目前大數據的技術體系已經非常龐大了，初學者要根據自己的發展規劃來制定學習規劃，入門大數據的方式也要結合自己的知識基礎。

對于要進入IT互聯網行業從事大數據開發崗位的同學來說，入門大數據可以先從編程語言開始，接著學習大數據平臺知識，然后結合大數據平臺來完成場景開發實踐。在編程語言的選擇上，可以重點考慮一下Java語言，相對于其他編程語言來說，目前Java崗位的人才需求量相對大一些。

對于要從事算法崗的同學來說，入門大數據也可以分成三個階段，第一個階段是編程語言的學習，第二個階段是學習算法基礎，這個階段需要學習一下統計學、機器學習相關知識，為后續奠定一個基礎，第三個階段是結合場景來開展算法實踐，這個階段也需要掌握大數據平臺的相關知識。

如果僅僅想通過學習大數據技術來提升自己的數據力，本身并沒有從事大數據崗位的想法，那么入門大數據可以從學習Python語言開始，然后進一步學習基于Python語言來完成數據分析，這個過程同樣要考慮到應用場景的問題，可以跟自己的專業方向相結合。

從整個大數據的技術體系結構來看，大數據技術涉及到數據采集、整理、存儲、分析、呈現、應用和安全等領域，這些領域都可以采用多帶帶學習的方式，比如既可以從數據采集開始學起，也可以從數據分析開始學起，但是不論從哪個領域開始學起，一定要重視與場景相結合，不能脫離場景來學習大數據技術。

最后，如果有學習大數據相關的問題，可以向我發起咨詢。

一、大數據核心框架

1.尚硅谷Shell視頻教程：

【尚硅谷】Shell腳本從入門到實戰

2.尚硅谷Hadoop3.x視頻教程：

尚硅谷大數據Hadoop 3.x（入門搭建+安裝調優）

3.尚硅谷Hadoop3.x高可用集群視頻教程：

【尚硅谷】Hadoop3.x高可用集群，HDFS、Yarn集群

4.尚硅谷Zookeepr視頻教程：352:39

【尚硅谷】大數據技術之Zookeeper 3.5.7版本教程

5.尚硅谷Hive（升級版）視頻教程：

尚硅谷大數據Hive教程（基于hive3.x丨hive3.1.2）

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【尚硅谷】大數據Hive高級進階教程（基于hive3.x）

7.尚硅谷HA視頻教程：

尚硅谷HA教程(大數據ha快速入門)

8.尚硅谷Flume最新版視頻教程：

【尚硅谷】大數據技術之Flume教程從入門到實戰

9.尚硅谷Kafka（2022版）視頻教程：

【尚硅谷】2022版Kafka3.x教程（從入門到調優，深入全面）

10.尚硅谷HBase（升級版）視頻教程：

尚硅谷HBase教程(hbase框架快速入門)23.6萬 259

11.尚硅谷Sqoop視頻教程：

尚硅谷Sqoop教程(sqoop大數據開發標配)

12.尚硅谷Azkaban3.x視頻教程：

尚硅谷大數據Azkaban 3.x教程（全新發布）

13.尚硅谷Maxwell教程：

【尚硅谷】大數據技術之Maxwell

14.尚硅谷Canal教程：

【尚硅谷】大數據Canal教程丨Alibaba數據實時同步神器

15.尚硅谷Scala視頻教程：

尚硅谷大數據技術之Scala入門到精通教程（小白快速上手scala）

16.尚硅谷Oozie視頻教程：

尚硅谷Oozie教程(oozie大數據開發標配)

17.尚硅谷Spark視頻教程：

尚硅谷大數據Spark教程從入門到精通

18.尚硅谷Spark調優視頻教程：

【尚硅谷】大數據Spark3.0調優，Spark3.x性能優化

19.尚硅谷大數據Flink從入門到實戰：

尚硅谷Flink教程從入門到精通(新版已上傳，推薦觀看)

20.尚硅谷大數據技術之Flink(SQL)：

尚硅谷FlinkSQLFlink SQL（武老師：清華碩士，原IBM-CDL技術負責人）

21.尚硅谷大數據技術之Flink(Java)：

尚硅谷Java版Flink（武老師清華碩士，原IBM-CDL負責人）

22.尚硅谷大數據技術之Flink（Scala）：

尚硅谷Flink（Scala版）教程丨清華碩士-武晟然老師主講

23.尚硅谷Flink內核源碼解析：

尚硅谷Flink內核源碼解析課程（從入門到精通）

24.尚硅谷Flink性能調優：

【尚硅谷】大數據Flink2.0調優，Flink性能優化

25.尚硅谷ClickHouse視頻教程：

一套上手ClickHouse-OLAP分析引擎，囊括Prometheus與Grafana

26.尚硅谷Flink CDC視頻教程：

尚硅谷大數據Flink CDC教程（從flinkcdc入手剖析DataStream、FlinkSQL兩種使用模式）

27.尚硅谷Superset視頻教程：

尚硅谷大數據Superset教程（數據倉庫項目首選數據可視化平臺）

28.尚硅谷Atlas數據治理視頻教程：

【尚硅谷】大數據技術之Atlas數據治理

29.尚硅谷監控告警系統視頻教程：

【尚硅谷】Prometheus+Grafana+睿象云的監控告警系統

30.尚硅谷Apache Kylin視頻教程：

【尚硅谷】大數據Apache Kylin（開源的分布式分析引擎）

31.尚硅谷Datax視頻教程：

【尚硅谷】Alibaba開源數據同步工具DataX技術教程

二、大數據項目實戰

1.尚硅谷電信客服案例項目教程：

尚硅谷大數據項目教程(大數據實戰電信客服)

2.尚硅谷機器學習與推薦系統項目教程：

尚硅谷機器學習和推薦系統項目實戰教程(初學者零基礎快速入門)

3.尚硅谷電商推薦系統項目教程：

尚硅谷大數據項目教程(大數據實戰電商推薦系統)

4.尚硅谷電商數倉項目2.0教程：

尚硅谷大數據項目數據倉庫,電商數倉V2.0新版

5.尚硅谷大數據Flink技術與實戰-課堂實錄：

尚硅谷Flink教程從入門到精通(新版已上傳，推薦觀看)

6.尚硅谷ucloud云數倉（離線）：

尚硅谷離線數據倉庫項目(ucloud云離線數倉)

7.尚硅谷ucloud云數倉（實時）：

尚硅谷實時數據倉庫項目(ucloud云實時數倉)

8.尚硅谷電商數倉項目3.0教程：

尚硅谷大數據電商數倉V3.0版本教程（數據倉庫項目開發實戰）

9.尚硅谷電商項目（實時處理）：

電商項目_大數據實時處理(SparkStreaming版)

10.尚硅谷電商數倉項目4.0教程：

【尚硅谷】電商數倉V4.0丨大數據數據倉庫項目實戰

11.尚硅谷Flink實時數倉視頻教程：

【尚硅谷】Flink數據倉庫視頻教程（一套精通實時數倉項目）

B站全網最全大數據學習路線：

https://www.bilibili.com/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7

在說如何學習大數據之前，我們先來了解一下大數據！有人說：“未來是大數據和人工智能的時代！”

大數據&人工智能應用實例

• 人臉識別：應用領域 - 安保，出行，監控人工智能與大數據結合，進行海量數據庫匹配，雙重保險，更安全。

• 網上行為追蹤：應用領域 - 購物，安防通過大數據分析，精準到一個ip，深度分析用戶，猜你喜歡很容易。

• 數據監控：應用領域 - 互聯網實時存儲，海量數據，橫縱對比，數據可視化。

• 車牌識別：應用領域 - 交通，監控，智能出行實時監控，車輛路線分析，車牌識別匹配， 智慧交通構建。

大數據的價值超出想象

越來越多的企業認識到大數據的重要性，國內數據人才的缺口已高達百萬級。

大數據發展前景

大數據發展前景良好，薪資待遇也很高！

如何學習大數據？

看了這個線路圖，估計沒有入門的同學不明白不是學大數據嗎？怎么還要學Java呢？

大數據就是一個行業，實現同一個需求同樣有多種工具可以選擇，狹義一點以技術的角度講，各類框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就這類技術生態圈來講，還有各種中間件如flume，kafka，sqoop等等 ，這些框架以及工具大多數是用Java編寫而成，但提供諸如Java，scala，Python，R等各種語言API供編程。

所以，Java之于大數據，就是一種工具罷了。

大數據框架的編寫支持很多開發語言，但是Java在大數據開發方面有很大的優勢，目前流行的大數據Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用開源的Java語言編寫，因此Java在大數據方面有很大優勢！

第一階段：Java語言編程基礎

能力養成：能夠掌握DOS系統常用基本命令； 熟練使用eclipse編寫java代碼； 熟練使用java語言的常用對象； 使用java編寫單機應用程序；掌握面向對象編程思想，為以后深入學習JavaEE就業課程打下堅實的基礎。

具備能力及市場價值：

能夠完成B/S結構網站開發，具備了真實環境的項目部署能力，能夠完成中小型企業管理系統等傳統項目 的開發。

第二階段 ：JavaWeb核心技術

核心能力培養：運用常用的網頁開發技術設計網頁； 掌握WEB系統交互原理；掌握JavaWeb開發核心技術；運用JavaWeb核心技術完成簡單功能實現；掌握JavaWeb高級技術，創建更好的Web應用程序； 具備B/S結構軟件開發能力。

具備能力及市場價值：

能夠完成B/S結構網站開發，具備了真實環境的項目部署能力，能夠完成中小型企業管理系統等傳統項目的開發。

第三階段：網站開發三大框架

核心能力培養：掌握SSM框架，使用SSH框架開發出結構清晰、可復用性好、維護方便的Web應用程序; 掌握如何使用Maven管理項目工程;掌握數據庫的相關技術;掌握系統開發中的性能、可擴展性及維護性的提升; 通過項目實戰熟練掌握SSM框架的使用。

具備能力及市場價值：

能夠使用SSH框架完成傳統企業級項目開發，熟悉多種業務流程，豐富項目開發經驗。

第四階段：互聯網搜索及爬蟲

核心能力培養：掌握網絡爬蟲開發技術、能夠獲取互聯網數據；掌握中文分詞，并能夠進行詞庫維護及管理；了解圖片識別及驗證碼識別技術；掌握搜索技術，能夠快速搭建企業級高性能搜索系統理解分布式核心思想的分片及副本機制。

具備能力及市場價值：

能夠利用技術手段獲取互聯網的數據能夠構建企業級搜索系統。

第五階段： 分布式電商系統

核心能力培養：電商網站核心業務開發：商家管理、商品管理、庫存管理、購物車、訂單、支付、物流等 高性能網站技術:靜態化技術、緩存技術、分庫分表技術、服務化治理技術；使用分布式服務化治理框架Dubbox開發微服務系統使用靜態化技術、緩存技術、分庫分表技術提高系統性能。

具備能力及市場價值：

能夠獨立完成中小型網站整體架構，承載百萬級并發訪問能夠獨立完成電商網站核心業務系統開發。

第六階段： 大數據離線計算

核心能力培養：掌握離線數據收集、數據存儲、數據計算、任務調度、數據導入導出、數據報表開發技術 掌握用戶日志分析系統（業務分析、編碼實現、調度配置、數據導出、數據可視化）；

掌握數據倉庫管理、元數據管理、數據稽查等常見處理技術掌握Hadoop高可用配置及管理。

具備能力及市場價值：

能夠勝任離線相關工作，包括ETL工程師、任務調度工程師、Hive工程師、數據倉庫工程師等。

第七階段：大數據實時計算

核心能力培養：掌握實時數據收集、數據存儲、數據計算、任務調度、數據導入導出、數據報表開發技術；掌握互聯網行為數據分析/用戶看板/互聯網交易風險控制系統案例（業務知識、技術開發、實時架構）； 掌握實時數據數據存儲（Hbase/Redis），查詢操作（ElasticSearch）等技術；掌握推薦系統開發整體架構、數據清洗、數據調度、數據導入導出、推薦引擎開發。

具備能力及市場價值：

能夠勝任實時相關工作，包括ETL工程師、Storm工程師、搜索系統工程師、初級推薦系統工程師等。

第八階段：大數據內存計算

核心能力培養：掌握Spark基礎、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming開發技術；掌握互聯網電商用戶畫像建模、開發、可視化（業務知識、技術開發、架構） 掌握數據數據存儲及存儲（Hbase+Phoenix）。

具備能力及市場價值：

能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶畫像系統工程師等 目前企業急缺Spark相關人才。

第九階段：機器學習基礎

核心能力培養：了解機器學習基本概念、流程、常見算法。能夠使用算法解決簡單的業務問題（特征提取、模型設計、代碼開發、效果評測）。

具備能力及市場價值：

機器學習入門，能夠解決簡單的業務問題。

學習視頻

1、云計算大數據linux教程

作為一個程序員，一定要學會linux，你的程序最終是跑在Linux服務器上的吆

云計算大數據linux教程

鏈接：https://pan.baidu.com/s/15StHwJaSiw-emT5bI59jcw

2、Java基礎

學習大數據,一定要有java基礎，這十天的教程內容，完全可以讓你入門！

Java編程輕松入門教程

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1o9yLBsu 密碼：wwd0

3、云計算大數據之zookeeper教程zookeeper可是Hadoop和Hbase的重要組件，集群的管理者，監視著集群中各個節點的狀態根據節點提交的反饋進行下一步合理操作。

云計算大數據之zookeeper教程

鏈接：https://pan.baidu.com/s/1wNp5QlqxfknI3p6vywxUhw 密碼：ujd6

4、云計算大數據Hive教程

云計算大數據Hive教程

資料鏈接：https://pan.baidu.com/s/1PcZny-iLuVJdqlNGdi0zKw 密碼：tm6o

5、大數據hadoop教程入門

這個可是重磅資源，學會hadoop，你的身價會倍增，現在一個hadoop工程師身價可在20k左右。

大數據hadoop教程入門

資料鏈接：https://pan.baidu.com/s/1smCTwRj 密碼：vp5v

除了這些教程，還有，“網站數據分析”，“2018年大數據發展趨勢預測視頻”，“17節課構建大數據電商用戶畫像”等等。

新手入門大數據，首先要搞清楚自己的基礎水平，學習本是一件嚴肅的事情，不能盲目，要有目標。

首先分為兩類：一是有一定的編程基礎，想要學習大數據以達到技術的提升和深造；

二是零基礎想要涉獵大數據行業。

作為零基礎的你，建議你不要急于涉獵大數據技術，而是先深入學習一門編程語言（java、Python等等）。當然了如果感興趣也可以看一下推薦的書籍，但主要任務還是要放在基礎上。

作為有基礎的你，可以先從以下大數據書籍入手：

大數據書籍

1、《為數據而生》

書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下，相對應的數據分析需要做到分析、外化、集成。

2、《智能時代》

這本書作者分七章從不同角度對大數據進行介紹，分別以技術和思維方式的改變為主線，從工業革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數據與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業，這正是作者的用心之處。

3、《R語言預測實戰》

R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用于統計、建模及可視化。由于上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要作用之一,借助R語言來做大數據預測，可以兼具效率與價值于一身。

3、《數據之巔》

這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。

4、《Hadoop權威指南》

《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。

5、《Hive編程指南》

《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。

想要成為大數據工程師，需要以下的專業技術知識：

hadoop 、spark、storm開發、hive 數據庫、Linux 操作系統、分布式存儲、分布式計算框架大數據處理和分析技術等等

有需要更多學習資料和入門視頻教程的，點贊關注聯系我，免費分享！！！頂起來吧！

我是專業做數據分析的，每天都要對全國的大數據進行分析。

個人覺得，數據分析最重要的是邏輯，而不是各種技術。所謂的邏輯就是你能夠從繁瑣復雜的各種標簽中間整理出一個可以用于指導業務發展的模型。

然后在這個模型的基礎上，通過大數據實時更新，形成某種預判機制，在別人還沒有反應過來的同時，我們就已經搶得了商機，創造了利潤。

說的比較抽象，你可以看一下我相關發布的文章，里面就有大數據的應用。

這個問題其實還是挺難回答的，結合個人的工作經驗，說一下我自己的看法。上班族和大學生非常適合線上學習呢，推薦北京尚學堂，他家線上平臺是百戰程序員，教學質量和師資力量都挺好的。在我看來任何事情，任何工作都是基于興趣的前提下，當然興趣和學習誰先誰后，這是一個循序漸進的過程。第一：我們掌握了一些基本的知識，統計學是必不可少的，概率論等都是大數據的基礎，大數據的本職是發現潛在的事物規律，因此統計學是一個再好不過的學科，通過樣本來逼進總體，從而發現內在的規律，指導我們業務工作。第二：工具類，我們有基礎的知識，但是我們還需要工具，工具是我們處理數據的利器。所以，我們需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相關的語言。第三、興趣，永遠保持興趣，是一項工作取得成就的前提，能不能在大數據上深入的更深一些，需要我們擁有良好心態和積極主動的探索的精神。最后，大數據是一個很大的概念，或者說涉及到的職業比較多，需要我們做好提前的判斷，未來自己到底適應哪種職業，才能取得更好的成績，如果掌握大數據技術，系統學習才是王道，那就來北京尚學堂吧，線上品牌是百戰程序員。

一提到“大數據”，大家會想到什么？海量數據，快速處理，挖掘數據的價值，數據的模糊處理技術……“大數據”是一種數據，一種技術，一件事情，它還可以指代一種經濟模式、創業類型。

和“大數據”這個標簽相關的工作職位也越來越多，每一個的職銜聽起來都很酷，同時存在的，還有很多很酷的說法，比如“未來10年最賺錢的就是做大數據”之類。眾多有為有志的青年學子，包括職場中人，深深為之吸引，生出投身其中的念頭。

“大數據行業”還是一個新的行業。新，意味著門檻低，意味著沒有舊有勢力，意味著大有可為。在方興未艾的窗口期內，不管你以前是干什么的，只要真心想進來，總能進得來。但同時，也意味著巨大的泡沫，和未來迅速緊縮的風險。

進來容易，要想立足，就得不斷學習，內外雙修——內：理論知識的習學研究，目前主要包括：統計知識、機器學習知識和數據庫知識等；外：對工具的運用，Java, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。

歡迎關注就業職通車頭條號，下次不迷路。

目前UI設計行業整體發展非常不錯，許多企業都急需設計方面人才，相應設計崗位需求也在不斷增強，正是學習的好時機。想要學好UI設計，需要掌握相應的技能。如果你想要學UI設計，需要考慮自己是否有基礎，市面上一般學習費用在2W左右，時間在4-6個月不等。如果你不知道到底怎么選擇，千鋒的很不錯，你可以實際去看一看，聽一聽，讓自己做出合適的決定

《爆發》《大數據時代》《大數據》

首先看巴拉巴西的《爆發》，在一個歷史故事的連續講述中，了解大數據的概念實質；接著看舍恩伯格的《大數據時代》，明白大數據理念和生活工作及思維變革的關系；最后翻翻涂子沛的《大數據》，看美國政府在大數據開放上的進程與反復，算是個案。

如果想系統的學習話，建議去華信智原，華信智原在大數據方面還是有所做為的，想了解的話可以去了解下。

你好，很開心收到邀請來回答你的問題

大數據行業的迅速發展及高額的工資吸引著每一位想入職IT行業的小伙伴。但是你知道嗎，我國的大數據發展較晚，國內高效的大數據專業也才剛剛開始建立。所以真正系統化學過大數據的人是非常少的，大多數人都是零基礎。

從課工場北美大數據培訓班以往的案例來說，零基礎學習大數據是完全靠譜的。只要是培訓機構的課程、教學、項目、就業能夠跟上,零基礎的你也一定能夠學好大數據，找到一份高薪的工作。

說到這大家都會問，零基礎能學好大數據嗎，怎么去學好大數據等問題。對于學員來說，進入一個新領域，少走彎路，節省時間成本，獲得真正企業實踐技術和經驗，高起點入行，找對高人是關鍵。某些培訓機構的講師要么是教學經驗豐富但欠缺企業實戰經驗，學員學不到企業真正應用技術。要么是不會講課的企業實戰專家，縱有一身經驗，學員聽不懂。

北美大數據聘請一直在大數據開發領域深耕的北美大數據技術專家團隊，該團隊不但實戰經驗豐富，能夠提供企業實際應用的絕對干貨，而且常年堅持分享技術，教學經驗豐富。看看部分大咖們的從業經歷，可見一斑:今天就來詳細來介紹北美大數據課程三大獨特優勢。

前沿的大數據技術點讓你更快get新趨勢

不斷更新的大數據技術點，其中有50%的技術是其他機構沒有的，但是卻十分重要的。

ucloud云認證提升你的就業level

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真實云環境給你全真訓練

采用企業幀數大數據開發部署環境，讓你掌握真正的大數據開發部署，真實的云環境，豐富的實驗項目，全生命周期數據開發，完美支持數據中臺，全智能化體驗，一站式大數據智能云研發平臺。

由北美大數據專 家為你提供前瞻技術，北美大數據專 家團隊全部由具備十年以上開發或研發經驗、常年堅持技術分享、教學經驗豐富的大數據專 家組成。深耕大數據多年的一線專 家，研發的大數據課程不僅包含國內企業熱門技術，還包含國際前沿技術，融實用性與前瞻性于一體。課工場北美大數據在注重學員對老師評價的同時，保證大數據教學質量以及學員接受知識的質量。

所以零基礎學習大數據是完全現實的，大數據課程只要能遇到一個好的講師，零基礎也是完全是能夠學會的。課工場北美大數據培訓機構的講師都是實力非常強，經驗豐富的講師，給您提供最好的學習方案。

大數據未來的發展潛力不可估量，而且大數據如今的就業前景極為可觀，人才也是非常的缺失，所以競爭相對沒有那么的激烈，而且薪資待遇已是互聯網行業薪資金字塔頂端。如果您想往這方面發展，這個時段就是最好的選擇。

希望我的回答可以幫到你，歡迎留言評論或私信交流。