零基礎學習大數據的攻略
大數據熱度居高不下，基于大數據的發展，越來越多的企業開始布局相關業務，組建數據團隊，這使得大數據人才需求持續上升。當然，也有越來越多的小伙伴看好大數據的前景，想要入行，今天我們就來講講，零基礎如何開始大數據學習。
大數據超高的熱度，使得這個詞成為了近乎全民皆知的詞匯，但是大部分人對大數據的了解，還是停留在表面，要論大數據是什么，大數據做什么，有哪些崗位，有什么技能要求，很多人卻不甚清楚。如果想要入行做大數據，那么還是要先對大數據有更加清楚的認知才行。
一、大數據相關崗位及技能要求
首先，要了解一個行業相關崗位的技能要求，最簡單的方式莫過于去求職網站上去看，有哪些崗位，具體的崗位技能要求有哪些，多找一些大企業的招聘JD來看，就能基本上搞清楚了。
大致來說，大數據相關的崗位，主要的技能要求集中在以下幾個方面：
SQL能力，SQL性能優化經驗，在大數據當中，對數據各種管理操作，必然需要SQL。
Java語言，MapReduce編程，腳本語言Shell/Python/Perl之一。
熟練掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等大規模數據存儲與運算平臺。
具備業務理解能力，對數據、新技術敏感，對云計算、大數據技術充滿熱情。
二、結合興趣及基礎選定大數據學習方向
接下來就需要結合自身的基礎以及感興趣的方向，來為自己定一下初步的學習路線和方向。
沒有編程基礎的學習者，就從基礎開始，先學Java和Linux，打好基礎之后進入大數據技術的學習。
大數據開發，主要學習大數據技術框架，逐步掌握Hadoop、Spark、Storm、Flink等分布式計算框架，了解文件系統、消息隊列和Nosql數據庫，學習相關組件如HDFS、MapReduce、Yarn、Spark、Hive、Hbase、Redis、Kafka等。
大數據分析與挖掘，主要學習各種數據分析工具和數據挖掘算法，如分類、聚類、關聯規則、回歸、決策樹、神經網絡等，熟練掌握一門數據挖掘編程工具，推薦Python。目前主流平臺和框架已經提供了算法庫，如hadoop上的Mahout和spark上的Mllib，也可以有相應程度的學習掌握。
三、制定大數據學習規劃
作為零基礎學習大數據的新手小白，要進入一個新的技術領域，學習上自然是需要足夠的時間和精力投入的。如果選擇自學大數據，那么一個完善的學習規劃是非常有必要的。
可以善用網上的資源，多逛技術論壇，可以多多參考前輩學習者們的學習路線和方法，結合自己的實際情況，規定學習周期，具體到每天的學習內容、學習時長、掌握程度都建議作出量化，堅持每天打卡，實現從量變到質變。
關于大數據入行，零基礎如何開始大數據學習，以上就是給到大家的一些建議了。大數據目前主要的兩個崗位方向，大數據開發和數據分析挖掘，根據方向來規劃學習路徑，然后扎扎實實去學，才是掌握新技能的正確姿勢。
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