零基础如何开始大数据学习？
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大数据的受欢迎程度仍然很高。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，这使得对大数据人才的需求不断攀升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要进入这个行业。今天我们就来说说零基础如何开始大数据学习。
大数据的高人气让这个词几乎家喻户晓，但大多数人对大数据的认识还很肤浅。在谈到大数据是什么，它有什么作用，有什么工作，需要什么技能的时候，很多人都不是很清楚。想要入行做大数据，还是需要先对大数据有比较清晰的认识。
第一步：大数据相关岗位及技能要求
首先，了解一个行业相关职位的技能要求，最简单的方法就是上求职网站，看看有哪些职位空缺，该职位的具体技能要求是什么，多找大型招聘JD公司。我想到了。
一般来说，对于大数据相关的职位，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，在大数据中，对数据的各种管理操作必然需要SQL。
Java语言，MapReduce编程，脚本语言之一Shell/Python/Perl。
精通Hadoop、Spark、Storm、Flink等大型数据存储和计算平台。
具备业务理解能力，对数据和新技术敏感，对云计算和大数据技术有热情。
第二步：根据您的兴趣和基础选择方向
接下来需要结合自己的基础和感兴趣的方向，为自己设定一个初步的学习路线和方向。
没有编程基础的学习者应该从基础开始，先学习Java和Linux，打好基础后再进入大数据技术的学习。
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HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive等相关组件、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，精通一种数据挖掘编程工具，推荐Python。目前主流的平台和框架都已经提供了算法库，比如hadoop上的Mahout、spark上的Mllib等，也可以进行相应程度的学习和掌握。
第三步：制定学习计划
作为一个零基础的新手，小白需要足够的时间和精力去学习进入一个新的技术领域。如果选择自学，那么一个全面的学习计划是非常必要的。
可以利用好网络资源，多看技术论坛，多参考前辈的学习路线和方法。可以结合自己的实际情况，设定一个学习周期。建议制定具体的日常学习内容、学习时间、掌握情况。坚持每天打卡，实现量变到质变。
关于大数据入行，零基础如何开始大数据学习，以上是给大家的一些建议。大数据目前主要有两个工作方向，大数据开发和数据分析挖掘，根据方向规划好学习路径，然后脚踏实地的学习才是掌握新技能的正确姿势！
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