大数据编程入门 大数据编程入门培训

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据编程入门的问题，于是小编就整理了4个相关介绍大数据编程入门的解答，让我们一起看看吧。

1. 学习大数据开发学习步骤有哪些？
2. 你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？
3. 学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
4. 大数据没有java基础能自学吗？

学习大数据开发学习步骤有哪些？

Basics

• 学习CS 基础课程

学习基础课程，如计算机体系结构、操作系统、编程语言、算法、计算机网络、离散数学、计算机组成原理、逻辑学等。

• 编码

• SQL

首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据复制这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。

虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。

大数据课程

这个时候你可以过度到学习大数据的专业性课程中去，主要关注以下几点：

• 大数据算法：聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类、神经网络
• 数据分析工具：R语言、Matlab、SAS
• 大数据-云计算机相关：Openstack、Docker、SaaS、PaaS、Iaas
• 分布式计算：hadoop、HDFS、mapreduce、Yarn、pig、Hive、mahout、Spark、Storm、KAFKA***、MLLib等。
  

实践出真知

最后还是需要你不断去实践，在解决实际问题的过程中不断进步，不断成长。

大数据基础知识：

有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。

大数据平台知识：

是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。

大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）java、大数据基础

你们认为自学大数据难吗？怎么学比较好呢？

首先大数据确实不错，但是入门难，很多培训机构或啥的都说很简单入门，比如跟你说学下Python， 2个月后就是大咖了，其实没那么简单，入门是能够独立去完成任务，不是单纯看懂一点代码就当自己牛了。大数据，如果没有IT基础的，最好还是去培训下，就知道你是不是干这快的料了。做IT是很辛苦的，入门真的难，上手了你又要加班啥的，压力很大的。不过相对于其他行业也是不错的，毕竟要做好工作，在一个行业干好，都是很难的。

所以总之，如果你有兴趣，可以去培训看看，能入门就说明你可以，如果学不下去，就没办法了。但是培训IT的挺贵的，实在不行就网上看那些公开课，有付费的不会很贵的那种，看看自己适不适合。[灵光一闪]

自学大数据技术是完全可以的，但是由于大数据的知识体系涉及到的内容比较多，而且具有一定的难度，所以大数据的学习应该分为三个阶段来完成。

第一个阶段的学习内容主要以基础知识为主，涉及到操作系统（Linux）、数据库、编程语言（Java、Python、Scala）、算法设计基础以及统计学基础知识。这个阶段的学习内容虽然比较多，但是整体的难度并不算高。对于没有任何计算机基础的初学者来说，应该在这个学习阶段多做一些实验，如果在学习的初期能够得到一定的指导，会节省一定的时间。

第二个阶段的学习内容主要以大数据平台为主，对于初学者来说最好选择开源的大数据平台，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，初学者并不建议选择学习商用大数据平台，因为商用平台的封装性比较好，不容易分析其中的技术细节。实际上，当前很多商用大数据平台都是基于Hadoop和Spark构建的。

第三个阶段的学习内容主要以实践为主，实践的内容主要分为三个大的任务，分别是大数据应用开发、大数据分析和大数据运维，由于[_a***_]的岗位往往需要掌握不同的实践能力，所以掌握更多的实践知识能够在一定程度上提升自己的岗位适应能力。

由于大数据知识体系比较庞大，而且大数据与具体的应用场景有密切的联系，所以自学大数据技术很难获得一个持续且深入的过程，因此建议在学习的中后期应该找一个实习岗位。

随着大数据的飞速发展，所需的工作岗位也在不断的增加，由于专业的大数据从事人员缺口比较大。同时高薪的工资吸引了大批的年轻人加入了大数据的队列。那么那些准备加入大数据这个行业的人尤其是没有基础的朋友就要考虑如何进入这个行业了，一般是有俩种方法，自己学习或者是选择一个大数据培训学校进行学习，大多数朋友都是想选择最少的投资自学来实现自己融入大数据大军行列的愿望。那么自学大数据能不能学会这是一个现实的问题，在我们决定是选择自学而不是通过大数据培训学校来完成的时候。

首先，我们要考虑自身的几个问题

1. 自己的自律性怎么样，你的自律性可以让你保持学习的较好状态。

2. 持之以恒的耐心，持之以恒的耐心可以让你坚持学习完整个课程，没有这样的坚持力很可能会导致半途而废费时费力

3. 自学能力如何，自学能力的强弱会直接导致你学习的成果的好坏。

4. 逻辑能力怎么样，因为学习大数据的话需要一些数学方面的逻辑知识，如果这方面能力比较强的话那么学起来也就比较容易。

如果上边的三个条件都满足的话那么自学是可以的基本没什么问题。

如果上面的不能够全部满足的话那们建议大家还是去选择一个好的大数据培训学习去新系统的学习一下比较好，好的大数据培训学校是可以帮助你进行管理规划的，第一如果你自律性不强，那么培训学校的早八晚九的教学学习时间正好补充这点，如果是没有耐心学习的话那么班级的氛围会弥补你这方面的不足，如果是自学能力和逻辑能力不足那么老师的指导可以解决。

以上内容只是帮助想要学习或者是即将学习大数据的朋友提出的一些建议，不管是自己学习还是通过大数据培训学校学习，都要进行客观事实的分析才能够让自己选择合适自己的学习方式。

大数据本身的技术体系就非常庞杂，如果自身没有一定的基础，自己自学又没有做好相应的规划，那么就很容易觉得自己学了很久，但是没有学到东西。

大数据学习可以分两个方向去规划：一是大数据开发，二是大数据分析。

大数据开发主要走技术路线，主要是基于开源框架做应用开发，主要技能学习可以规划为：

大数据分析，主要是基于开发好的应用，根据具体的需求去实现分析任务，主要技能学习可以规划为：

大数据开发逐渐发展成熟，企业对大数据开发技术也是越发的重视，开发市场对大数据开发人才的需求量也是与日俱增，然而在市场上有许多小伙伴由于某种原因不想参加大数据培训，想通过自学的方式来学习大数据开发技术，但是结果总是差强人意。

大数据开发技术是比较复杂的编程技术，想要通过自学来入行大数据开发，那得具备这几个因素：

1.两个能力：小伙伴想要自学大数据开发技术，自己得有较强的学习能力和自控能力。

2.一个基础：由于大数据开发技术是综合性比较强的编程技术，想要快速入门大数据开发，是需要一定的编程基础的：比如j***a、Python等。

3.逻辑思维：大数据开发是和数据打交道，肯定得具有较强的思维逻辑能力才能更快速的入门大数据开发。

满足以上三点，相信小伙伴自学大数据开发技术只是时间上的问题，当然了，只满足这3个条件只能说小伙伴适合自学，但不能保证完全学好，还需要小伙伴找到适合自己的学习方法，才能成功入门大数据开发。

1.基础知识的积累

对于初学大数据开发的小伙伴来说，前期的基础知识积累是非常关键的，小伙伴要相信量的积累可以发生质的飞跃。那小伙伴自学从哪里获得大数据开发技术基础知识呢？小伙伴可以找一套完整的详细的大数据视频来学习，最好是能找到带有案例讲解的，这样不仅能让小伙伴学习到基础知识，还能实操。

2.项目实战案例的练习

有些想通过自学来获得大数据开发技术知识的小伙伴，往往都会犯同样错误，那就是只学习基础理论知识，忽略了项目实战案例练习的重要性。通过项目实战案例的练习不仅能让小伙伴更深入的理解大数据开发相关技术知识，还能锻炼小伙伴在项目开发过程中解决问题的能力。

学大数据，都学习哪些内容，要学多久？

基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。

大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。

大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。

大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。

大数据数据***集阶段：Python、Scala。

大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。

大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：

第一，数据体量巨大

从TB级别，跃升到PB级别。

学习积云大数据课程包括：J***a入门、J***a进阶、数据库编程、web应用实战、经典&主流框架、互联网流行技术、互联网解决方案

要学一年左右，这里说的是有一些基础的。对于0基础的同学来说可能要学更长的时间

大数据发展速度很快，对技术的需求也在不断更新迭代，从第一代的Hadoop为主，到现在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齐放，一方面是因为需求的变化，另一方面也是技术生态在不断拓展和完善。

学大数据，都学习哪些内容，这就需要结合市场来考量，市场需求什么，那就需要去掌握相应的技术框架。

下面例举通用层面上，大数据一般需要学习和掌握哪些——

1、数据收集层

主要由关系型和非关系型数据收集组件，分布式消息队列构成。

Sqoop/C***：关系型数据收集和导入工具。

Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据。

Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用。

2、数据存储层

主要由分布式文件系统（面向文件存储）和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。

学习大数据很多的初学者一开始的时候对于大数据学习学习的内容有那些？要学习多久？零基础难不难学习？等一系列问题都存在一大堆的疑问，今天小编就针对这个问题为大家来一一解答。

既然是学习大数据及时，那我们第一时间就应该是去了了解一下什么是大数据，大数据都要学习那些知识，只有知道了这俩点我们才能够更好的进行下边的学习。

第一阶段：J***aSE基础核心

第二阶段：数据库关键技术

第三阶段：大数据基础核心

第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目

大数据没有j***a基础能自学吗？

没有编程基础想学习大数据是可以的，不过在学习大数据技术之前，你需要先学习一些J***a基础。

零基础小白想学习大数据，需要从J***a基础开始学起，可以把J***a语言作为第一个入门语言。一般来说，学会J***aSE就可以了。

相关：大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）J***a、大数据基础

到此，以上就是小编对于大数据编程入门的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据编程入门的4点解答对大家有用。