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对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。大数据零基础怎么学?大数据零基础学什么?难吗？要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣
你知道什么是大数据吗?
要学习大数据你首先应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据的概念有一个大概的了解，这样你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
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大数据零基础学习什么计算机编程语言?
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，JAVA等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。
容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。
Java略去了运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。
需要学习java编程语言
学习大数据开发，Java是必备课程，加入了Java、Linux以及Python等基础内容，即使是零基础，也可让你轻松学会，除此之外，还需要具备 Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、ZooKeeper、HBase、Phoenix、Redis、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban、大数据分析等大数据专业知识技能！
大数据初学者必备的详细版学习路线图
第一阶段 Java语言基础阶段
1.1 Java编程语言基本概述
1.2 Java基础语法
1.3 面向对象编程
1.4 面向对象高级编程
1.5 Java中的常用类库
1.6 枚举和异常类
1.7 Java数据结构和集合框架泛型
1.8 Java中的IO流
1.9 Java中的多线程
1.10 Java中网络编程和反射
1.11 Java8新特性
1.12 Java基础加强
第二阶段 Linux系统&Hadoop生态体系
01 Linux入门
02 常用基本命令
03 系统管理
04 Linux操作增强
05 Linux shell编程
06 Hadoop生态
07 分布式系统概述
08 Hadoop入门
09 Hadoop伪分布式
10 Hadoop全分布式
11 HDFS基本概念
12 HDFS的应用开发
13 HDFS的IO流操作
14 NameNode工作机制
15 DataNode工作机制
16 Zookeeper入门
17 Zookeeper详解
18 HA框架原理
19 Hadoop-HA集群配置
20 MapReduce框架原理
21 Shuffle机制
22 Mapreduce案例一
23 Mapreduce案例二
24 Hive入门
25 Hive DDL数据定义
26 Hive分区表
27 Hive分桶表
28 Hive查询
29 Hive的高级查询Join与排序
30 Hive的函数
31 Hive DML数据管理
32 Hive文件存储
33 Hive企业级调优
34 Hive企业级调优二
35 Hive企业级项目实战
36 Flume详解
37 Sqoop详解
38 Hbase概念
39 Hbase的操作
40 Hbase整合
41 Hbase的实战和优化
第三阶段 分布式计算框架
3.1 scala
3.2 Spark Core
3.3 Spark SQL
3.4 Spark Streaming
3.5 kafka
3.6 ElasticSearch
3.7 Logstash
3.8 Kibana
3.9 Kibana
第四阶段 大数据实战项目
4.1 互金领域-广告投放
项目介绍：构建广告投放平台，进行广告投放业务，吸引潜在客户，推广产品，包含投放微服务平台、竞价模块、客户群体画像、 千人千面推荐产品。
4.2 电商平台
项目介绍： 埋点业务，进行用户细分画像、建立信用体系、进行线上各类活动。
4.3 共享单车
项目介绍： 依据用户行为轨迹构成出行规律，根据用户群体出行规律、区域情况等动态调度用车情况。
4.4 工业大数据
项目介绍：国家电网_省级输／变电监控项目：监控线路的传感设备，确保设备安全、降低故障成本，动态监控线路、变电站二次设备工作情况、报警自动化。
4.5 交通
项目介绍：贵州交通厅，交通离线/实时监控项目：通过交通卡口采集实时数据，动态监控全省各道路通行和事故状况，避免拥堵、避免交通事故、 精准测速、防止套牌和提供便捷最佳出行方案、 预测拥堵系数，为各级提供最优道路规划方案。
4.6 旅游
项目介绍：安顺智慧旅游，整合各类旅游相关应用系统及信息资源，在公安、交通、工商等相关领域实现信息共享、协同合作，共同打造良性的旅游云生态系统。
4.7 医疗
项目介绍：某市人民医院，随着老年化的持续增加，患病率越来越高。增加大数据平台，采集医疗相关数据，提高诊断的准确性，预防一些疾病的发生，监控相关病情康复进展，真正实现解决看病难，降低发病率等。
第五阶段 大数据分析
5.1 Data Analyze数据分析基础
5.2 工作环境准备
5.3 数据可视化的概念与准则
5.4 Python机器学习
5.5 选择模型
5.6 构建树的过程
5.7 网格搜索
5.8 sklearn中有三类朴素贝叶斯算法
5.9 颜色特征
5.10 手写数字识别
5.11 文本的基本组成
5.12 文本的基本组成
大数据人才高度缺乏，人才需求量大。IT里面有很多职位可以选择，为什么要选择进入大数据圈子？原因正是大数据的光明前景，大数据风口在这里。学习大数据技术就在此刻！
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