大数据怎么学习?从零开始大数据学习路线

大数据、人工智能的崛起，都让很多人看到了信息技术的日新月异，也推动了更多传统型企业逐渐往互联网企业转型。如何更好的去分析客户群体，去抓住自己的客户所需，是离不开大数据的帮助的!为此，也有越来越多的企业看到大数据程序员岗位的重要性，不断的招兵买马，以求让自己的企业能够在这信息时代的竞争中立于不败之地!

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但是现在的市场上大数据人才供需不平衡，岗位需求多，这就给不少企业带来了困难。我们不难看出人才市场更是提出来高薪聘请大数据人才，薪资水平也是非常高。这也让很多年轻人看到了未来大数据的就业前景，纷纷选择投入大数据的学习之中。再加上，大数据在很多一线城市的大公司大平台运用更为广泛，如果能够在这些企业工作，是很有利于刚毕业的应届生为自己的简历镀金的!

那么，零基础学员大数据学习路线图该如何去系统化设置呢?今天就来说说，真正专业的大数据学习路线是哪些?

 

 

　　阶段一、大数据基础——java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

(2) HTML、CSS与Java

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

　　阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

　　阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

　　阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

　　阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)

1、Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理、实战项目：户外设备识别分析

把握好大数据学习路线图，对于零基础的学员来说还是很有帮助的。