零基础学习大数据的方法

现在大数据发展处于初步爆发阶段，政府持续推出大数据发展的相关政策，各大型企业对大数据都有着需求，很多人开始打算投入到大数据行业中发展。同时也有一些零基础的小白也想加入到这个行业，但不清楚零基础学习大数据的方法，想要零基础学习大数据，学习的东西是比较多的，接下来将分成几个部分给想要零基础学习大数据的小白讲解大数据学习路线。 一、大数据的概念
在学习大数据的时候，是需要清楚大数据的概念以及从事大数据职业发展的几个方向。
1、大数据概念：
大数据就是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，特征是大量、高速、多样、低价值密度、真实性。
2、大数据职业发展方向：
大数据开发工程师、大数据分析师、数据挖掘工程师、算法工程师和数据安全研究。你需要清楚这些职位具体是做什么的，然后选择自己所需要发展的方向来进行学习大数据，这样你在学的时候思维会比较清晰，下面简单介绍一下这些职位是做什么的。
①　大数据开发工程师就是进行数据仓库、实时计算、大数据平台开发这个开发。
②　大数据分析师就是基于各种手段，利用大数据技术对大数据进行科学分析、挖掘、展现并用于决策支持。
③　数据挖掘工程师也可以叫做“数据挖掘专家”，数据挖掘就是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。
④　算法工程师，数据挖掘、互联网搜索算法这些体现了大数据发展方向的算法，在近几年越来越流行，而且算法工程师也逐渐朝向人工智能的方向发展。
⑤　数据安全研究，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。 二、大数据入门：编程学习阶段
现在对于大数据技术所要运用的编程语言大概是Python和Java这两种，但是现在的市场上主要还是用的Java编程语言，且大部分大数据技术框架是以Java为基础。所以编程学习包括JavaSE和JavaWeb以及企业级开发框架spring、springmvc和mybatis。
三、大数据进阶：大数据技术框架学习阶段
无论是大数据分析还是大数据挖掘和开发都是在以Linux为平台系统进行运作的，所以我们在学习大数据技术框架之前要学习Linux系统，其次是对于编程开发的基础工具，比如说CentOS和Maven也需要相应地学习 。
大数据技术框架重点学习Hadoop、Spark和Flink，其次是对于生态圈的组件MapReduce、Yarn、Hbase、MongoDB、Redis、Flume、Scala、Kafka、Hive、ES、Oozie，也需要一一学习掌握。 四、项目实战
在上面就说过你需要明确自己所要发展的方向，然后结合当前市场上所流行的内容来选择合适的项目进行实践，如果自学，可以去各个技术论坛，上面都有可以参考的项目；而如果你是选择培训的话，机构课程一般也会有相应的项目，就不必自己去找，但是也需要自己实际去写代码，多练习。
希望这篇文章可以对想要学习大数据技术的同学有所帮助~