1.了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据,大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解,你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣,如果对大数据一无所知就开始学习,有可能学着学着发现自己其实不喜欢,这样浪费了时间精力,可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据,需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友,一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言,大家都知道计算机编程语言有很多,比如:R,C++,JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA,我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用,如果你学习过C++语言,你会觉得C++和Java很像,因为Java中许多基本语句的语法和C++一样,像常用的循环语句,控制语句等和C++几乎一样,其实Java和C++是两种完全不同的语言,Java只需理解一些基本的概念,就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念,C++中许多容易混淆的概念,有的被Java弃之不用了,或者以一种更清楚更容易理解的方式实现,因此Java语言相对是简单的。
在学习Java的时候,我们一般需要学习这些课程: HTML&CSS&JS,java的基础,JDBC与数据库,JSP java web技术, jQuery与AJAX技术,SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java,学会运用Java。
3.大数据相关课程的学习。
学完了编程语言之后,一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说,学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程,包括大数据技术入门,海量数据高级分析语言,海量数据存储分布式存储,以及海量数据分析分布式计算等部分,Linux,Hadoop,Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话,这些课程都是必不可少的。
4.实战阶段。
不用多说,学习完任何一门技术,最后的实战训练是最重要的,进行一些实际项目的操作练手,可以帮助我们更好的理解所学的内容,同时对于相关知识也能加强记忆,在今后的运用中,也可以更快的上手,对于相关知识该怎么用也有了经验。科多大数据拥有大量实际的大数据项目的,在大数据课程学习的过程中,老师会穿插很多相关项目进行教学,学员也可以学到任课老师的一些经验和技巧。
学习大数据首先需要了解学习大数据的知识点,例如HDFS、Spark、MapperReduce、storm等;其次能够掌握大数据开发基础后,为学习大数据制定详细的学习计划;能够及时解决不懂的问题,无法自己解决的时候,立刻找老师沟通,不然这些问题将成为后面各个阶段学习的阻碍;真实项目实战,学习的目的是为了应用,任何一家企业招聘人才的时候都是以实际开发为主要考核目标,所以你的实际开发经验可能会影响到你就业时候的薪资高低。
1、首先我们要了解Java语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。学会了这些的话这无疑是极好的开头和奠基,可谓是赢在了起跑线上,接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
2、Java:只要了解一些基础即可,做大数据不需要很深的Java技术,学javaSE就相当于有学习大数据。
3、Linux:因为大数据相关软件都是在Linux上运行的,所以Linux要学习的扎实一些,学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助,能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置,能少踩很多坑,学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。