また、ビッグデータとして知られているビッグデータは、データが大きく、広いソース、広い範囲（ログ、ビデオ、オーディオ）、大PBレベルであり、この段階のフレームワークは、PBのレベルのデータを解決することです。
プロフェッショナル話す：ビッグデータ（ビッグデータ、メガデータ）、また、ビッグデータと呼ばれ、多くの意思決定力、大規模な、高い成長率の洞察力とプロセスの最適化機能を持っているため、多様な新しい処理モードの必要性に言及情報資産の。
5Vのビッグデータの特性：ボリューム（ロット）、速度（高速）、バラエティ（多様性）、値（濃度値）、信憑性（真贋）。
第二に、大規模なデータは、言語のどのような基礎を学ぶために必要ですか？
まず第一に、学習は、大規模なデータ・ベースのJava、PythonとR言語の必要性があります。
1）Javaは、我々はビッグデータを行うことを学ぶことができますどの程度学習しますか？
Javaが使用するJavaSEに学ぶ必要があります。javaweb、大規模データのためのより少ないJavaEEの。私が使用するJavaSEは、Hadoopのフレームワークを理解することができます学びました。
python javaのスカラ：2）のpythonは、難易度、学ぶことが最も簡単です。
PythonはPythonは非常に単純な、一週間のpythonを学ぶことができます学ぶために来る、それはまだPythonでのJavaを学習する必要がありますので、あなたは、Javaを学び、Java以外それがより直感的に理解することは容易ではありません。
3）R言語は学ぶが、ほとんどの人はすべてがJavaで書かれた基礎となる、Javaの、最初のビッグデータフレームワークのHadoopを使用しているため、お勧めできません。でもRやHadoopのを読むことを学びました。
ビッグデータでのJavaの役割は、大規模なデータ言語で構成され、最初の大きなデータフレームワークのHadoopや他のビッグデータ技術フレームワーク、すべてJavaで書かれている基本的な言語は、それが推奨されることが好ましい学習のJava
彼らは、前面（表示ページ）で、Javaがアーム（サービス）で、ビッグデータはストレートの男性の脳、人工知能で、深い学習があるあなたに労働力とビジネス上のJavaフォーカス、下の命令の役割、データ上のビッグデータの焦点の分割の例を与えますEQ脳。
ビッグデータ学習交換基を構築する自分を推薦する必要があり、この場合には、まだ：529 867 072あなたが学習している場合、グループは、ビッグデータの科学の発展、ビッグデータである、あなたは小さなシリーズへの参加を歓迎しており、当社は随時、すべてのパーティのソフトウェア開発されています最新のビッグデータのコピーを含む、乾燥（唯一のビッグデータ関連のソフトウェア開発を）共有し、高度なデータが開発コースに歓迎高度の私自身の並べ替えを進めたし、参加するビッグデータの小さなパートナーを掘り下げたいです。
第三に、大規模なデータキャリア開発
ビッグデータに学んだ、それが直接データの開発エンジニアを拡張することができ、Javaから起動する必要はありません。長年の経験を蓄積してきた、あなたは算術エンジニアを行うことができます。に従事することができ、大きなジョブデータを見て学ぼう：
ビッグデータ開発エンジニア
データアナリスト
Hadoopの開発エンジニア
スパーク開発エンジニア
データウェアハウスの開発エンジニア
データクレンジング・エンジニア（ETL）
ビッグデータ・アーキテクト
アルゴリズムプロジェクト
第四に、ビッグデータの活用
国家によるビッグデータのサポートは、この地域に多くのリソースを投資し、姿勢、人工知能やクラウドコンピューティングを座っ貴州における大規模なデータセンターは、ビッグデータに基づいており、ビッグデータは、多くの人々が必要となります。
1）、ビッグデータの才能の給与
一般データは、北京で大規模な最初の層の都市に12-15K平均17K、ビッグデータアルゴリズムのエンジニアは約300,000〜500,000の年俸を平均月給を投稿することに関する。
2）大規模なデータを研究、学術/専門的な要件を持っています
高校も仕事を見つけるが、大学教育は、学部教育かかわらず、より良いですが、大学の4年間で簡単に何かの作業で、実践的なスキルを学ぶことがなかった未満何かを学ぶことが、理解で。
ファイブビッグデータ学習ルート
ビッグデータのマスタークラスのシラバス：
高い同時実行のlinux + + + Hadoopのエコシステム分散検索+ストロムフロー計算+スパーク+機械学習アルゴリズム
ビッグデータは、次の操作を行う必要があります前に、学習の面で通常：
1.プログラミング言語（Javaの）の基礎を学びます
2.プログラミングの基礎（Linuxの操作、データベース操作、Gitの操作）をマスターするの取得
大きなデータ内の前記学習フレームワーク（Hadoopの、ハイブ、HBaseの、スパーク）
これらは、彼らは基本的に半分に成功して基礎のjavaを学ぶ必要がある場合は、通常の学習ビッグデータの三つのステップが、行われなければならないが、少なくともベース言語学習とイライラする必要はありません。
ビッグデータの本当の学習は今Python言語をサポートすることができ、このようになりまし頻繁にJavaの二つの言語やスカラ座の開発を支援するために現在使用されてスパークフレームワークとして、理論のレベルにとどまることはできません。ビッグデータの方向にカット語学学習の総合的根拠は、基本理念に、最終的なプログラミングのアイデアを実装するようにプログラムだけの小さな一つの側面は、それが非常に簡単に学ぶことができるようになりますされています。
第六に、0大規模なデータは、あなたが学ぶことができるベース
ビッグデータがJavaの基盤を必要とします。しかし、ジュニアパートナー0基礎が学べます。