大数据|大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习
【大数据|大数据入行建议：零基础如何开始大数据学习】大数据热度居高不下 ， 基于大数据的发展 ， 越来越多的企业开始布局相关业务 ， 组建数据团队 ， 这使得大数据人才需求持续上升 。当然 ， 也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景 ， 想要入行 ， 今天我们就来讲讲 ， 零基础如何开始大数据学习 。
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大数据超高的热度 ， 使得这个词成为了近乎全民皆知的词汇 ， 但是大部分人对大数据的了解 ， 还是停留在表面 ， 要论大数据是什么 ， 大数据做什么 ， 有哪些岗位 ， 有什么技能要求 ， 很多人却不甚清楚 。如果想要入行做大数据 ， 那么还是要先对大数据有更加清楚的认知才行 。
首先 ， 要了解一个行业相关岗位的技能要求 ， 最简单的方式莫过于去求职网站上去看 ， 有哪些岗位 ， 具体的岗位技能要求有哪些 ， 多找一些大企业的招聘JD来看 ， 就能基本上搞清楚了 。
大致来说 ， 大数据相关的岗位 ， 主要的技能要求集中在以下几个方面：SQL能力 ， SQL性能优化经验 ， 在大数据当中 ， 对数据各种管理操作 ， 必然需要SQL 。Java语言 ， MapReduce编程 ， 脚本语言Shell/Python/Perl之一 。熟练掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大规模数据存储与运算平台 。具备业务理解能力 ， 对数据、新技术敏感 ， 对云计算、大数据技术充满热情 。
接下来就需要结合自身的基础以及感兴趣的方向 ， 来为自己定一下初步的学习路线和方向 。
没有编程基础的学习者 ， 就从基础开始 ， 先学Java和Linux ， 打好基础之后进入大数据技术的学习 。
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大数据开发 ， 主要学习大数据技术框架 ， 逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式计算框架 ， 了解文件系统、消息队列和Nosql数据库 ， 学习相关组件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等 。
大数据分析与挖掘 ， 主要学习各种数据分析工具和数据挖掘算法 ， 如分类、聚类、关联规则、回归、决策树、神经网络等 ， 熟练掌握一门数据挖掘编程工具 ， 推荐Python 。目前主流平台和框架已经提供了算法库 ， 如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib ， 也可以有相应程度的学习掌握 。
作为零基础新手小白 ， 要进入一个新的技术领域 ， 学习上自然是需要足够的时间和精力投入的 。如果选择自学 ， 那么一个完善的学习规划是非常有必要的 。
可以善用网上的资源 ， 多逛技术论坛 ， 可以多多参考前辈学习者们的学习路线和方法 ， 结合自己的实际情况 ， 规定学习周期 ， 具体到每天的学习内容、学习时长、掌握程度都建议作出量化 ， 坚持每天打卡 ， 实现从量变到质变 。
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关于大数据入行 ， 零基础如何开始大数据学习 ， 以上就是给到大家的一些建议了 。大数据目前主要的两个岗位方向 ， 大数据开发和数据分析挖掘 ， 根据方向来规划学习路径 ， 然后扎扎实实去学 ， 才是掌握新技能的正确姿势 。
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