什么是大数据？零基础入门要怎么学习？

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。

比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。

 

随着大数据行业的快速发展，也随之出现了一些问题，比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题，那么很多学大数据的人又出现了一些问题，就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据，会不会不好学？

零基础的人要不要去大数培训机构学习大数据开发吗？

答案是可以的去。大数据学习并不是高深莫测的，虽然对于零基础学员来说不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。

零基础的同学学习大数据开发不能急于求成，要分阶段分步骤来一步步完成，大概可以分为四步：

第一个阶段：了解大数据的基本概念

首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的一些专业的术语，学习一些入门概念知道这么课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是那些，避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。

 

第二个阶段：学习计算机的编程语言

对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。

第三阶段：大数据有关的学习课程

经过了前两阶段的基础学习后，我们对编程语言也基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里小编要特别提醒大家：行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发，初学者请务必认清你要学的是不是真正大数据！

 

第四个阶段：项目实战阶段

实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定会学好。

大数据结合人工智可以达到真正的数据科学家。

机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基本比较固定了，学习起来相对容易。

深度学习：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检测等。是国内外稀缺人才，但是深度学习相对比较难，算法更新也比较快，需要跟随有经验的老师学习。最快的学习方法，就是师从行业专家，毕竟老师有多年积累的经验，自己少走弯路达到事半功倍的效果。

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2018年全新升级大数据学习路线

第一阶段：Linux理论

（1）Linux基础；

（2）Linux-shell编程；

（3）高并发：lvs负载均衡；

（4）高可用&反向代理

第二阶段：Hadoop理论

（1）hadoop-hdfs理论；

（2）hadoop-hdfs集群搭建；

（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；

（4）hadoop-MR理论 ；

（5）hadoop-MR开发分析；

（6）hadoop-MR源码分析 ；

（7）hadoop-MR开发案例

第三阶段：Hive理论

（1）Hive介绍以及安装 ；

（2）Hive实战

第四阶段：HBase

（1）HBase介绍以及安装 ；

（2）HBase调优

第五阶段： redis理论

（1）redis类型 ；

（2） redis高级

第六阶段：Zookeeper理论

（1）Zookeeper介绍 ；

（2） Zookeeper使用

第七阶段： Scala语法

（1）Scala语法介绍；

（2）scala语法实战

第八阶段： Spark理论

（1）Spark介绍；

（2）Spark代码开发流程 ；

（3）Spark集群搭建；

（4） Spark资源调度原理；

（5）Spark任务调度；

（6）Spark案例；

（7）Spark中两种最重要shuffle；

（8）Spark高可用集群的搭建；

（9）SparkSQL介绍；

（10） SparkSQL实战 ；

（11）SparkStreaming介绍；

（12）SparkStreaming实战

第九阶段：机器学习介绍

（1） 线性回归详解；

（2）逻辑回归分类算法；

（3）Kmeans聚类算法；

（4）KNN分类算法；

（5）决策树 随机森林算法

第十阶段：Elasticsearch理论

（1）Elasticsearch搜索原理；

（2） Elasticsearch实战

第十一阶段：Storm理论

（1）Storm介绍以及代码实战；

（2）Storm伪分布式搭建以及任务部署；

（3）Storm架构详解以及DRCP原理；

（4） 虚拟化理论kvm虚拟化 ；

（5） docker