新如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题，已成
为热门大数据领域热门问题，以下是对新手如何学习大数据技术问题的解答！
大数据开发学习可以按照以下内容进行学习：
大数据学习加群：716581014
第一阶段：JavaSE+MySql+Linux
学习内容：Java 语言入门 → OOP 编程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 实
用技术 → Mysql 数据库 → 阶段项目实战 → Linux 基础 → shell 编程
学习目标：学习java语言，掌握java程序编写、面向对象程序开发，掌握MySql体系结构及核心编程技术，打好 Linux 基础，为后续学习提供良好的语言基础。
第二阶段：Hadoop 与生态系统
学习内容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig
学习目标：掌握大数据学习基石Hadoop、数据串行化系统与技术、数据的统计分析、分布式集群、流行的队列、数据迁移、大数据平台分析等
第三阶段：Storm 与Spark 及其生态圈
学习内容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 机器学习
学习目标：让大家拥有完整项目开发思路和架构设计，掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示，所有工作一个人搞定！并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。
第四阶段：其他
学习内容：Mahout 机器学习 → R 语言→ Python
学习目标：机器学习领域经典算法的实现，熟练使用 R语法和统计思维，可以基于具体问题建立数学模型，掌握python技术与数据分析，将数据结果以可视化的直观方式展示给目标用户。
第五阶段：项目实战、技术综合运用
学习内容：某手机公司bug 系统 → 传统广告怎么用大数据 → 类互联网电商网站 → 网站日志收集清洗系统 → 网站流量统计分析系统
学习目标：具备企业级大型完整项目开发能力，综合运用大数据分析知识，完成数据分析、收集、展示的完整流程。
大数据开发相比于数据分析和挖掘来说，对编程基础要高一些，对于零基础学员也会比较困难。然，有道是“有志者事竟成”，用心学习大数据开发，每个人都会有所收获。
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。
随着大数据行业的快速发展，也随之出现了一些问题，比如大数据人才的缺失就是目前急需解决的一个问题，那么很多学大数据的人又出现了一些问题，就是大家普遍担心的就是零基础能不能学习大数据，会不会不好学?
零基础的人要不要去大数培训机构学习大数据开发吗?答案是可以的去。大数据学习并不是高深莫测的，虽然对于零基础学员来
说不是那么简单，但是只要你认真学习，加上有专业老师的指导和针对性的训练，相信你也是可以完全掌握大数据的。
零基础的同学学习大数据开发不能急于求成，要分阶段分步骤来一步步完成，大概可以分为四步：
第一个阶段：了解大数据的基本概念
首先，学习一门课程的时候，要对这门课程有一个简单的了解，比如说，要先学习这门课程的一些专业的术语，学习一些入门概
念知道这么课程是做什么的，主要的学习知识有哪些。那么学习大数据就必须知道什么是大数据，一般大数据的运用领域是那
些，避免自己在对大数据一无所知的情况下就开始盲目学习。
第二个阶段：学习计算机的编程语言
对于零基础的小伙伴们来说，开始入门可能并不是那么容易，需要学习大量的理论知识，阅读枯燥的教材。因为要掌握一门计算机编程语言，还是很难的。大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。
第三阶段：大数据有关的学习课程
经过了前两阶段的基础学习后，我们对编程语言也基本掌握了，接下来就可以进行大数据部分的课程学习了。在这里小编要特别
提醒大家：行业真正大数据，82%主讲都是hadoop、spark生态体系、storm实时开发，初学者请务必认清你要学的是不是真正大
数据!
第四个阶段：项目实战阶段
实战训练可以帮助我们更好的理解所学的内容，同时对相关知识加强记忆。在以后的实际运用中，可以更快的上手，对于相关知识的使用方法也有了经验。
世上无难事只怕有心人，无论你是有基础也好还是没基础也好，只要你认真学习大数据就一定会学好。
后续提高
大数据结合人工智可以达到真正的数据科学家。
机器学习：是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它是人工智能的核
心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习的算法基
本比较固定了，学习起来相对容易。
深度学习：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，最近几年发展迅猛。深度学习应用的实例有AlphaGo、人脸识别、图像检
测等。是国内外稀缺人才，但是深度学习相对比较难，算法更新也比较快，需要跟随有经验的老师学习。
最快的学习方法，就是师从行业专家，毕竟老师有多年积累的经验，自己少走弯路达到事半功倍的效果。
