“怎么学习大数据？学大数据要学编程吗？大数据都学什么知识” 等等类似的问题。而近期类似的问题越来越多，
那么，零基础学员大数据学习路线图该如何去系统化设置呢?今天就来说说，真正专业的大数据学习路线是哪些?
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阶段一、大数据基础——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
(2) HTML、CSS与Java
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生Java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
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)
1、Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、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
把握好大数据学习路线图，对于零基础的学员来说还是很有帮助的。