目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。

对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。

对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。

如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。

从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用多带带学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。

最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。

一、大数据核心框架

1.尚硅谷Shell视频教程：

【尚硅谷】Shell脚本从入门到实战

2.尚硅谷Hadoop3.x视频教程：

尚硅谷大数据Hadoop 3.x（入门搭建+安装调优）

3.尚硅谷Hadoop3.x高可用集群视频教程：

【尚硅谷】Hadoop3.x高可用集群，HDFS、Yarn集群

4.尚硅谷Zookeepr视频教程：352:39

【尚硅谷】大数据技术之Zookeeper 3.5.7版本教程

5.尚硅谷Hive（升级版）视频教程：

尚硅谷大数据Hive教程（基于hive3.x丨hive3.1.2）

6.尚硅谷Hive（高级进阶）视频教程：

【尚硅谷】大数据Hive高级进阶教程（基于hive3.x）

7.尚硅谷HA视频教程：

尚硅谷HA教程(大数据ha快速入门)

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【尚硅谷】大数据技术之Flume教程从入门到实战

9.尚硅谷Kafka（2022版）视频教程：

【尚硅谷】2022版Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）

10.尚硅谷HBase（升级版）视频教程：

尚硅谷HBase教程(hbase框架快速入门)23.6万 259

11.尚硅谷Sqoop视频教程：

尚硅谷Sqoop教程(sqoop大数据开发标配)

12.尚硅谷Azkaban3.x视频教程：

尚硅谷大数据Azkaban 3.x教程（全新发布）

13.尚硅谷Maxwell教程：

【尚硅谷】大数据技术之Maxwell

14.尚硅谷Canal教程：

【尚硅谷】大数据Canal教程丨Alibaba数据实时同步神器

15.尚硅谷Scala视频教程：

尚硅谷大数据技术之Scala入门到精通教程（小白快速上手scala）

16.尚硅谷Oozie视频教程：

尚硅谷Oozie教程(oozie大数据开发标配)

17.尚硅谷Spark视频教程：

尚硅谷大数据Spark教程从入门到精通

18.尚硅谷Spark调优视频教程：

【尚硅谷】大数据Spark3.0调优，Spark3.x性能优化

19.尚硅谷大数据Flink从入门到实战：

尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)

20.尚硅谷大数据技术之Flink(SQL)：

尚硅谷FlinkSQLFlink SQL（武老师：清华硕士，原IBM-CDL技术负责人）

21.尚硅谷大数据技术之Flink(Java)：

尚硅谷Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）

22.尚硅谷大数据技术之Flink（Scala）：

尚硅谷Flink（Scala版）教程丨清华硕士-武晟然老师主讲

23.尚硅谷Flink内核源码解析：

尚硅谷Flink内核源码解析课程（从入门到精通）

24.尚硅谷Flink性能调优：

【尚硅谷】大数据Flink2.0调优，Flink性能优化

25.尚硅谷ClickHouse视频教程：

一套上手ClickHouse-OLAP分析引擎，囊括Prometheus与Grafana

26.尚硅谷Flink CDC视频教程：

尚硅谷大数据Flink CDC教程（从flinkcdc入手剖析DataStream、FlinkSQL两种使用模式）

27.尚硅谷Superset视频教程：

尚硅谷大数据Superset教程（数据仓库项目首选数据可视化平台）

28.尚硅谷Atlas数据治理视频教程：

【尚硅谷】大数据技术之Atlas数据治理

29.尚硅谷监控告警系统视频教程：

【尚硅谷】Prometheus+Grafana+睿象云的监控告警系统

30.尚硅谷Apache Kylin视频教程：

【尚硅谷】大数据Apache Kylin（开源的分布式分析引擎）

31.尚硅谷Datax视频教程：

【尚硅谷】Alibaba开源数据同步工具DataX技术教程

二、大数据项目实战

1.尚硅谷电信客服案例项目教程：

尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电信客服)

2.尚硅谷机器学习与推荐系统项目教程：

尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)

3.尚硅谷电商推荐系统项目教程：

尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电商推荐系统)

4.尚硅谷电商数仓项目2.0教程：

尚硅谷大数据项目数据仓库,电商数仓V2.0新版

5.尚硅谷大数据Flink技术与实战-课堂实录：

尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)

6.尚硅谷ucloud云数仓（离线）：

尚硅谷离线数据仓库项目(ucloud云离线数仓)

7.尚硅谷ucloud云数仓（实时）：

尚硅谷实时数据仓库项目(ucloud云实时数仓)

8.尚硅谷电商数仓项目3.0教程：

尚硅谷大数据电商数仓V3.0版本教程（数据仓库项目开发实战）

9.尚硅谷电商项目（实时处理）：

电商项目_大数据实时处理(SparkStreaming版)

10.尚硅谷电商数仓项目4.0教程：

【尚硅谷】电商数仓V4.0丨大数据数据仓库项目实战

11.尚硅谷Flink实时数仓视频教程：

【尚硅谷】Flink数据仓库视频教程（一套精通实时数仓项目）

B站全网最全大数据学习路线：

https://www.bilibili.com/read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7

在说如何学习大数据之前，我们先来了解一下大数据！有人说：“未来是大数据和人工智能的时代！”

大数据&人工智能应用实例

• 人脸识别：应用领域 - 安保，出行，监控人工智能与大数据结合，进行海量数据库匹配，双重保险，更安全。

• 网上行为追踪：应用领域 - 购物，安防通过大数据分析，精准到一个ip，深度分析用户，猜你喜欢很容易。

• 数据监控：应用领域 - 互联网实时存储，海量数据，横纵对比，数据可视化。

• 车牌识别：应用领域 - 交通，监控，智能出行实时监控，车辆路线分析，车牌识别匹配， 智慧交通构建。

大数据的价值超出想象

越来越多的企业认识到大数据的重要性，国内数据人才的缺口已高达百万级。

大数据发展前景

大数据发展前景良好，薪资待遇也很高！

如何学习大数据？

看了这个线路图，估计没有入门的同学不明白不是学大数据吗？怎么还要学Java呢？

大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等 ，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程。

所以，Java之于大数据，就是一种工具罢了。

大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势！

第一阶段：Java语言编程基础

能力养成：能够掌握DOS系统常用基本命令； 熟练使用eclipse编写java代码； 熟练使用java语言的常用对象； 使用java编写单机应用程序；掌握面向对象编程思想，为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。

具备能力及市场价值：

能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目 的开发。

第二阶段 ：JavaWeb核心技术

核心能力培养：运用常用的网页开发技术设计网页； 掌握WEB系统交互原理；掌握JavaWeb开发核心技术；运用JavaWeb核心技术完成简单功能实现；掌握JavaWeb高级技术，创建更好的Web应用程序； 具备B/S结构软件开发能力。

具备能力及市场价值：

能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。

第三阶段：网站开发三大框架

核心能力培养：掌握SSM框架，使用SSH框架开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序; 掌握如何使用Maven管理项目工程;掌握数据库的相关技术;掌握系统开发中的性能、可扩展性及维护性的提升; 通过项目实战熟练掌握SSM框架的使用。

具备能力及市场价值：

能够使用SSH框架完成传统企业级项目开发，熟悉多种业务流程，丰富项目开发经验。

第四阶段：互联网搜索及爬虫

核心能力培养：掌握网络爬虫开发技术、能够获取互联网数据；掌握中文分词，并能够进行词库维护及管理；了解图片识别及验证码识别技术；掌握搜索技术，能够快速搭建企业级高性能搜索系统理解分布式核心思想的分片及副本机制。

具备能力及市场价值：

能够利用技术手段获取互联网的数据能够构建企业级搜索系统。

第五阶段： 分布式电商系统

核心能力培养：电商网站核心业务开发：商家管理、商品管理、库存管理、购物车、订单、支付、物流等 高性能网站技术:静态化技术、缓存技术、分库分表技术、服务化治理技术；使用分布式服务化治理框架Dubbox开发微服务系统使用静态化技术、缓存技术、分库分表技术提高系统性能。

具备能力及市场价值：

能够独立完成中小型网站整体架构，承载百万级并发访问能够独立完成电商网站核心业务系统开发。

第六阶段： 大数据离线计算

核心能力培养：掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术 掌握用户日志分析系统（业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化）；

掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。

具备能力及市场价值：

能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。

第七阶段：大数据实时计算

核心能力培养：掌握实时数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术；掌握互联网行为数据分析/用户看板/互联网交易风险控制系统案例（业务知识、技术开发、实时架构）； 掌握实时数据数据存储（Hbase/Redis），查询操作（ElasticSearch）等技术；掌握推荐系统开发整体架构、数据清洗、数据调度、数据导入导出、推荐引擎开发。

具备能力及市场价值：

能够胜任实时相关工作，包括ETL工程师、Storm工程师、搜索系统工程师、初级推荐系统工程师等。

第八阶段：大数据内存计算

核心能力培养：掌握Spark基础、Spark RDD、Spark SQL、Spark Streaming开发技术；掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化（业务知识、技术开发、架构） 掌握数据数据存储及存储（Hbase+Phoenix）。

具备能力及市场价值：

能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师等 目前企业急缺Spark相关人才。

第九阶段：机器学习基础

核心能力培养：了解机器学习基本概念、流程、常见算法。能够使用算法解决简单的业务问题（特征提取、模型设计、代码开发、效果评测）。

具备能力及市场价值：

机器学习入门，能够解决简单的业务问题。

学习视频

1、云计算大数据linux教程

作为一个程序员，一定要学会linux，你的程序最终是跑在Linux服务器上的吆

云计算大数据linux教程

链接：https://pan.baidu.com/s/15StHwJaSiw-emT5bI59jcw

2、Java基础

学习大数据,一定要有java基础，这十天的教程内容，完全可以让你入门！

Java编程轻松入门教程

链接：https://pan.baidu.com/s/1o9yLBsu 密码：wwd0

3、云计算大数据之zookeeper教程zookeeper可是Hadoop和Hbase的重要组件，集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。

云计算大数据之zookeeper教程

链接：https://pan.baidu.com/s/1wNp5QlqxfknI3p6vywxUhw 密码：ujd6

4、云计算大数据Hive教程

云计算大数据Hive教程

资料链接：https://pan.baidu.com/s/1PcZny-iLuVJdqlNGdi0zKw 密码：tm6o

5、大数据hadoop教程入门

这个可是重磅资源，学会hadoop，你的身价会倍增，现在一个hadoop工程师身价可在20k左右。

大数据hadoop教程入门

资料链接：https://pan.baidu.com/s/1smCTwRj 密码：vp5v

除了这些教程，还有，“网站数据分析”，“2018年大数据发展趋势预测视频”，“17节课构建大数据电商用户画像”等等。

新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。

首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；

二是零基础想要涉猎大数据行业。

作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（java、Python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。

作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：

大数据书籍

1、《为数据而生》

书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。

2、《智能时代》

这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。

3、《R语言预测实战》

R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。

3、《数据之巅》

这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。

4、《Hadoop权威指南》

《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。

5、《Hive编程指南》

《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。

想要成为大数据工程师，需要以下的专业技术知识：

hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统、分布式存储、分布式计算框架大数据处理和分析技术等等

有需要更多学习资料和入门视频教程的，点赞关注联系我，免费分享！！！顶起来吧！

我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。

个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。

然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。

说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。

这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。

一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。

和“大数据”这个标签相关的工作职位也越来越多，每一个的职衔听起来都很酷，同时存在的，还有很多很酷的说法，比如“未来10年最赚钱的就是做大数据”之类。众多有为有志的青年学子，包括职场中人，深深为之吸引，生出投身其中的念头。

“大数据行业”还是一个新的行业。新，意味着门槛低，意味着没有旧有势力，意味着大有可为。在方兴未艾的窗口期内，不管你以前是干什么的，只要真心想进来，总能进得来。但同时，也意味着巨大的泡沫，和未来迅速紧缩的风险。

进来容易，要想立足，就得不断学习，内外双修——内：理论知识的习学研究，目前主要包括：统计知识、机器学习知识和数据库知识等；外：对工具的运用，Java, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。

欢迎关注就业职通车头条号，下次不迷路。

目前UI设计行业整体发展非常不错，许多企业都急需设计方面人才，相应设计岗位需求也在不断增强，正是学习的好时机。想要学好UI设计，需要掌握相应的技能。如果你想要学UI设计，需要考虑自己是否有基础，市面上一般学习费用在2W左右，时间在4-6个月不等。如果你不知道到底怎么选择，千锋的很不错，你可以实际去看一看，听一听，让自己做出合适的决定

《爆发》《大数据时代》《大数据》

首先看巴拉巴西的《爆发》，在一个历史故事的连续讲述中，了解大数据的概念实质；接着看舍恩伯格的《大数据时代》，明白大数据理念和生活工作及思维变革的关系；最后翻翻涂子沛的《大数据》，看美国政府在大数据开放上的进程与反复，算是个案。

如果想系统的学习话，建议去华信智原，华信智原在大数据方面还是有所做为的，想了解的话可以去了解下。

你好，很开心收到邀请来回答你的问题

大数据行业的迅速发展及高额的工资吸引着每一位想入职IT行业的小伙伴。但是你知道吗，我国的大数据发展较晚，国内高效的大数据专业也才刚刚开始建立。所以真正系统化学过大数据的人是非常少的，大多数人都是零基础。

从课工场北美大数据培训班以往的案例来说，零基础学习大数据是完全靠谱的。只要是培训机构的课程、教学、项目、就业能够跟上,零基础的你也一定能够学好大数据，找到一份高薪的工作。

说到这大家都会问，零基础能学好大数据吗，怎么去学好大数据等问题。对于学员来说，进入一个新领域，少走弯路，节省时间成本，获得真正企业实践技术和经验，高起点入行，找对高人是关键。某些培训机构的讲师要么是教学经验丰富但欠缺企业实战经验，学员学不到企业真正应用技术。要么是不会讲课的企业实战专家，纵有一身经验，学员听不懂。

北美大数据聘请一直在大数据开发领域深耕的北美大数据技术专家团队，该团队不但实战经验丰富，能够提供企业实际应用的绝对干货，而且常年坚持分享技术，教学经验丰富。看看部分大咖们的从业经历，可见一斑:今天就来详细来介绍北美大数据课程三大独特优势。

前沿的大数据技术点让你更快get新趋势

不断更新的大数据技术点，其中有50%的技术是其他机构没有的，但是却十分重要的。

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真实云环境给你全真训练

采用企业帧数大数据开发部署环境，让你掌握真正的大数据开发部署，真实的云环境，丰富的实验项目，全生命周期数据开发，完美支持数据中台，全智能化体验，一站式大数据智能云研发平台。

由北美大数据专 家为你提供前瞻技术，北美大数据专 家团队全部由具备十年以上开发或研发经验、常年坚持技术分享、教学经验丰富的大数据专 家组成。深耕大数据多年的一线专 家，研发的大数据课程不仅包含国内企业热门技术，还包含国际前沿技术，融实用性与前瞻性于一体。课工场北美大数据在注重学员对老师评价的同时，保证大数据教学质量以及学员接受知识的质量。

所以零基础学习大数据是完全现实的，大数据课程只要能遇到一个好的讲师，零基础也是完全是能够学会的。课工场北美大数据培训机构的讲师都是实力非常强，经验丰富的讲师，给您提供最好的学习方案。

大数据未来的发展潜力不可估量，而且大数据如今的就业前景极为可观，人才也是非常的缺失，所以竞争相对没有那么的激烈，而且薪资待遇已是互联网行业薪资金字塔顶端。如果您想往这方面发展，这个时段就是最好的选择。

希望我的回答可以帮到你，欢迎留言评论或私信交流。