大數據學習路線哪家好？大數據需要學什麼

這幾年來大數據非常的熱門，到處都有大數據分析的演講。 演講內容通常是宣傳各種大數據分析成功的案例。 但實際上大數據該怎麼做呢？ 大部份的討論似乎都僅止於怎麼搜集大量的數據， 然後用個工具（hadoop/spark）後就會馬上變出商機和錢來。大數據技術最重要的核心在於如何設計可以高性能處理大量數據的程式 (highly scalable programs.)

學習大數據開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分為四步：

第一個階段：了解大數據的基本概念

首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的了解，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。那麼學習大數據就必須知道什麼是大數據，一般大數據的運用領域是那些，避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。

第二個階段：學習計算機的編程語言

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編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。

第三階段：大數據有關的學習課程

經過了前兩階段的基礎學習後，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數據部分的課程學習了。在這裡小編要特別提醒大家：行業真正大數據，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數據！

第四個階段：項目實戰階段

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，只要你認真學習大數據就一定會學好。

目前大數據相關工作可以粗分幾類。有資料系統串接者， 設計大數據演演算法實做的人，以及管理大型叢集 (cluster) 的工程師。 很多人對大數據工程師的理解還停留在資料系統串接者的程度， 以為只要將資料匯入某個神奇系統，就能將自己想要的結果生出來。 但實際上數據量變得很大時，我們往往需要自己客制化自己的資料系統，並且撰寫特殊的演演算法處理之。 以台灣和美國業界而言，第二種工程師是最稀少也需求量最高的。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！