首先你得喜欢这个大数据行业，并且相信他的发展趋势，有一定的基础知识，了解大数据背后，学习它的运作方式，一定不要人云亦云，那样永远跟在别人身后喝油，要有自己独到的见解，持久耐心的往前走！
可以去大数据的公司上班或者培训就能更好的学习，首先你先了解大数据是什么，自己的方向是什么。
整体了解数据分析师
新人们被大数据，人工智能，21世纪是数据分析师的时代，立志成为一名数据分析师。数据分析到底是干什么的？数据分析都包含什么内容。
在开始前期呢建议先看一下市面上讲数据分析内容的书籍，比如《大数据时代》《互联网+大数据》的一些基础的知识书籍，另外最好的是能找到外国人编写的因为讲得比较全面一点。但对于新人们还是有作用的，重点了解数据分析的流程，应用场景，以及书中提到的若干数据分析工具，5—6个小时，足够你对数据分析的了解与认识了。
了解统计学的知识
15—20个小时进入了解一下统计学知识，作为入门就足够，但你要知道，今后随着工作内容的深入，需要学习更多统计知识。
要了解常用数理统计模型，重点放在学习模型的工作原理，输入内容和输出内容，至于具体的数学推导，学不会可暂放一边，需要用的时候再回来看。
学习初级工具
20个小时，对于非技术类数据分析人员，初级工具只推荐一个：EXCEL.。基础篇必须学习，也可以用其他EXCEL进阶书籍。也可以学习网上的各种公开课。
本阶段重点要学习的是EXCEL中级功能使用（数据透视表，函数，各类图表适用场景及如何制作），如有余力可学习VBA
提升PPT能力
10个小时，作为数据分析人员，PPT制作能力是极其重要的一项能力。因此需要花一点时间来了解如何做重点突出，信息明确的PPT。以及如何把各类图表插入到PPT中而又便于更新数据，10个小时并不算多，但已经足够。你没有做过PPT的话，需要再增加多一点时间学习。
了解数据库和编程语言
10个小时这个阶段有两个目标：学习基础的数据库和编程知识以提升你将来的工作效率，以及测试一下你适合学习哪一种高级数据分析工具。对于前面，数据库建议学MySQL，编程语言建议学Python数据库学到联合查询就好了，性能优化，备份那些内容用不到，Python能多学就多学点反正对你也没有坏处。
学习高级工具
10个小时虽然EXCEL可以解决70%以上的问题，但剩下的30%还是需要高级工具来做，高级分析工具有两个选择：SPSS和R。虽然R有各种各样的好处，但我给的建议是根据你的上一步中的学习感觉来定学哪一个工具，要是学编程语言学的很痛苦，就学SPSS，要是学的很快乐，就学R不管用哪一种工具，都要把你学统计学时候学会的重点模型跑一边，学会建立和小幅度优化模型即可。
大数据我这边简单的分为俩种，一种为单纯的售卖数据，另外一种为搭建智能大数据平台，属于人工智能！
其次我们要知道人工智能是什么?有哪些商业问题？
更易解决哪些商业问题？
人工智能会做什么？用在哪？以及它的战略优势？
下面就根据以上的一些问题来做出相应的回答。
人工智能更易于解决具备三类关键特性的商业问题：
行业存在持续痛点
1、商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主；
2、商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
大数据是人工智能战略性竞争优势：
3、互联网催生了大数据，大数据催生了人工智能；
4、场景数据的积累，促进人工智能技术应用，从而形成更高效的解决方案；
5、数据主要有自筹数据、公共数据、产业协同数据三大来源。
人工智能按照服务智能、科技突破和超级智能三个阶段进化，未来3-5年处于服务智能。
/1、服务智能：充分发挥现有技术的能力，打造人工智能赋能的应用场景，让智能服务各行各业。
2、科技突破：应用的扩展，数据的进一步丰富，对技术带来新的要求，最终促进技术实现显著突破，并相应推动应用向纵深拓展。
3、超级智能：技术显著突破，应用海量扩展，人工智能无所不在。
人工智能五大竞争定位模式，生态构建者是关键一环：
1、按产业链展开分析，人工智能将呈现生态构建者、技术算法驱动者、应用聚焦者、垂直行业先行者、基础设施提供者五类竞争定位模式；
2、生态构建者布局全产业链，聚集大量开发者和用户，将成为其中重要的一类模式。
人工智能是什么？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。自20世纪50年代以来，三次技术革新浪潮中，学界和业界对人工智能的理解众说纷纭，科技和商业的多元化发展导致对人工智能的定义、发展动力以及表现形式的理解各异。
让我们从以下四个维度来总结和理解人工智能的多种内涵：
（1）人工智能的定义：根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。
（2）人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。
（3）人工智能的承载方式：
1、技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能
2、表现方式：云智能、端智能、云端融合
人工智能会做什么？
人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。
人工智能实现了学习、决策和行动的快速处理。计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算的速度都快于人类。此外，计算机还能够不停迭代和优化“试验—验证—学习”的正循环。例如：在上文提到的阿里云ET人工智能调度交通的应用中，城市的交通是非常复杂的，每个路口和路段都有错综复杂，千丝万缕的关系。机器需要对成千上万个路段的海量历史数据进行处理和学习，以获得路段的全天路况模型，再结合城市的每个路口传回来的智能视频信息（包括车辆识别、车速识别等信息）来做全局的、实时的分析，这个过程对数据处理能力在规模、复杂度、实时性上都提出了更大的挑战。
人工智能可以更灵活地自主学习和管理知识，支持知识的“产生—存储—应用—更新”的体系化管理。例如：在淘宝和天猫，每天有近5万次热线电话求助。这些海量的语音数据通过人工智能机器的自我学习，使得机器具备能“听”能“懂”的知识，这些知识可以运用到语音交互相关的各个行业和各个场景，例如：智能客服语音交互、电话呼叫中心质检、互联网汽车语音命令等等。在一些特定场景的应用下，例如法院庭审速记，会产生的一些新的数据，和适应于此场景的新的知识，这些知识又同时被用来更新语音识别知识库，并被其他应用快速使用，这也是阿里ET可以打败世界速记亚军的知识来源。
如何让人工智能做好知识管理，是这个体系化工程的重要部分。双十一是由淘宝天猫发起的全球消费者的购物狂欢节，在2015年，更是创下了一秒14万笔订单的世界记录。庞大订单量也带来的用户咨询服务和问题的高峰，阿里巴巴的算法工程师们通过对海量问题的分析和预测，在业内首次将知识库的自动更新时效提升至分钟级，使得智能客服在此场景下获得高达94%的智能解决率。
人工智能用在哪？
人工智能已在多个方面成功应用。图像识别（包括交通信号灯和人脸）技术已经超越人类水平。微软计算机视觉软件的图片识别错误率已经低于人类。计算机不仅能识别简单图像，还能分析整个电磁波谱。语言识别和自然语言处理技术已经在日常生活中广泛应用，例如苹果手机内置的语音识别助手Siri、亚马逊智能音箱Echo、阿里YunOS个人助理+、淘宝小蜜、支付宝安娜等。通过传感器和制动器，人工智能可以感知并行动。机器视觉和各类传感器，结合高精度地图和环境感知信息，机器人、无人机、自动驾驶等智能设备已经投入使用，Google、Uber、Tesla、阿里巴巴与上海汽车合作等都已在无人驾驶和互联网汽车领域布局。
人工智能最适用于解决什么样的问题？通过分解典型的商业流程，我们发现，人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：
1、行业存在持续痛点；
2、商业流程本身具备数字化的信息输入，问题可以细分并清晰地界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单项沟通为主；
3、商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
企业客服就是人工智能应用的一个典型例子，作为企业用户与企业服务的交互入口，客服面对的80%的问题都是简单的、重复的的问题，但是却需要大量人力和时间的工作。同时，客服提供的服务内容大都来自与企业自有知识体系，受整体商业环境的影响相对较弱。这使得企业客服的智能化应用相对容易，很多基于自定义知识库的问答型企业智能客服产品蜂涌而出。
但是如何真正实现人工智能意义的智能客服？与真人深度交互，也就是尽可能地模仿真人的思维交流方式为人类服务，并有效帮助业务提升用户体验，是人工智能时代对商业流程智能化的思考。
2015年起，阿里巴巴推出新一代智能客服产品——阿里小蜜，基于语音识别、语义理解、个性化推荐、深度学习等人工智能技术的应用，并将外部消费场景和阿里后台的关键业务流程无缝融合。阿里小蜜通过积累的大数据优势，提前分析、预测消费者的服务诉求，主动触达用户，阿里小蜜将用户转电话及在线人工服务的求助率降低了70%。即便在每天应对百万级服务量的情况下，智能解决率也达到了接近80%（该指标高于行业智能客服产品平均水平60%以上），并且，依靠阿里巴巴在语音识别领域的知识积累，把服务领域里人机对话语义意图的精确匹配率提升到了93%，满意度比传统的自助服务提升了一倍。
大数据是战略性竞争优势
数据是人工智能的基础，拥有针对特定领域的庞大数据集，能够成为竞争优势的重要来源。现阶段，制约人工智能领域很多重大突破的关键，并非是算法不够先进，而是缺乏高质量的数据集。
海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料（参阅图1），巨型数据库、十几年累积的搜索结果，乃至整个互联网都让人工智能变得更聪明。人工智能从庞大的、复杂的、无序的个体数据中发现更为本质、更能解释世界的规律，并复合多个规律共同作用，以解决问题。
最后讲一下人工智能的三种主要技术，都需要专有类型的数据。
第一：机器学习，例如计算机视觉、情感分析、自然语言处理等技术，需要大量的标签样本数据。
第二：模式识别，例如文字、语音、指纹、人脸等识别技术，则偏重于信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据。
第三：人机交互，如智能机器人技术，则需要积累大量的用户数据。
因为人工智能大数据涉及到的内容很多，几乎是方方面面都有了，所以也不是几句话科技讲清楚的，感兴趣的朋友可以关注我哦!
文章最后说一句话，我自己感觉非常经典的一句话，就是互联网催生了大数据，大数据催生了人工智能！
我认为学习任何东西的最好方法就是实际使用它。幸运的是，我们有大量的大数据技术和分析工具，它们都是开源的，或者让您可以通过试用或者dev许可的进行免费学习。
或者为了提供一个简单的答案，我会假设您想要使用的大数据工具是Hadoop技术堆栈。为了不提供过于简单的答案，您不会寻找已经建立的行业解决方案或SaaS提供商。一般来说，NoSQL数据库并不真正用于分析（但可能是源）。
1想想你想解决的大数据问题
传统上，大数据已被“3Vs”描述：体积，品种，速度。你想要捕捉什么样的指标？现在最常见的用例是涉及大量的日志数据。这是因为日志数据往往是非结构化的，可能来自多个来源，特别是对于热门网站，可能会很大（每天TB）。因此，具有执行分布式计算任务的框架对于解决这个问题至关重要。
2下载并设置您的大数据解决方案
最简单的方法就是使用预构建的虚拟机，这个虚拟机几乎可以让任何Hadoop提供者免费使用，然后在本地运行它。您也可以使用亚马逊网络服务等服务。大多数人通常会使用map-reduce框架和Hive来处理大量的数据。既然你只是想学习，你不需要兆字节，甚至千兆字节的数据，所以访问一个100个节点的集群并不是一个优先事项。尽管一旦开始进入多节点环境，肯定会遇到一些克服和理解的挑战。
3解决你的大数据问题
一旦你建立了你的环境，去编码！有大量的文档和教程可以参考和学习[2]。而且，只需在Google中输入问题，就可以获得大量资源。阅读这些工具并了解该技术如何应用于解决您的使用案例。考虑一下您希望在数据中捕获的各种指标。想想你需要写什么样的map-reduce程序来捕获你想要分析的数据。想想你如何利用像Hive或Pig这样的东西来完成大量的繁重数据处理工作。在单个节点环境中可能不会显而易见的东西，在分布式环境中会影响性能甚至出现问题。
4分析与可视化：大数据和BI的性感一面
既然您已经解决了您的大数据问题，并以可管理的格式存储了您的数据，那么您可以利用一些靓丽的报告来向你的老板炫耀。大多数利用Hadoop的企业架构仍然会有一个SQL数据库用于存储和报告Hadoop中的数据（您将很快意识到map-reduce的响应时间非常长，即使在小数据集上也是如此）。将数据从Hadoop加载到SQL数据库中对于现实世界来说是很好的做法，但为了学习大数据它不是必要的。有几个（免费的）报告工具可以直接连接到Hadoop/Hive，并且可以很好地用于学习目的。如果你想成为这个街区上的酷儿（并且在大公司中超级可雇用），我会选择Tableau（产品）。你也可以借助一些工具来获得一些预测建模和机器学习技能，并且可能开始称自己为数据科学家。
很多人都知道大数据很火，就业很好，薪资很高，想往大数据方向发展。但该学哪些技术，学习路线是什么样的呢?
大数据的三个发展方向，平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。
一、大数据相关工作介绍
大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:
1.大数据工程师
2.数据分析师
3.大数据科学家
4.其他（数据挖掘等）
二、大数据工程师的技能要求
附上大数据工程师技能图：
必须掌握的技能11条
1.Java高级(虚拟机、并发)
2.Linux基本操作
3.Hadoop（HDFS+MapReduce+Yarn）
4.HBase（JavaAPI操作+Phoenix）
5.Hive(Hql基本操作和原理理解）
6.Kafka
7.Storm/JStorm
8.Scala
9.Python
10.Spark(Core+sparksql+Sparkstreaming）
11.辅助小工具(Sqoop/Flume/Oozie/Hue等)
高阶技能6条
1.机器学习算法以及mahout库加MLlib
2.R语言
3.Lambda架构
4.Kappa架构
5.Kylin
6.Alluxio
三、学习路径
可以参考加米谷大数据的课程大纲，理论＋代码＋实战＋实操，独有课程体系，大数据开发，数据分析与挖掘。人工智能等，都可以去guan网查看。
统计学、机器学习、数据挖掘、数据库、分布式计算，云计算，信息可视化等技术或者方法来整理数据。
大数据的产生是因为互联网的兴起。越来越多的数据在互联网上产生，企业想要使用这些数据产生价值，就必须用非常合适的方式进行处理。这就是大数据技术出来的原因，这是需求。入门大数据我们首先要理解我们要解决什么问题。从技术角度来看，大数据技术主要解决两个核心问题:大存储和大运算。围绕这两个问题，产生了一些解决方案:大存储(hdfs，hbase)，大运算(mapreduce，hive，storm，spack)等等。从本质上来讲，大数据就是另外大量主机替代单主机，利用多主机的存储自己分布式运算。所以，初学者需要先理解需求。至于学习路线，我觉得可以是:hdfs，mapreduce，hive，shorm，spark，hbase...
有兴趣的话可以关注Kooola大数据微信公众号，我们一起来聊聊大数据。
你好，很开心收到邀请来回答你的问题
大数据行业的迅速发展及高额的工资吸引着每一位想入职IT行业的小伙伴。但是你知道吗，我国的大数据发展较晚，国内高效的大数据专业也才刚刚开始建立。所以真正系统化学过大数据的人是非常少的，大多数人都是零基础。
从课工场北美大数据培训班以往的案例来说，零基础学习大数据是完全靠谱的。只要是培训机构的课程、教学、项目、就业能够跟上，零基础的你也一定能够学好大数据，找到一份高薪的工作。
说到这大家都会问，零基础能学好大数据吗，怎么去学好大数据等问题。对于学员来说，进入一个新领域，少走弯路，节省时间成本，获得真正企业实践技术和经验，高起点入行，找对高人是关键。某些培训机构的讲师要么是教学经验丰富但欠缺企业实战经验，学员学不到企业真正应用技术。要么是不会讲课的企业实战专家，纵有一身经验，学员听不懂。
北美大数据聘请一直在大数据开发领域深耕的北美大数据技术专家团队，该团队不但实战经验丰富，能够提供企业实际应用的绝对干货，而且常年坚持分享技术，教学经验丰富。看看部分大咖们的从业经历，可见一斑:今天就来详细来介绍北美大数据课程三大独特优势。
前沿的大数据技术点让你更快get新趋势
不断更新的大数据技术点，其中有50%的技术是其他机构没有的，但是却十分重要的。
阿里云认证提升你的就业level
我们是阿里云大学授权培训合作伙伴，为你提供阿里云大数据全套认证服务!阿里云人才市场岗位有限推荐!阿里云生态合作伙伴优先聘用!阿里云相关岗位推荐优先聘用!3000+家阿里系企业，不仅仅增加就业机会，更提升你的就业level!
真实云环境给你全真训练
采用企业帧数大数据开发部署环境，让你掌握真正的大数据开发部署，真实的云环境，丰富的实验项目，全生命周期数据开发，完美支持数据中台，全智能化体验，一站式大数据智能云研发平台。
由北美大数据专家为你提供前瞻技术，北美大数据专家团队全部由具备十年以上开发或研发经验、常年坚持技术分享、教学经验丰富的大数据专家组成。深耕大数据多年的一线专家，研发的大数据课程不仅包含国内企业热门技术，还包含国际前沿技术，融实用性与前瞻性于一体。课工场北美大数据在注重学员对老师评价的同时，保证大数据教学质量以及学员接受知识的质量。
所以零基础学习大数据是完全现实的，大数据课程只要能遇到一个好的讲师，零基础也是完全是能够学会的。课工场北美大数据培训机构的讲师都是实力非常强，经验丰富的讲师，给您提供最好的学习方案。
大数据未来的发展潜力不可估量，而且大数据如今的就业前景极为可观，人才也是非常的缺失，所以竞争相对没有那么的激烈，而且薪资待遇已是互联网行业薪资金字塔顶端。如果您想往这方面发展，这个时段就是最好的选择。
希望我的回答可以帮到你，欢迎留言评论或私信交流。
目前UI设计行业整体发展非常不错，许多企业都急需设计方面人才，相应设计岗位需求也在不断增强，正是学习的好时机。想要学好UI设计，需要掌握相应的技能。如果你想要学UI设计，需要考虑自己是否有基础，市面上一般学习费用在2W左右，时间在4-6个月不等。如果你不知道到底怎么选择，千锋的很不错，你可以实际去看一看，听一听，让自己做出合适的决定
这个问题其实还是挺难回答的，结合个人的工作经验，说一下我自己的看法。上班族和大学生非常适合线上学习呢，推荐北京尚学堂，他家线上平台是百战程序员，教学质量和师资力量都挺好的。在我看来任何事情，任何工作都是基于兴趣的前提下，当然兴趣和学习谁先谁后，这是一个循序渐进的过程。第一：我们掌握了一些基本的知识，统计学是必不可少的，概率论等都是大数据的基础，大数据的本职是发现潜在的事物规律，因此统计学是一个再好不过的学科，通过样本来逼进总体，从而发现内在的规律，指导我们业务工作。第二：工具类，我们有基础的知识，但是我们还需要工具，工具是我们处理数据的利器。所以，我们需要掌握一些常用的工具，例如Excel、R、SQL等相关的语言。第三、兴趣，永远保持兴趣，是一项工作取得成就的前提，能不能在大数据上深入的更深一些，需要我们拥有良好心态和积极主动的探索的精神。最后，大数据是一个很大的概念，或者说涉及到的职业比较多，需要我们做好提前的判断，未来自己到底适应哪种职业，才能取得更好的成绩，如果掌握大数据技术，系统学习才是王道，那就来北京尚学堂吧，线上品牌是百战程序员。
我是专业做数据分析的，每天都要对全国的大数据进行分析。
个人觉得，数据分析最重要的是逻辑，而不是各种技术。所谓的逻辑就是你能够从繁琐复杂的各种标签中间整理出一个可以用于指导业务发展的模型。
然后在这个模型的基础上，通过大数据实时更新，形成某种预判机制，在别人还没有反应过来的同时，我们就已经抢得了商机，创造了利润。
说的比较抽象，你可以看一下我相关发布的文章，里面就有大数据的应用。
在说如何学习大数据之前，我们先来了解一下大数据！有人说：“未来是大数据和人工智能的时代！”
大数据&人工智能应用实例
人脸识别：应用领域-安保，出行，监控人工智能与大数据结合，进行海量数据库匹配，双重保险，更安全。
网上行为追踪：应用领域-购物，安防通过大数据分析，精准到一个ip，深度分析用户，猜你喜欢很容易。
数据监控：应用领域-互联网实时存储，海量数据，横纵对比，数据可视化。
车牌识别：应用领域-交通，监控，智能出行实时监控，车辆路线分析，车牌识别匹配，智慧交通构建。
大数据的价值超出想象
越来越多的企业认识到大数据的重要性，国内数据人才的缺口已高达百万级。
大数据发展前景
大数据发展前景良好，薪资待遇也很高！
如何学习大数据？
看了这个线路图，估计没有入门的同学不明白不是学大数据吗？怎么还要学Java呢？
大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程。
所以，Java之于大数据，就是一种工具罢了。
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势！
第一阶段：Java语言编程基础
能力养成：能够掌握DOS系统常用基本命令；熟练使用eclipse编写java代码；熟练使用java语言的常用对象；使用java编写单机应用程序；掌握面向对象编程思想，为以后深入学习JavaEE就业课程打下坚实的基础。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。
第二阶段：JavaWeb核心技术
核心能力培养：运用常用的网页开发技术设计网页；掌握WEB系统交互原理；掌握JavaWeb开发核心技术；运用JavaWeb核心技术完成简单功能实现；掌握JavaWeb高级技术，创建更好的Web应用程序；具备B/S结构软件开发能力。
具备能力及市场价值：
能够完成B/S结构网站开发，具备了真实环境的项目部署能力，能够完成中小型企业管理系统等传统项目的开发。
第三阶段：网站开发三大框架
核心能力培养：掌握SSM框架，使用SSH框架开发出结构清晰、可复用性好、维护方便的Web应用程序;掌握如何使用Maven管理项目工程;掌握数据库的相关技术;掌握系统开发中的性能、可扩展性及维护性的提升;通过项目实战熟练掌握SSM框架的使用。
具备能力及市场价值：
能够使用SSH框架完成传统企业级项目开发，熟悉多种业务流程，丰富项目开发经验。
第四阶段：互联网搜索及爬虫
核心能力培养：掌握网络爬虫开发技术、能够获取互联网数据；掌握中文分词，并能够进行词库维护及管理；了解图片识别及验证码识别技术；掌握搜索技术，能够快速搭建企业级高性能搜索系统理解分布式核心思想的分片及副本机制。
具备能力及市场价值：
能够利用技术手段获取互联网的数据能够构建企业级搜索系统。
第五阶段：分布式电商系统
核心能力培养：电商网站核心业务开发：商家管理、商品管理、库存管理、购物车、订单、支付、物流等高性能网站技术:静态化技术、缓存技术、分库分表技术、服务化治理技术；使用分布式服务化治理框架Dubbox开发微服务系统使用静态化技术、缓存技术、分库分表技术提高系统性能。
具备能力及市场价值：
能够独立完成中小型网站整体架构，承载百万级并发访问能够独立完成电商网站核心业务系统开发。
第六阶段：大数据离线计算
核心能力培养：掌握离线数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术掌握用户日志分析系统（业务分析、编码实现、调度配置、数据导出、数据可视化）；
掌握数据仓库管理、元数据管理、数据稽查等常见处理技术掌握Hadoop高可用配置及管理。
具备能力及市场价值：
能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、任务调度工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等。
第七阶段：大数据实时计算
核心能力培养：掌握实时数据收集、数据存储、数据计算、任务调度、数据导入导出、数据报表开发技术；掌握互联网行为数据分析/用户看板/互联网交易风险控制系统案例（业务知识、技术开发、实时架构）；掌握实时数据数据存储（Hbase/Redis），查询操作（ElasticSearch）等技术；掌握推荐系统开发整体架构、数据清洗、数据调度、数据导入导出、推荐引擎开发。
具备能力及市场价值：
能够胜任实时相关工作，包括ETL工程师、Storm工程师、搜索系统工程师、初级推荐系统工程师等。
第八阶段：大数据内存计算
核心能力培养：掌握Spark基础、SparkRDD、SparkSQL、SparkStreaming开发技术；掌握互联网电商用户画像建模、开发、可视化（业务知识、技术开发、架构）掌握数据数据存储及存储（Hbase+Phoenix）。
具备能力及市场价值：
能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师等目前企业急缺Spark相关人才。
第九阶段：机器学习基础
核心能力培养：了解机器学习基本概念、流程、常见算法。能够使用算法解决简单的业务问题（特征提取、模型设计、代码开发、效果评测）。
具备能力及市场价值：
机器学习入门，能够解决简单的业务问题。
学习视频
1、云计算大数据linux教程
作为一个程序员，一定要学会linux，你的程序最终是跑在Linux服务器上的吆
云计算大数据linux教程
链接：s/15StHwJaSiw-T5bI59jcw
2、Java基础
学习大数据，一定要有java基础，这十天的教程内容，完全可以让你入门！
Java编程轻松入门教程
链接：s/1o9yLBsu密码：wwd0
3、云计算大数据之zookeeper教程zookeeper可是Hadoop和Hbase的重要组件，集群的管理者，监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。
云计算大数据之zookeeper教程
链接：s/1wNp5QlqxfknI3p6vywxUhw密码：ujd6
4、云计算大数据Hive教程
云计算大数据Hive教程
资料链接：s/1PcZny-iLuVJdqlNGdi0zKw密码：tm6o
5、大数据hadoop教程入门
这个可是重磅资源，学会hadoop，你的身价会倍增，现在一个hadoop工程师身价可在20k左右。
大数据hadoop教程入门
资料链接：s/1smCTwRj密码：vp5v
除了这些教程，还有，“网站数据分析”，“2018年大数据发展趋势预测视频”，“17节课构建大数据电商用户画像”等等。
一、大数据核心框架
1.尚硅谷Shell视频教程：
【尚硅谷】Shell脚本从入门到实战
2.尚硅谷Hadoop3.x视频教程：
尚硅谷大数据Hadoop3.x（入门搭建+安装调优）
3.尚硅谷Hadoop3.x高可用集群视频教程：
【尚硅谷】Hadoop3.x高可用集群，HDFS、Yarn集群
4.尚硅谷Zookeepr视频教程：352:39
【尚硅谷】大数据技术之Zookeeper3.5.7版本教程
5.尚硅谷Hive（升级版）视频教程：
尚硅谷大数据Hive教程（基于hive3.x丨hive3.1.2）
6.尚硅谷Hive（高级进阶）视频教程：
【尚硅谷】大数据Hive高级进阶教程（基于hive3.x）
7.尚硅谷HA视频教程：
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9.尚硅谷Kafka（2022版）视频教程：
【尚硅谷】2022版Kafka3.x教程（从入门到调优，深入全面）
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11.尚硅谷Sqoop视频教程：
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12.尚硅谷Azkaban3.x视频教程：
尚硅谷大数据Azkaban3.x教程（全新发布）
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【尚硅谷】大数据Canal教程丨Alibaba数据实时同步神器
15.尚硅谷Scala视频教程：
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尚硅谷Oozie教程(oozie大数据开发标配)
17.尚硅谷Spark视频教程：
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18.尚硅谷Spark调优视频教程：
【尚硅谷】大数据Spark3.0调优，Spark3.x性能优化
19.尚硅谷大数据Flink从入门到实战：
尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)
20.尚硅谷大数据技术之Flink(SQL)：
尚硅谷FlinkSQL-FlinkSQL（武老师：清华硕士，原IBM-CDL技术负责人）
21.尚硅谷大数据技术之Flink(Java)：
尚硅谷Java版Flink（武老师清华硕士，原IBM-CDL负责人）
22.尚硅谷大数据技术之Flink（Scala）：
尚硅谷Flink（Scala版）教程丨清华硕士-武晟然老师主讲
23.尚硅谷Flink内核源码解析：
尚硅谷Flink内核源码解析课程（从入门到精通）
24.尚硅谷Flink性能调优：
【尚硅谷】大数据Flink2.0调优，Flink性能优化
25.尚硅谷ClickHouse视频教程：
一套上手ClickHouse-OLAP分析引擎，囊括Prometheus与Grafana
26.尚硅谷FlinkCDC视频教程：
尚硅谷大数据FlinkCDC教程（从flinkcdc入手剖析DataStream、FlinkSQL两种使用模式）
27.尚硅谷Superset视频教程：
尚硅谷大数据Superset教程（数据仓库项目首选数据可视化平台）
28.尚硅谷Atlas数据治理视频教程：
【尚硅谷】大数据技术之Atlas数据治理
29.尚硅谷监控告警系统视频教程：
【尚硅谷】Prometheus+Grafana+睿象云的监控告警系统
30.尚硅谷ApacheKylin视频教程：
【尚硅谷】大数据ApacheKylin（开源的分布式分析引擎）
31.尚硅谷Datax视频教程：
【尚硅谷】Alibaba开源数据同步工具DataX技术教程
二、大数据项目实战
1.尚硅谷电信客服案例项目教程：
尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电信客服)
2.尚硅谷机器学习与推荐系统项目教程：
尚硅谷机器学习和推荐系统项目实战教程(初学者零基础快速入门)
3.尚硅谷电商推荐系统项目教程：
尚硅谷大数据项目教程(大数据实战电商推荐系统)
4.尚硅谷电商数仓项目2.0教程：
尚硅谷大数据项目数据仓库，电商数仓V2.0新版
5.尚硅谷大数据Flink技术与实战-课堂实录：
尚硅谷Flink教程从入门到精通(新版已上传，推荐观看)
6.尚硅谷阿里云数仓（离线）：
尚硅谷离线数据仓库项目(阿里云离线数仓)
7.尚硅谷阿里云数仓（实时）：
尚硅谷实时数据仓库项目(阿里云实时数仓)
8.尚硅谷电商数仓项目3.0教程：
尚硅谷大数据电商数仓V3.0版本教程（数据仓库项目开发实战）
9.尚硅谷电商项目（实时处理）：
电商项目_大数据实时处理(SparkStreaming版)
10.尚硅谷电商数仓项目4.0教程：
【尚硅谷】电商数仓V4.0丨大数据数据仓库项目实战
11.尚硅谷Flink实时数仓视频教程：
【尚硅谷】Flink数据仓库视频教程（一套精通实时数仓项目）
B站全网最全大数据学习路线：
read/cv5213600?spm_id_from=333.788.b_636f6d6d656e74.7
目前大数据的技术体系已经非常庞大了，初学者要根据自己的发展规划来制定学习规划，入门大数据的方式也要结合自己的知识基础。
对于要进入IT互联网行业从事大数据开发岗位的同学来说，入门大数据可以先从编程语言开始，接着学习大数据平台知识，然后结合大数据平台来完成场景开发实践。在编程语言的选择上，可以重点考虑一下Java语言，相对于其他编程语言来说，目前Java岗位的人才需求量相对大一些。
对于要从事算法岗的同学来说，入门大数据也可以分成三个阶段，第一个阶段是编程语言的学习，第二个阶段是学习算法基础，这个阶段需要学习一下统计学、机器学习相关知识，为后续奠定一个基础，第三个阶段是结合场景来开展算法实践，这个阶段也需要掌握大数据平台的相关知识。
如果仅仅想通过学习大数据技术来提升自己的数据力，本身并没有从事大数据岗位的想法，那么入门大数据可以从学习Python语言开始，然后进一步学习基于Python语言来完成数据分析，这个过程同样要考虑到应用场景的问题，可以跟自己的专业方向相结合。
从整个大数据的技术体系结构来看，大数据技术涉及到数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用和安全等领域，这些领域都可以采用单独学习的方式，比如既可以从数据采集开始学起，也可以从数据分析开始学起，但是不论从哪个领域开始学起，一定要重视与场景相结合，不能脱离场景来学习大数据技术。
最后，如果有学习大数据相关的问题，可以向我发起咨询。