三分钟解读零基础如何高效学习大数据？教你学习思维
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在我们的生活中，你用微信的时候，你用高德地图的时候，你用电脑的时候，你用某宝网购的时候......无时无刻不在制造数据，而这些数据在“有心人”的利用下，将会给我们的生活带来巨大变化。如今90%的企业都在运用或者都想要利用大数据为其带来更便利的服务，从而大数据高端软件类人才可谓供不应求。
数据分析师已成为当下中国互联网行业需求最高的六类人才职位之一。报告表明数据分析人才供给指数仅为5%，属于高度稀缺。此外，数据分析人才的跳槽速度也最快，平均跳槽速度为19.8个月。根据中国商业联合会数据分析专业委员会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万。
当下IT行业最火的莫过于AI+Big Data+Cloud这三个行业，即人工智能、大数据、云计算。关于这三个行业的名词定义大家可以百度查阅，在此小编就不废话了。
很多人都会留言问小编，零基础能学好大数据吗？零基础如何才能高效的学习大数据呢？零基础当然是可以学好大数据的，没有人天生就会数据分析吧？所以今天我们就来讨论讨论零基础如何高效学习大数据。
首先，在你什么都不懂的情况下，打好基础是很重要的，而大数据的基础就是：
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。
1、Bloom Filter过滤器数据分片与路由：挑一个典型的分区算法去学习，比如一致性哈希算法。
2、备份机制与一致性。
3、学习CAP理论。
4、幂等性：现在很多的分布式系统状态管理的基石。
5、各种一致性模型，例如：强一致性、弱一致性、最终一致。
6、备份机制：主从的叫法已经不怎么流行了，当前更cool的叫法7、是Leader-Follower模式。
8、共识协议：在咱们国家通常翻译成一致性协议。只要学习常见 的几种就可以：Paxos或者Raft。
9、算法和数据结构。
10、LSM：学习和B+树的区别以及优势。
11、压缩算法：1，找一个主流的压缩算法进行了解，例如Snappy， LZ4。
12、Bloom Filter过滤器。
看上去是不是有点复杂？没关系接着看下去我会告诉你如何简单化。以上不管你是想成为一个大数据分析师还是大数据科学家都必须掌握的基础知识。
掌握基础以后你就可以选择发展方向了，大数据行业分为两大方向发展：
1、大数据分析
2、大数据工程
这两种角色相互产生交集又独立运作，如果没有大数据超级工程，大数据分析这个角色便无任何意义；没有大数据分析，大数据工程也没有存在的意义和理由。这就相当于结婚和恋爱，恋爱的最终是目标就是结婚，不以结婚为目的的恋爱就是是耍流氓，哈哈，道理都一样。
大数据工程需要的是处理数据的定义、收集、计算与保存工作，所以大数据建设者们在设计和部署这样的系统时首先考虑的应该是数据高可用的问题，这段话可以理解为大数据工程系统需要随时地为分析系统提供数据服务。
而大数据分析角色的定位于如何利用数据，可以理解成从大数据工程系统中接收到的数据之后，如何为企业提供数据分析，并且能够帮助到企业或者公司进行业务改善和提升服务水平的目的，因此对于大数据分析师来说，首要解决的问题是发现并且利用数据的价值，具体包括：趋势分析、模型建立以及预测分析等。
当你想成为一名大数据分析师，以下就是必备技能：
1、数学功底：微积分是严格要掌握的。一元微积分是必须要熟练掌握并使用的。线性代数要精通，矩阵的运算、向量空间、秩等概念。
2、回顾同济版《高等数学》，有能力的可以去Coursea学习宾夕法尼亚大学的微积分课程。
3、推荐学习Strang的线性代数：《Introduction to Linear Algebra》
4、数理统计：概率论和各种统计学方法要做到基本掌握，找一本《概率论》重新学习下。
5、交互式数据分析框架：这里指的是Apache Hive或Apache Kylin这样的分析交互框架，首先学习Hive，有时间的话了解一下Kylin以及背后的数据挖掘思想。
6、机器学习框架：小编还是建议可以从机器学习算法的原理来进行学习，看到机器学习的框架，我觉得大家应该能想到很多种,比如TensorFlow、Caffe8、Keras9、CNTK10、Torch711等，这里领衔的是TensorFlow。小编建议大家选取其中的一个框架进行学习。
7、Udacity的课程是非常入门级的机器学习课程。
8、学习Python的scikit-learn。
当你想成为一名大数据工程师，以下就是必备技能：
1、一门JVM系语言 ，建议先学习Java或Scala。
2、计算处理框架：严格来说，这分为离线批处理和流式处理，建议学习Flink、Spark Streaming或Kafka Streams中的一个。
3、分布式存储框架：建议学习HDFS。
4、资源调度框架：建议学习YARN。
5、分布式协调框架：建议学习Zookeeper——太多大数据框架都需要它了，比如Kafka, Storm, HBase等。
6、KV数据库：典型的就是memcache和Redis了，特别是Redis简直是发展神速，建议学习Redis，如果C语言功底好的，最好熟读源码，反正源码也不多。
7、列式存储数据库：建议学习HBASE，这是目前应用最广泛的开源列式存储。
8、消息队列：大数据工程处理中消息队列作为“削峰填谷”的主力系统是必不可少的，当前该领域内的解决方案有很多，包括ActiveMQ，Kafka等。建议学习Kafka，不仅仅好找工作，还能触类旁通进一步理解基于备份日志方式的数据处理范型。
综上呢，就是小编为大家整理的学习方向以及学习内容了
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