法和用法， 介绍Scala的函数，函数按名称调用，使用命名参数函数，函数使用可变参数，递归函数，默认参数值，高阶函数，嵌套函数，匿名函数，部分应用函数，柯里函数，闭包，需要进行动手的操作。
第三阶段：海量数据存储分布式存储
1HadoopHDFS分布式存储：HDFS是Hadoop的分布式文件存储系统，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，介绍其的入门基础知识，深入剖析。
2HBase分布式存储：HBase-HadoopDatabase是一个高可靠性，高性能，面向列，可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC上搭建起大规模结构化存储集群，介绍其入门的基础知识，以及设计原则，需实际操作才能熟练。
第四阶段：海量数据分析分布式计算
1HadoopMapRece分布式计算：是一种编程模型，用于打过莫数据集的并行运算。
2Hiva数据挖掘：对其进行概要性简介，数据定义，创建，修改，删除等操作。
3Spare分布式计算：Spare是类MapRece的通用并行框架。
第五阶段：考试
1技术前瞻：对全球最新的大数据技术进行简介。
2考前辅导：自主选择报考工信部考试，对通过者发放工信部大数据技能认证书。
上面的内容包含了大数据学习的所有的课程，所以，如果有想学大数据的可以从这方面下手，慢慢的了解大数据。

7. 大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐

目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规运备闭划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。

对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。

对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据旁裂也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个滚散基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。

如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。

从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。

最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。