大數據統計學習路線

㈠ 零基礎如何學習大數據技術

大數據的應用場景非常多，不同的應用場景對於大數據技術的要求也有所不同，初學者可以基於自己的知識結構和所處的行業環境，來選擇一個適合自己的應用場景。大數據的行業應用無非有三大場景，其一是數據採集場景，其二是數據分析場景，其三是數據應用場景，可以結合具體的場景來制定學習規劃。

數據採集的應用場景非常多，很多行業領域在開展業務的過程中，都需要先完成數據採集任務，而數據採集領域的人才需求量也相對比較大，整個數據採集涉及到的環節也比較多，包括數據採集、整理和存儲三大部分。相對於數據分析和應用環節來說，數據採集的入門還是相對比較容易的，初學者可以從爬蟲開始學起，然後再逐漸展開和深入。

數據分析是大數據技術的核心之一，數據分析也是當前實現數據價值化的主要方式之一，所以學習大數據技術通常都一定要重視數據分析技術。數據分析當前有兩大方式，其一是統計學方式，其二是機器學習方式，這兩種方式的學習都需要一個過程，可以從基本的統計學知識開始學起，要重視數據分析工具的學習。

數據應用是大數據價值的出口，當前的數據應用目標有兩大類，其一是給決策者使用，其二是給智能體使用，當前隨著大數據逐漸成為互聯網價值的一個重要載體，數據應用目標還將增加一個價值載體的分類。

最後，對於大數據初學者來說，不論選擇哪個學習場景，最好要能夠得到專業人士的指導，這對於提升學習效率有非常直接的影響。

關於數據分析必備的方法有哪些，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈡ 大數據學習一般都學什麼

學習大數據首先我們要學習Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前後。

Java

大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習大數據要學習那個方向呢？只需要學習Java的標准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技術在大數據技術里用到的並不多，只需要了解就可以了，當然Java怎麼連接資料庫還是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。

有同學說Hibernate或Mybites也能連接資料庫啊，為什麼不學習一下，我這里不是說學這些不好，而是說學這些可能會用你很多時間，到最後工作中也不常用，我還沒看到誰做大數據處理用到這兩個東西的，當然你的精力很充足的話，可以學學Hibernate或Mybites的原理，不要只學API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。

Linux

因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop

這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

YARN是體現Hadoop平台概念的重要組件有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。

其實把Hadoop的這些組件學明白你就能做大數據的處理了，只不過你現在還可能對"大數據"到底有多大還沒有個太清楚的概念，聽我的別糾結這個。等以後你工作了就會有很多場景遇到幾十T/幾百T大規模的數據，到時候你就不會覺得數據大真好，越大越有你頭疼的。當然別怕處理這么大規模的數據，因為這是你的價值所在，讓那些個搞Javaee的php的html5的和DBA的羨慕去吧。記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。

Zookeeper

這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql

我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那？你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop

這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive

這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那？它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie

既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。

Hbase

這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。

Kafka

這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的？排隊買票你知道不？數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據（比如好幾百G的文件）我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了。

因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方（比如Kafka）的。

Spark

它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

㈢ 大數據學習路線有推薦嗎怎麼學比較容易

你好，推薦給你大數據學習的路線圖，按照順序學習就可以了。

㈣ 從大數據入門，到達到一定水平，在學習路徑上有什麼建議

目前我們正處在大數據時代，掌握大數據相關技術對提高自己的職場競爭力一定回是有幫助的答。

大數據學習建議：

1、0基礎小白從Java語言開始學習

因為當前的大數據技術主要是用 Java 實現的或者是基於 Java 的，想入行大數據，Java基礎是必備的；

2、Java開發能力需要通過實際項目來鍛煉

在學習完Java語言之後，往往只是掌握了Java語言的基本操作，只有通過真正的項目鍛煉才能進一步提高Java開發能力。

3、大數據開發有明顯的場景要求

大數據開發是基於目前已有信息系統的升級改造，是一個系統的過程，包括平台的搭建、數據的存儲、服務的部署等都有較大的變化，要想真正理解大數據需要有一個積累的過程。對於初學者來說，應該先建立一個對開發場景的認知，這樣會更好的理解大數據平台的價值和作用。

4、從基礎開發開始做起

對於初級程序員來說，不管自己是否掌握大數據平台的開發知識，都是從基礎的開發開始做起，基於大數據平台開發環境。

從就業的角度來說，大數據開發是一個不錯的選擇。但我並不建議脫離實際應用來學習大數據，最好要結合實際的開發任務來一邊學習一邊使用。

㈤ 大數據分析領域該如何學習

大數據分析是大數據領域比較常見的崗位，大數據分析工程師的知識結構更偏重於內演算法設計和容演算法的實現。

要學習大數據分析需要經過以下幾個階段的學習：

第一：掌握扎實的基礎知識。大數據分析師的基礎知識包括三方面內容，分別是數學、統計學和計算機學。

第二：系統的學習一下大數據平台相關知識。不論是對於大數據開發還是大數據分析來說，掌握大數據平台的相關知識都是比較重要的。目前Hadoop和Spark是比較常見的解決方案，而且由於Spark相對於Hadoop來說更「輕」一些，所以目前Spark更受歡迎。

第三：實踐環節。對於大數據分析師來說，採用比較多的編程語言是Python，由於Python有豐富的庫支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通過Python實現數據分析是比較方便的方式。

㈥ 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

給你一個大數據學習的路線，你可以按照順序學習
第一階段專
JavaSE基礎核心
第二階段屬
資料庫關鍵技術
第三階段
大數據基礎核心
第四階段
Spark生態體系框架&大數據高薪精選項目
第五階段
Spark生態體系框架&企業無縫對接項目
第六階段
Flink流式數據處理框架

㈦ 如何進入大數據領域，學習路線是什麼

根據數據科學家一生的三個發展階段，將這些計劃做了分類。大家可以自己判斷哪些計劃適合自己並按照計劃行動起來。如果你已經成功地完成了現有階段的任務，就可以轉向下一階段。
初級水平
什麼是初學者？——如果解析學和數據科學對你來說是全新的領域，你也不知該行業的發展模式，而你又想在這個行業大展拳腳一番，那麼初學者就是你。以下這些應該在你的計劃之內。
1. R語言也好，Python語言也好，學習一門新的編程語言
我曾見到有同學同時學習R語言和Python語言，最後落得兩手空空。這種做法是很致命的。你一定要沉下心來專攻一門。鑒於這兩種語言都是開放源代碼工具，所以在公司里都有廣泛運用。Python被公認為最簡單的編程語言，而R語言一直都是最受青睞的統計工具。學習哪一門的決定權在你，因為兩個同等出色。
推薦課程：推薦R語言和Python入門課程《Python入門：數據挖掘實戰》、《R語言入門》
2. 學習統計學和數學
統計學的內容全都是關於假設和數列，然而沒有統計學和數學的知識你很難深入到數據行業里，這是數據科學家的重中之重。
3.一次性完成一門網路開放課程（最難執行）
大規模網路開放課程可以免費獲取和學習，可這對你來說也是最難實現的諾言。很多學生通常一次性注冊選修很多課程，結果一門也沒有圓滿完成。所以，你一定要一次專注一門課，完成之後再選下一門。
推薦課程：推薦R語言和python進階課程：《R語言實戰》、《Python進階：數據挖掘演算法》
4.了解業界動態，善於探索和發現
你要了解業內動態。我們生活在一個變化的世界，一夜之間事物就可能發生重大變化，今日和流行的技術明日就很可能面臨淘汰。你一定要多與一些富有經驗的專業人士、業內專家交流，預見未來的自己。所以趕快參與到討論和聚會中來吧，關注一些微博微信，加入一些群組，多閱讀一些書籍。
中級水平
中級水平的數據科學家是什麼樣的？——如果你已經完成了前一階段的內容，有過機器學習基礎知識的實踐經驗，掌握了建立預測模型的知識，那你就達到了中級水平。完成這一階段需要強大的決心和持久的練習。你准備好迎接這個挑戰了嗎？
1.理解並構建你的機器學習技能
機器學習是數據科學和技術的未來。所有的大型企業都不惜重金僱用掌握這個技能的人才。毫無疑問，近日來這項技術的需求越來越大，現在正是你充分利用這一局面的大好時機。今年，你應該努力在機器學習上精益求精，深入掌握回歸、聚類和分類與回歸樹（CART）技能。
推薦課程：《機器學習與R語言實踐》，斯坦福大學公開課《機器學習》
2. 專注集成演算法和Boosting演算法
一旦你對機器學習充滿自信，那就繼續去學習其他模型。通過Boosting和集成演算法，你的模型准確率與其他演算法相比會突飛猛進。
3. 探索Spark、NoSQL和其他大數據工具
今年你的學習之旅始於大數據。考慮到大數據專業人員的需求激增，你一定要學習Spark，這個工具最近非常火爆。大數據的未來就在Spark，它廣泛用於處理和操縱數據。除此之外，你還可以拓展到NoSQL和Hadoop領域來。
推薦課程：從Spark邁出學習第一步。推薦觀看課程《大數據實戰工具Spark》
4.給社區成員做分享
還有什麼比分享知識更美妙呢！從今年開始，你可以把自己的知識分享給正在數據科學的路上不斷探索的人們。你可以加入活躍的數據科學論壇，給他們答疑解惑，你也可以在附近的行業圈裡發起聚會。
推薦任務：關注大數據公眾號和論壇等等。
高級水平
對於進入這個階段的人我就不需要來給出標准了，你們所了解的數據科學，很多人甚至連嘗試的勇氣都沒有。身處這一階段，你們的生活愜意而又自如。可有時還想去迎接挑戰，以下是一些計劃。
1. 建立深度學習模式
你們要為有志於成為數據科學家的人們樹立榜樣。你要下決心在今年建立深度學習的模式。全球的人都在用這一模式進行預測，它是機器學習的高級階段，其准確率明顯高於普通的機器學習模型。
推薦課程：完成深度學習輔導課程任務。
2.回饋
我相信知識的意義不是被束之高閣，而是與人分享。分享越多，收獲越大。據說，如果你了解一個新概念並解釋給你的兩個朋友，你對這個概念的記憶很可能會更久。所以今年，你必須制定計劃，運用自己的知識和經驗幫助數據分析學領域的人。這也會為更多的在這個領域的人指明方向。
推薦任務：在社區分享你的知識。
3. 探索強化學習
強化學習是機器學習中最有效而又鮮有發現的領域。今年，你可以下定決心研究下這個領域。雖然很有挑戰性，但是一定值得你去嘗試。無人汽車、無人偵察機就是強化學習的碩果。一旦開始學習這些，你就自然而言地進入到了人工智慧領域。

㈧ 想自學大數據，不知道從哪裡學起，有什麼書籍和學習路線推薦么。

說實話自學有一定的難度，如果有基礎，學習能力強說不定自學還能成，這里有大數據的學習視頻，還有別的方向的，這些是華為大數據的課程，HCNA是初級的，HCNP中級，HCIE高級，從基礎的學起，按上面從初級，中級，高級的課程往後學，這樣比看書籍也許會更好點，如果有遇到不懂的，可以提問問線上老師。

㈨ 大數據有什麼學習路線

大數據開發工復程師學習路線制：

第一階段：Java設計與編程思想

第二階段： Web前端開發

第三階段： JavaEE進階

第四階段： 大數據基礎

第五階段： HDFS分布式文件系統

第六階段：MapRece分布式計算模型

第七階段： Yarn分布式資源管理器

第八階段： Zookeeper分布式協調服務

第九階段： Hbase分布式資料庫

第十階段： Hive分布式數據倉庫

第十一階段： FlumeNG分布式數據採集系統

第十二階段： Sqoop大數據遷移系統

第十三階段： Scala大數據黃金語言

第十四階段： kafka分布式匯流排系統

第十五階段： SparkCore大數據計算基石

第十六階段： SparkSQL數據挖掘利器

第十七階段： SparkStreaming流失計算平台

第十八階段： SparkMllib機器學習平台

第十九階段：SparkGraphx圖計算平台

第二十階段： 大數據項目實戰

㈩ 大數據學習需要哪些課程

主修課程抄：面向對象襲程序設計、Hadoop實用技術、數據挖掘、機器學習、數據統計分析、高等數學、Python編程、JAVA編程、資料庫技術、Web開發、Linux操作系統、大數據平台搭建及運維、大數據應用開發、可視化設計與開發等