如何自学大数据

如何自学大数据，关于这个问题，有很多人咨询，本文课考拉为大家整理汇总以下内容。

想学习一些人工智能和大数据方面的知识，应该怎么开始学呢？

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。

首先，在当前的大数据、人工智能时代，学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的，一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道，另一方面掌握大数据等新技术，也会明显提升自身的职场价值。

从技术体系结构来看，对于初学者来说，可以先从大数据技术开始学起，因为大数据的技术体系已经趋于成熟了，有大量的案例可以参考，另外大数据也是人工智能技术的重要基础，掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。

初学者学习大数据技术，可以按照以下三个阶段来制定学习计划：

第一：编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础，不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术，都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多，比如Java、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用，其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外，在人工智能领域也有广泛的应用，所以初学者可以先从Python语言开始学起，未来再学习人工智能技术也会比较容易。

Python语言还是比较简单易学的，一方面Python语言的语法结构比较清晰，另一方面Python语言可以通过不同的“库”，来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门，后续可以结合具体的开发任务来深入学习。

第二：大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台，大数据平台不仅是大数据开发的重要基础，大数据分析同样离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。

对于初学者来说，学习大数据平台可以从Hadoop开始学起，一方面Hadoop是开源平台，另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全，很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的，所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。

第三：实践。不论是大数据开发还是大数据分析，实践对于学习大数据都是比较重要的，实践的过程不仅能够积累一定的行业知识，同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上，在学习大数据技术的过程中，最好能够边用边学。

如果未来要想进入人工智能领域发展，在学习大数据的过程中，应该重点关注一下机器学习知识，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说，在学习人工智能技术的初期，都是从机器学习开始学起的，机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。

学习机器学习还是具有一定难度的，而且需要初学者具有一定的数学基础和编程基础，但是如果数学基础比较薄弱也并不需要过于担心，在学习的初期并不会遇到特别复杂的数学知识，比较常见的就是线性代数和概率论等基本问题。

最后，学习大数据知识和人工智能知识，要有一定的实验场景，通常需要数据中心的支撑，所以要尽量为自己营造一个较好的学习环境，在掌握了基本的大数据知识之后，可以继续通过实习岗位来提升。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

大数据怎么入门学习好？

大数据技术想要入门是比较难的，如果是零基础的学员想要入门大数据的还是不太可能事情，最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的学习大数据基础，但是大数据的学习也不是谁都可以的，零基础的最好是本科的学历，因为大数据培训学习需要的逻辑思维分析能力比较强，也涉及到一些大学的数学算法，所以学历要求会高些，如果是有Java基础的哪就另当别论了，大数据技术的培训学习，基本都是以Java为基础铺垫的的，有一些Java基础的话，相对来说就容易一些了，如果是直接想学大数据开发的话，Linux基础要有一些，然后就是大数据相关组件的学习和使用，以及他们之间各个有什么作用，数据采集聚合传输处理，各个组件在什么位置，有什么作用等，

一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+Spark+Flink

大数据培训内容：

1、基础部分：JAVA语言 和 LINUX系统。

2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、PYTHON、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。

大数据学习是一件值得大家投资自己的事情，也是一件从长远发展来看比较不错的行业，但是咋这里小编还是要体提醒大家在决定大数据学习之前，一定要先对大数据和自己都有一个明确的认知，这样更有利于后期大数据的学习。

大数据学习路线

零基础的人如何高效学习大数据？

大数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：

第一：根据自身的知识结构确定一个学习方向。大数据岗位比较多，比如数据采集、数据整理、数据分析、数据呈现等，另外还包括大数据平台开发、大数据应用开发和大数据运维等岗位。这些岗位都需要不同的知识结构，如果具备一定的数学基础可以从事数据分析岗位，如果具备一定的编程基础可以从事大数据开发岗位，如果具备一定的网络基础可以从事大数据运维岗位，如果具备一定的数据库基础可以从事数据整理岗位等等。

第二：从工具开始学起。要想高效学习大数据可以先从使用大数据工具开始，比如从BI工具开始入门大数据就是一个不错的选择。对于基础比较薄弱的人来说，通过大数据工具进入大数据领域是一个比较现实的路线，因为这样很容易建立画面感，通过工具也能很容易构建出专业的数据分析结果，这会极大的提升学习者的自信。

第三：参加实际项目。不管是学习大数据技术还是其他计算机相关技术，参加实际项目都是高效学习的有效手段。IT行业里的程序员往往都是一边学习新技术一边使用，往往项目结束之后，新技术也基本上学习的差不多了。通过实际项目的历练，不仅能够促进学习，还能在项目实践的过程中逐步深入到技术的核心部分。

第四：善于交流。学习大数据技术一定要多与技术专家进行交流，交流的过程就是学习的过程。由于大数据的技术比较多，各个技术之间也存在紧密的联系，通过与相关技术专家的交流能够快速的形成一个清晰的技术脉络，这对学习大数据来说是非常重要的。

作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。

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