如何才能学好大数据？大数据应该怎么学呢？才能快速入门并且学好？
面临能将“矿”玩弄于股掌之间的大数据技术，谁能坐怀不乱？谁又能忍心放弃这个难得的机遇呢？那么问题来了，该如何学习大数据技术呢？学习是一项很好的技能，但也需要循序渐进！
学习大数据的头一步：打好基础，比高逼格的大数据技术更重要！而基础知识就是：编程语言和linux操作系统。
我们以java编程为例，当然了你所擅长的编程语言也可以是python、Scala等！
Java：只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struts、Spring、Hibernate，Mybatis都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybites也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybites的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
接下来就是大数据技术的两大生态系统：Hadoop生态系统和spark生态系统。
Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。
以上很多都是必须的理论技术知识，想要成功就业，光纸上谈兵不行，还需要一定的实战经验才行，寻找一些大数据相关的项目进行练练手，巩固一下自己的技术。
以上就是对如何学习大数据的简单总结，如果学完之后仍有余力，自然也是可以学习机器学习、人工智能等技术知识吗，对你以后的就业会有很大的优势！
大数据职位涉及专业知识和精通编程语言。无论是Hadoop还是数据挖掘，都需要高级编程语言。因此，如果您想学习大数据开发，您需要精通至少一种高级语言。对与从事大数据行业的程序员来说，不仅要精通java开发技术，而且要了解大数据技术。
对于大数据工程师来说，大型互联网公司都希望是具有高度统计和数学背景的人才，实践能力和开发大规模数据处理能力是大数据工程师必备的一些要素。
学历至少要是大专，想在程序员和大数据领域拼搏，学历也是一个大门槛。如果向大数据转行，学历最好能进修。
必备技能：
Hadoop
Hive
Zookeeper
HBase
Sqoop
Spark
大数据领域有多种技术，学习与你大数据工作角色相关的技术非常重要。
2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；
3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。
这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。
这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。本回答被网友采纳
大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，
如何才能学好大数据
要学好大数据，可以从以下几个方面着手：掌握核心学科知识：精通数学：数学是数据分析的基础，包括线性代数、概率论与统计学等。计算机科学：熟悉编程语言和数据结构，以及数据库管理和操作系统知识。统计学：深入理解描述性统计、推断性统计以及高级统计方法，为数据分析提供理论支持。增强业务理解能力：深入理解...
大数据如何学习 基础必须先读懂
2. Linux操作系统 扎实学习：由于大数据相关软件主要是在Linux上运行的，因此Linux的学习需要相对扎实。 环境配置：学好Linux有助于快速掌握大数据相关技术，能更好地理解Hadoop、Hive、HBase、Spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置。 Shell脚本：学会Shell脚本能够看懂脚本，从而更容易理解和配置大数据集群。
怎么学好数据科学与大数据技术专业
学好数据科学与大数据技术专业，可以从以下几个方面入手：扎实基础知识：数学：掌握概率论、统计学等基础知识，这些是数据分析和机器学习的重要基石。编程语言：精通Python等编程语言，这是进行数据科学工作的核心工具。深入学习相关课程：专业课程：深入学习数据挖掘、机器学习、数据库原理等课程，掌握数据科学的...
大数据需要学什么?
大数据需要学什么 1. Java编程技术 Java编程技术是大数据学习的基础，Java是一种强类型语言，拥有极高的跨平台能力，可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等，是大数据工程师最喜欢的编程工具，因此，想学好大数据，掌握Java基础是必不可少的!2.Linux命令 对于大数据开发通常是...
本科数学,想学大数据容易吗
5、以用为学 其实最好的学习方法是能够做到以用为学，在学习大数据开发过程中，要有目的性的去学习相关的大数据开发技术知识，针对性学习，才能在学习过程中提高学习效率。小伙伴在不断的学习过程中，不要拘泥于自己的思维方式去学习，需要多和老师、同学进行交流式学习，在交流过程中，学会反思与总结，...
怎样快速学好大数据?
专业的大数据老师都比你有经验。如何快速学好大数据?接受专业大数据培训，大数据的学习很杂，凭你一己之力，真的很难掌握好大数据技术，而在专业的大数据培训机构就不一样，从零教起，有个专业的大数据老师带你入门，会比你自学大数据好太多了，效率不知道高出多少，时间也不知道节省多少，真正达到快速。
学好大数据管理与应用专业的前提条件有哪些?
1. 扎实的数学基础：大数据管理与应用涉及到大量的数据处理和分析，因此需要具备扎实的数学基础，如线性代数、概率论、统计学等。这些数学知识将有助于理解和掌握大数据处理算法和技术。2. 编程能力：学习大数据管理与应用专业需要具备一定的编程能力，如Python、Java、Scala等编程语言。这些编程语言将用于实现...
初学者怎么学大数据?
1：首先我们先说一下，大数据要学哪些东西，让大家对于这门技术有个基本的概念。合格的大数据工程师，需要熟悉MySQL等关系型数据库，掌握数据库应用开发;掌握Java\/Scala\/Shell语言，能熟练进行Hadoop\/spark\/HBase\/storm之上的开发;7、熟悉java各种编程方法，比如多线程jniidl等，熟悉JVM的运行机制等。2：除...
大数据对数学要求高吗
1、大数据分析需要数学及统计学基础 2、大数据开发主要学习编程技术，不需要数学基础 不管是大数据开发课程还是数据分析课程都是适合零基础学习的，学习时需要选择适合自己的学习方法，零基础一般是找人带或者找培训班学习两种情况。大数据可以广泛应用于医疗行业、能源行业、通信行业、零售业、金融行业、体育行业...
大数据是学什么的
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。
