大数据怎么学？

其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。
大数据可以实现的应用可以概括为两个方向，一个是精准化定制，第二个是预测。比如像通过搜索引擎搜索同样的内容，每个人的结果却是大不相同的。再比如精准营销、百度的推广、淘宝的喜欢推荐，或者你到了一个地方，自动给你推荐周边的消费设施等等。
很多新手刚开始会考虑自学大数据，时间安排自由，但是新手如何自学大数据是个相当严峻的问题，看视频学大数据可以吗?可以，但问题的关键在于你要找出优质的大数据视频教程，然后要确保自己在学习中无遗漏，并且最好是伴随着你相应的笔记。
新手自学大数据中，特别注意的是要进行项目练习，大数据在刚接触时会有些新鲜感，但是接下来就是一些乏味感,一味的只看不练，那么学起来更乏味，大数据本身也是门需要大量项目练习巩固知识的专业，不多多进行项目练习，那么很大程度上就等于白学，学不能致用。
新手自学大数据难吗?其实相当有难度，大数据知识学习起来其实还满杂的，既得学大数据基础，又得掌握很多统计学等等的知识，自学大数据一个人的视野也毕竟有限，遇到难题时，想找个人一起商讨如何解决，难，想证明自己所做的数据分析正确全面，但是无人可证。
没有基础的，我是建议去找一个专业的学习去学习，会大大的缩减学习时间以及提高学习效率

按照下面五个阶段开始学习，循序渐进!

阶段一、大数bai据基础——java语言基础方面

(1)Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

需要大数据学习教程，关注我主页有资料

(2) HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

(3)JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

阶段二、 Linux&Hadoop生态体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

阶段三、 分布式计算框架和Spark&Strom生态体系

(1)分布式计算框架

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算、实战一：基于Spark的推荐系统(某一线公司真实项目)、实战二：新浪网(www.sina.com.cn)

(2)storm技术架构体系

Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战

阶段四、 大数据项目实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

阶段五、 大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习

2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理

实战项目：户外设备识别分析

以上就是分享的大数据自学课程，祝愿每一位小伙伴都能成为真正的大数据技术人才!

学习大数据，就来北京尚学堂，多年的大数据授课经验，扎实的课程理论助你在大数据方面快人一步。

大数据相对来说更适合有基础的人学习，学大数据一定要有方向，按照大数据路线图学习就可以了，包括8个阶段，希望你早日学有所成。

大数据路线图