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怎样在较短时间内系统地学习大数据并从事研发工作

在互联网络高速发展的今天，大数据对于人们生产生活的意义，不在于庞大的数据信息，而在于对这些含有价值的数据进行专业化处理，大数据的主要就业方向有大数据分析与挖掘、大数据研发、人工智能、深度学习，每个从事IT行业的人都应该掌握一定的大数据知识。
想要在较短时间内系统地学习大数据，首先要掌握Java语言和Linux这两大操作系统，因为它们是学习大数据的基础。Java的方向包括JavaSE、JavaEE、JavaME，但我们只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了。由于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可以帮助我们快速掌握以后将要学到的大数据相关技术。
除了基础知识以外，还需要学习以下这些大数据技术：必学的Hadoop是大数据处理平台，其中的内容包括HDFS、MapReduce和YARN，把这些内容学明白后，我们就可以做大数据的处理了。
掌握了一些大数据的技术知识以后，我们还要知道一些数据处理工具的用法，比如Zookeeper、Mysql、Sqoop、Hive、Oozie、Hbase、Kafka、Spark。学会了以上这些，我们就可以具备一个专业的大数据开发工程师所需要的知识了。当然，在工作中还是需要继续提高的，我们还可以学习用来自己造数据的python等等，多学些东西，总会让你处理起大数据来，得心应手，游刃有余的。
在学习的过程中，面对枯燥的专业知识，我们要舍得投入时间和精力，以兴趣来驱动学习，最好在整个的学习过程中多阅读一些大数据领域与产业链的书籍，多了解一些像华为等行业领军企业在大数据方面的研发成果，并根据所学知识贯穿着代码实战，进一步完成迷你、小、中、大项目，积累大数据领域从理论到小应用的经验，这样会让所学到的知识掌握得更加扎实。
大数据是一个跨学科领域，它将在未来决定了产业的发展水平，所以，我们本着务实求真的学习态度，从基础学起、严格认真，全面、系统地学习数据科学，只有这样，才能更好地在大数据领域做出更好的业绩。

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怎样在较短时间内系统地学习大数据并从事研发工作



■网友
1.把hadoop的example全部动手实现一遍，如果懒，那么至少实现wordcount， join， terasort2.把spark的算子都用一遍，如果懒，那么至少用一下map， flatmap， filter，groupby， join3.后面等进入公司再学吧
■网友
有编程基础了的话，接下来就是大数据框架hadoop，flume，kafka，spark等的学习，下面的链接是一些学习路线的一些总结，希望对你有帮助
https://zhuanlan.zhihu.com/p/92751450


■网友
说实话很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展等等。什么都不知道就想着一口吃个大胖子。不可能的。短时间出师这种事情我觉得不存在，任何行业时间就是经验哦。简单说对于大数据开发的学习，重在掌握基本知识以及实践应用，合理安排基础知识的学习，可以起到事半功倍的效果。我了解到的有个具体学习计划路线可以参考下。
具体分为以下五点:
1.大数据入门基础，例如JavaSe、MySQL、Linux、HTML、CSS、JS。
2.大数据Hadoop基础，例如数据概论、Hadoop框架、HDFS分布式文件系统、MapReduce计算模型。
3.大数据离线分析，例如Hive数据仓库、Sqoop、Azkaban。
4.大数据实时计算，例如Zookeeper、HBase、Redis、Kudu、Storm、Kafka。
5.Spark数据计算，例如Scala、RDD、Mahout、Python等等。
以上就是从基础到进阶的学习必经过程，不要把它们想的多难，坚持努力学习，别轻易放弃，一定会达到自己的要求的。而且如果你想从事这个行业的话，首先要确立自己的目标和方向，学习完后，你主要是想从事这个行业的哪个职位？想入职哪家公司？对自己在这个领域的未来规划，这都很重要。举个例子，如果说你想进入华为，那你就要全方位的了解华为云大数据的服务对象，他们的宗旨、理念、解决方案等等，像他们宗旨就是提供敏捷、智慧、可信的融合大数据平台，云上提供端到端丰富的云服务。针对行业的解决方案有IoT云解决方案，SQL解决方案等等。就是要去了解熟知这些～


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