大資料可以實現的應用可以概括為兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過

搜尋引擎搜尋同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘

寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。

隨著大資料行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大資料人才的缺失就是目前急需解

決的一個問題，那麼很多學大資料的人又出現了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能

不能學習大資料，會不會不好學？

零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大資料開發嗎？答案是可以的去。大資料學習並不是高

深莫測的，雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單，但是隻要你認真學習，加上有專業老師的

指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大資料的。

零基礎的同學學習大資料開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的瞭解，比如說，要先學習這門課程的

一些專業的術語，學習一些入門概念知道這麼課程是做什麼的，主要的學習知識有哪些。那麼

學習大資料就必須知道什麼是大資料，一般大資料的運用領域是那些，避免自己在對大資料一

無所知的情況下就開始盲目學習。

對於零基礎的小夥伴們來說，開始入門可能並不是那麼容易，需要學習大量的理論知識，閱讀

枯燥的教材。因為要掌握一門計算機程式語言，還是很難的。大家都知道計算機程式語言有很

多，比如：R，C++，Python，Java等等。

經過了前兩階段的基礎學習後，我們對程式語言也基本掌握了，接下來就可以進行大資料部分

的課程學習了。在這裡小編要特別提醒大家：行業真正大資料，82%主講都是hadoop、

spark生態體系、storm實時開發，初學者請務必認清你要學的是不是真正大資料！

實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用

中，可以更快的上手，對於相關知識的使用方法也有了經驗。

世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大資料就一定

會學好。

大資料結合人工智可以達到真正的資料科學家。

機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論

等多門學科。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧的根本途徑，其應用遍及人工智慧的

各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的演算法基本比較固定了，學習起來相

對容易。

：深度學習的概念源於人工神經網路的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實

例有AlphaGo、人臉識別、影象檢測等。是國內外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，演算法

更新也比較快，需要跟隨有經驗的老師學習。

最快的學習方法，就是師從行業專家，畢竟老師有多年積累的經驗，自己少走彎路達到事半功

倍的效果。

2018年全新升級大資料學習路線

第一階段：Linux理論

（1）Linux基礎；（2）Linux-shell程式設計；（3）高併發：lvs負載均衡；（4）高可用&反向代理

第二階段：Hadoop理論

（1）hadoop-hdfs理論；（2）hadoop-hdfs叢集搭建；（3）hadoop-hdfs 2.x & api ；（4）hadoop-MR理論 ；

（5）hadoop-MR開發分析；（6）hadoop-MR原始碼分析 ；（7）hadoop-MR開發案例

第三階段：Hive理論

（1）Hive介紹以及安裝 ；（2）Hive實戰

（1）HBase介紹以及安裝 ；（2）HBase調優

第五階段： redis理論

（1）redis型別 ； （2） redis高階

第六階段：Zookeeper理論

（1）Zookeeper介紹 ；（2） Zookeeper使用

第七階段： Scala語法

（1）Scala語法介紹；（2）scala語法實戰

第八階段： Spark理論

（1）Spark介紹；（2）Spark程式碼開發流程 ； （3）Spark叢集搭建；（4） Spark資源排程原理；

（5）Spark任務排程；（6）Spark案例；（7）Spark中兩種最重要shuffle；

（8）Spark高可用叢集的搭建；（9）SparkSQL介紹；（10） SparkSQL實戰 ；

（11）SparkStreaming介紹；（12）SparkStreaming實戰

第九階段：機器學習介紹

（1） 線性迴歸詳解； （2）邏輯迴歸分類演算法； （3）Kmeans聚類演算法； （4）KNN分類演算法； （5）決策樹 隨機森林演算法

第十階段：Elasticsearch理論

（1）Elasticsearch搜尋原理； （2） Elasticsearch實戰

第十一階段：Storm理論

（1）Storm介紹以及程式碼實戰；（2）Storm偽分散式搭建以及任務部署； （3）Storm架構詳解以及DRCP原理；

（4） 虛擬化理論kvm虛擬化 ； （5） docker

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首先，你需要熟悉linux作業系統，大資料是執行在linux上的。

其次，你需要有網路基礎。大資料一般是多臺伺服器組成的叢集，通過網路進行通訊。

第三，你需要jave基礎，把常用的類用法夯實。

好吧，現在開始正式學習大資料。

搭建一個hadoop叢集，研究他的計算和儲存方式，MapReduce，hdfs。研究他的資源排程方式yarn。接著研究hive，hbase，他們的出現是為了解決hadoop儲存和計算的缺陷。繼續研究spark和flink，計算模型比MapReduce先進的多。

當然，以上這些東西你學會了，需要用java介面來呼叫他們的api，比如進行MapReduce計算，建立一個hbase表之類的。

你可以買幾臺最便宜的雲伺服器來學習，每月幾百塊錢。

如果幫到您，記得采納。

這是一個非常好的問題，也是很多初學者比較關心的問題，作為一名IT從業者，我來回答一下。

首先，所謂的Java大資料通常指的是採用Java語言來完成一些大資料領域的開發任務，整體的學習內容涉及到三大塊，其一是Java語言基礎，其二是大資料平臺基礎，其三是場景開發基礎。總體上來說，Java大資料的學習內容是比較多的，而且也具有一定的難度。

我從事網際網路行業多年，目前也在帶計算機專業的研究生，主要的研究方向集中在大資料和人工智慧領域，我會陸續寫一些關於網際網路技術方面的文章，感興趣的朋友可以關注我，相信一定會有所收穫。