すぐにビッグデータ入力のスキルをゼロベースにする方法を教えて
今、ビッグデータの時代があり、多くの人々は、雇用の見通しは非常に優れているかどうか給与、多くの人々が大規模なデータ業界に他の産業からの移行を持っているので、欲しいゼロベースの人々が大学ぶために、ビッグデータを学びたいですデータは、それを行うにはどのように？どのようにビッグデータのスキルクイックスタートバーを探索するゼロベースの下に。
多くの人々が学ぶ必要がビッグデータの必要性が強固な基盤、プログラミング言語が必要な条件の一つであるを持っている、現在の一般的なプログラミング言語は以下のとおりですので、上のJavaやPython、PHP、C / C ++、および、それがどのようなドアを学んでいるかどうかプログラミング言語は、短期では、言語の細かな把握に私たちがああ話してJavaアプリケーションの広い範囲を取得することを非常に必要です。
ここでは建設中または自分の研究や大規模なデータバックルグループの交換を推奨する：5221の番号89307を、グループは、ビッグデータの科学の発展で、ビッグデータ、あなたが学習している場合、あなたは小さなシリーズへの参加を歓迎しており、我々はすべてのパーティのソフトウェア開発されています、随時最新のビッグデータのコピーと高度なデータ高度な開発もちろん歓迎高度の私自身の並べ替えを含め、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、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と。
Javaの方向3：使用するJavaSE、JavaEEの、JavaMEの、大規模なデータを学習し、その後、唯一のJavaを学んで、その上でのJava SEを学ぶ必要があるが、我々は一般的にこれらを習得する必要があります。基本的なHTML、CSS、JS、Javaのの、JDBCおよびデータベース、 JSPのJavaのWeb技術、jQueryとAJAX技術、春、MyBatisのは、Hibernateのように。これらのコースは、Javaを使用することを学ぶ、私たちはより良いのJavaを理解するのに役立ちます。
ビッグデータワークではまだLinuxのああを学ぶ必要があり、あなたはすぐにビッグデータ技術だけでなく、大きな助けを把握することができるので、さらに、Linuxがあり、ソフトウェアの関連するビッグデータは基本的には、Linux上で実行されています。学習シェルはよく理解し、より速くなりますビッグデータ技術のうち、今後の新たな研究に大きなデータクラスタを設定するスクリプトを簡単に見ることができます。
ビッグデータを学ぶためのゼロベースの人々のために、関係なく学ぶためにどのような言語、戦闘は非常に重要ではありませんので、学習はそれを使用する、唯一の一定の使用タイムリーでなければなりませんした後、より多くの経験を積んだ、もっと学んでビッグデータの技術、そしてよりになります一緒に、私はあなたがこの技術を習得することができます信じています。
ビッグデータの学習ロードマップ - 学習の各段階の内容を知るために、学ぶために、独自のシステムを作ります
大規模なデータベース--java言語の基礎をステージ
（1）Java言語の基礎
Java開発者は、使い慣れたEclipse開発ツール、Java言語の基礎、プロセス制御のJava、Java文字列、配列、Javaクラスとオブジェクト、クラス、およびデジタル処理コア技術、I / Oおよび反射、マルチスレッド、Swingのプログラムとコレクションを紹介しました
（2）HTML、CSS与JavaScriptを
PC端末サイトのレイアウト、HTML5 CSS3の基礎、WebAppのページレイアウト、インタラクティブ機能は、jQueryのアプリケーションをネイティブのJavaScript、Ajaxの非同期対話を開発
（3）JavaWebとデータベース
データベース、コアのJavaWeb開発、JavaWeb開発インサイダー
この段階では、プログラミングの基礎を持つ学生のためである、または強固な基盤の上にチュートリアルではありません、これはたださえ修復が高い場合には、基礎、土台が不安定である建物を、建物のように、一日がダウンクラッシュ来て、非常に重要です！
フェーズII、Linuxのエコシステム＆Hadoopの
Linuxシステム、Hadoopのオフラインコンピューティング概要、分散データベースHBaseの、データウェアハウスハイブ、データ移行ツールSqoop、水路分散ロギングフレームワーク
この章では、より良い学習のHadoop、HBaseの、NoSQLの、スパーク、嵐、ドッキングウィンドウ、KVM、OpenStackのおよび他の多くの科目の基礎を築くために、大きなLinuxのデータフィールドを入力して支援するために、基礎科目です。企業なので、例外なく、構築したり、プロジェクトを展開するのLinuxを使用することです。
コースのHadoop HDFSアーキテクチャの生態系、そして我々はビッグデータの基礎を築くことを学ぶように、その原則にプロジェクトの開発から、Javaの動作の詳細な分析だけでなく、シェル。
詳細MapReduceの中で説明し、MapReduceのコンピューティングフレームワークは、大企業データのいずれかが使用されると言うことができるだけでなく、データのエンジニアのそれぞれは、のを習得する必要があります。Hadoop2xは、MapReduceのプログラムの多数の開発をリードし、クラスタの前に設定します。
コースを学習ビッグデータは、この合計は、いくつかの段階に分けている（記事の最後ではチュートリアルが付属しています）
第III相、分散コンピューティングフレームワークとスパーク＆ストロムエコシステム
（1）分散コンピューティングフレームワーク
Pythonプログラミング言語、Scalaのプログラミング言語、ビッグデータ処理をスパーク、火花ストリーミングビッグデータ処理、火花MLIBの機械学習、マップ計算-GraphXスパーク、本物の1：戦闘2をベーススパーク推薦システム（会社実際のプロジェクトのライン） ：シーナ（www.sina.com.cn）
（2）ストームシステムテクノロジーアーキテクチャ
嵐の原理と基盤、メッセージがカフカ、Redisのツールをキューに入れ、飼育係の詳細、本物の1：ログ警報システムプロジェクト、戦闘2：あなたはまた、推薦システムの戦闘ようなことがあり
このセクションでは、そのプログラミングモデルスパーク生態系、研究カーネル深さの包括的な概要をカバーし、大規模なデータ処理をスパーク。だけでなく、でも研究スパーク学生のためのプロジェクトの開発者のために、この部分は非常に有意義な学習カリキュラムのガイドラインであります
フェーズIV、ビッグデータプロジェクトの戦闘（最初の層本当の会社のプロジェクト）
データ収集、データ処理、データ分析、データ・プレゼンテーション、データアプリケーション
実際には、このプロジェクトは、学生の理解とビッグデータ技術の適用を高めるために、実践的な知識が点在される大規模なデータの理論を、説明するのと同時に、中のコースの演習が点在しています。
ステージ5、ビッグデータ分析-AI（人工知能）
データ作業環境データベース分析、データの可視化、Pythonの機械学習を分析＆準備
屋外の機器識別分析：1、2、＆ニューラルネットワーク画像認識、自然言語処理＆ソーシャルネットワーク処理、機械学習のPython実際のプロジェクト
このステージは、ステージの深さを強化し、人工知能、マルチスキル、より大きな雇用の質を高めるに切り替えたい学生のための良い基盤を築くためです。