精细化的大数据学习路线，实现更加高效的转型

        科技的不断升级促使各个行业快速的发展，当然，也为从业者带来了更多的发展机会。大数据作为IT领域的一个“新贵”，也正在冲击着当下的整个市场。数据驱动一切是未来的时代趋势，因此就有着越来越多的人进入这个行业。但是，如何高效的实现学习、实现转型，就成为了求学者必须要考虑的问题。

大数据是一个“方法论”，是一个解决方法，因此他本身并不是一个单一的概念。所以，想要学懂大数据，就需要有精细化的大数据学习路线做支撑。当然，在了解如何学习之前，我们不妨先从理解一下大数据本身的概念。

今天为大家整理了部分大数据学习教程与大家共享，每个人可以根据自己的需要来选择，需要的小伙伴可以+下学习资料分享裙 199加上427最后是210数字连起来就是了。
 

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析、处理的一系列手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，而传统的方式已无法解决相应的问题。其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的技术。因此，想要转型大数据，需要学习的东西很多，而精细化的大数据学习路线，就是实现高效学习的一个保障。

包含的内容多，自然就需要更长的时间去进行学习，而如何将时间缩短，如何提高效率，就需要精细化的大数据学习路线来保障。那么对于大数据学习路线你了解多少呢？

第一：不积跬步无以至千里，基础很重要

九层之台，起于累土。大数据包含的内容多，所以，就更加体现出基础的重要性。因此大数据学习路线的第一环节就是基础——java+linux。

相信了解过java的求学者应该明白其包含的内容也并不少，而我们究竟该学习哪些部分，就体现出精细化大数据学习路线的重要性。对于java我们没有必要全部学习，只要学习javase就可以了，当然Java是怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下。至于其他的内容，你可以选择自学，进行自我的补充，毕竟了解的代码知识越多，对自己能力的提升越有帮助。

关于linux的学习，大家必须高度重视，毕竟大数据相关软件都是在Linux上运行的，而且学好linux，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等。

第二：核心知识点学习，细致化学习

学完大数据的基础知识，就正式进入到了大数据的核心知识领域，而这块的学习更应该关注学习的路线，毕竟好的学习路线不仅能够更加高效的完成学习，还能够形成完整的知识体系。

具体的学习路线为：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK，当然，每个知识点之中涉及的内容很多，这里就不为大家一一介绍了。这些都是大数据的核心内容，因此学习的时候必须拿出120%的专注度。

第三：实训项目，综合运用，融会贯通

无论是纸上谈兵，还是纸上谈来终觉浅，绝知此事要躬行，都在说明实操的重要性。因此，在学完大数据的核心知识之后必须进行大数据项目的实操，这不仅能够提升求学者的实操能力，将知识融会贯通，还能够及时的发现自己在学习中遇到的问题，以便于自己及时的进行查漏补缺。比如，海牛学院的大数据实训项目：《淘宝相似物品推荐系统》、《今日头条分布式内容爬取系统》、《金山大数据报表系统》等。

最后：实现提升

学习永无止境，想要提升自己就要不断的学习。比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫，这样我们就可以自己造数据了。再学习下推荐、分类等算法的原理这样你能更好的与算法工程师打交通。当然，你还可以根据自己的喜好去有针对性的学习。

路线是一盏明灯，能够让你在前行的路上不迷失，而精细化的  大数据  学习路线，则能够保障你高效的学习、快速的完成转型。时代的发展速度越来越快，每个人都在争分夺秒的前进，而你是否决定通过精细化的大数据学习路线来快速的实现转型呢？

 

学习思路指引：

如果有编程背景这是最好的了，会节省很多学习时间，更容易理解。因为大数据环境比较复杂，并不像学习编程软件一样，机器安装一下，跟老师敲几行代码就可以了，但大数据可就要麻烦多了，至少要准备好虚拟化的集群环境，然后又要安装部署各种计算框架，所以需要有耐心，有一定解决问题的能力，坚持不懈，才有可能学好大数据。我推荐的学习步骤是:打好基础，理解为主。多动手实践，一定自己搭建出编程环境。后面再不断的学习spark、python、storm、云计算等相关课程，慢慢自己的头脑中会形成一套知识体系，对大数据的理解也会越来越透彻！

总结： 学习方法很重要，需要坚持，自己要有一定解决问题的能力，前途无量！