大數(shù)據主要學習哪些內容？這是一個非常好的問題。作為一個IT從業(yè)者，一個教育工作者，我來回答一下。大數(shù)據經過多年的發(fā)展，已經逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識體系，整體技術成熟度已經比較高，所以學習大數(shù)據技術

大數(shù)據主要學習哪些內容？

這是一個非常好的問題。作為一個IT從業(yè)者，一個教育工作者，我來回答一下。

大數(shù)據經過多年的發(fā)展，已經逐漸形成了比較龐大系統(tǒng)的知識體系，整體技術成熟度已經比較高，所以學習大數(shù)據技術也會有比較好的學習體驗。

因為大數(shù)據涉及的內容非常多，而且大數(shù)據技術也與行業(yè)息息相關，所以在學習大數(shù)據的時候，可以從技術的角度，也可以基于行業(yè)來學習大數(shù)據。對于學生來說，可以從大數(shù)據技術體系中學習，對于職場人來說，可以結合自己的行業(yè)和工作任務學習大數(shù)據。

無論是學生還是職場人士，想要學習大數(shù)據，需要掌握以下基本內容:

第一:計算機基礎知識。學習大數(shù)據技術，計算機基礎知識非常重要，其中操作系統(tǒng)、編程語言、數(shù)據庫等知識是必須要學的。編程語言可以向Python學習，如果以后想從事專業(yè)的大數(shù)據開發(fā)，也可以向Java學習。計算機基礎知識學習起來比較難，要注意實驗在學習過程中的作用。

第二:數(shù)學統(tǒng)計基礎知識。大數(shù)據技術體系的核心目的是 "數(shù)據價值 "，而數(shù)據價值產生的過程必然離不開數(shù)據分析，所以作為數(shù)據分析基礎的數(shù)學和統(tǒng)計學知識更為重要。數(shù)學和統(tǒng)計學的基礎對大數(shù)據從業(yè)者未來的成長空間有著重要的影響，所以一定要重視這兩方面知識的學習。

第三:大數(shù)據平臺的基礎。大數(shù)據開發(fā)和大數(shù)據分析離不開大數(shù)據平臺的支撐，大數(shù)據平臺涉及分布式存儲、分布式計算等基礎功能。掌握大數(shù)據平臺，也會形成對大數(shù)據技術體系的深刻理解。對于新手來說，可以從Hadoop和Spark入手。

本人從事互聯(lián)網行業(yè)多年，目前在讀計算機專業(yè)研究生。我的主要研究方向是大數(shù)據和人工智能。我會陸續(xù)寫一些互聯(lián)網技術方面的文章，有興趣的朋友可以關注我。我相信我一定會有所收獲。

如果你有關于互聯(lián)網，大數(shù)據，人工智能，或者考研的問題，可以在評論區(qū)留言或者私信我！

學習代碼和大數(shù)據的人需要閱讀哪些相關書籍？

各階段大數(shù)據學習路線和學習書籍推薦！廢話不多說，直接切入主題，有需要的朋友可以參考學習！

階段1，大數(shù)據基礎——Java語言基礎。

(1)Java語言基礎

Java開發(fā)入門，熟悉Eclipse開發(fā)工具，Java語言基礎，Java進程控制，Java字符串，Java數(shù)組和類和對象，數(shù)字處理類和核心技術，I/O和反射，多線程，Swing程序和set類

(2) HTML、CSS和JavaScript

PC端網站布局，HTML5 CSS3基礎，WebApp頁面布局，原生JavaScript交互功能開發(fā)，Ajax異步交互，jQu《Effective Java中文版》(第二版)

這本書一共為我們帶來了78條程序員必備的經驗法則，針對你每天遇到的編程問題提出了有效實用的解決方案。

這本書的每一章都包含幾個 "參賽作品 "，以簡潔的形式呈現(xiàn)，成為獨立的短文。他們提出了具體的建議，對Java平臺的微妙之處提出了獨特的看法，并提供了優(yōu)秀的代碼示例。對每一項的全面描述和解釋闡明了應該做什么，不應該做什么，以及為什么。

第二階段:LinuxHadoop生態(tài)系統(tǒng)

Linux系統(tǒng)，Hadoop離線計算大綱，分布式數(shù)據庫Hbas《Big Data》

在大數(shù)據的背景下，我很少看到關于數(shù)據建模、數(shù)據層、數(shù)據處理需求分析、數(shù)據架構和存儲實現(xiàn)的問題。這本書提供了一個令人耳目一新的全面解決方案。

2、《Hadoop權威指南》

《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的起源出發(fā)，理論與實踐相結合，全面介紹了Hadoop這一海量數(shù)據集高性能處理的理想工具。

3、《Hive編程指南》

《Hive編程指南》是Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive s SQL方法HiveQL對Hadoop分布式文件系統(tǒng)中存儲的大數(shù)據集進行匯總、查詢和分析。

階段3:分布式計算。

(1)分布式計算框架

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數(shù)據處理、Spark—流式大數(shù)據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX圖計算、實戰(zhàn)1:基于Spark的推薦系統(tǒng)(某一線公司的真實項目)、實戰(zhàn)2:新浪。com()。

(2)暴風科技架構體系

風暴原理與基礎，消息隊列卡夫卡，R《Learning Spark》

《《Spark 快速大數(shù)據分析》》是一本給Spark初學者的書。它不 不要談太多細節(jié)。但更關注上層用戶的具體用法。但是，這本書絕不僅限于Spark的用法。還全面介紹了Spark的核心概念和基本原理，讓讀者心中有數(shù)。

2、《Spark機器學習：核心技術與實踐》

本書將理論與大量實例相結合，幫助開發(fā)者掌握使用Spark的分析和機器學習算法。通過這些例子以及Spark在各種企業(yè)級系統(tǒng)中的應用，讀者可以解鎖Spark機器學習算法的復雜性，并通過數(shù)據分析產生有價值的數(shù)據洞察。

第四階段:大數(shù)據項目實戰(zhàn)(一線公司真實項目)

數(shù)據采集、數(shù)據處理、數(shù)據分析、數(shù)據展示和數(shù)據應用。

第五階段，大數(shù)據分析——AI(人工智能)

主要講解sklearn和python機器學習中的數(shù)據分析、數(shù)據可視化、三種樸素貝葉斯算法的基礎，提升個人能力！

那個 現(xiàn)在就這樣吧。每個人都有很好的學習資料。歡迎評論分享！