转型进入IT行业，0基础学习大数据开发需要什么基础？

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向吧）

一、大数据工程师的技能要求

二、大数据学习路径

 

 

很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：199427210，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系

 

阶段一：Java基础

掌握JAVA基本语法、面向对象、集合、IO流、多线程、网络编程

阶段二：MySQL

CRUD

阶段三：Linux

常用的操作命令

阶段四：Hadoop生态系统

HDFS、YARN、MapReduce、Hive、HBase、Zookeeper、Flume、Kafka、Sqoop、Spark

阶段五：Spark生态系统

Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、Graphx

阶段六：项目实战

用户推荐系统

阶段七：Python

学习python的基础语法。后面的数据爬去、算法的实现、机器学习、深度学习中会用到，学习numpy和panada。

阶段八：HTML

学习HTML的基础语法，了解网页的构成。

第一：系统化课程+经验丰富讲师

0基础学大数据开发一定要系统化的学习，毕竟没有基础。如果没有一个系统化的课程，既不利于学习的高效性，也不利于形成完整的知识体系。另外，大数据包含的内容很多，0基础的求学者如果没有专门的老师带着去学习，在学习的过程会遇到很多的瓶颈，从而降低学习的效率。

 

 

 

 

第二：测验+实训项目，保障学习效率

在学习的过程中，不仅是需要努力去向前学习，更需要不断的去复习。但是，很多求学者在复习的时候却往往找不到方向，而这，就需要定时的测验来帮助求学者去检验自己学习效果，当然，也能够为求学者提供复习的方向。

对于实训项目的操作，并不只是让求学者提高实战能力，还是让求学者能够在真实的实训项目当中，找到自己的欠缺，以便自己及时的去复习，及时的去完善和提升自己。

 

 

进入大数据领域，被很多人看成是实现自己快速发展的一个契机，但是，谁都不可能一下吃成个胖子。学习必须脚踏实地的来。