在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
0x00 前言 最近发现身边有不少小伙伴想转行做数据工程师，聊天的过程中发现大家对该如何入门有很多迷茫的地方，周末写篇博客记录一下。 哪些人适合继续阅读 数据工程师该如何入门？话题有点大，而且每个人的理解都很不一样，因此我们会先限定一下会对这个话题感兴趣的人群： 做了几年其它软件开发，发现大数据方向更有前景 在校的童鞋，毕业后想搞数据开发，但是学校没相关课程 没搞过软件开发，对之前的工作没信心想搞互联网，发现大数据方向挺不错 本文结构 前面已经限定了一个大致的话题范围，下面介绍一下主要的文章结构： 数据工程
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 📷 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits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Mybaits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，到最后工作中也不常用，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Mybaits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。
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
大数据是眼下非常时髦的技术名词，与此同时自然也催生出了一些与大数据处理相关的职业，通过对数据的挖掘分析来影响企业的商业决策。
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
再更一篇技术杂谈类的文章。。。粉丝甲：所以这就是你拖更系列文章和视频的理由吗？？？粉丝乙丙丁：就是！就是！都断更多久了？我：咳。。。最近杂事缠身，还望恕罪！下面是食用须知：
随时大数据的大热，或者在大数据的影响下，很多企业开始真正重视数据，真正期望从数据中挖掘价值。甚至很多企业已经把数据作为取得竞争优势的战略。而数据真正价值的实现，不管计算效率，存储等发展的多快。一定需要“分析师”，可以说是数据分析师既是建造“数据大厦”的总体设计师，也是建造“数据大厦”的工人。
鱼皮你好，我目前的情况是西电研二在读，因为所在实验室不放的原因，没法在研二尝试去找实习。自己的进度是目前力扣用 C++ 和 Java 总共写了 300+ 题；Java 因为实验室项目，SSM 和 Spring Boot 以及 MyBatis Plus 用的还算比较熟练。目前手上只有实验室的两个纯 Java 的开发项目，Redis 和 消息队列课程都看过了但还没有实操，现在正在看黑马的微服务课程，因为里面有关于缓存和消息队列的应用，想着跟着实操一下，之后也会跟着 星球的项目 做下，并发部分还没有了解，C++ 的话目前就只是拿来写题。
要说当下IT行业什么最火？ABC无出其右。所谓ABC者，AI + Big Data + Cloud也，即人工智能、大数据和云计算(云平台)。每个领域目前都有行业领袖在引领前行，今天我们来讨论下大数据Big Data这个方向。如果您感觉阅读文字太累，可以点击下面音频！
从时间节点上来看，每年的 3月、4月是一年中求职跳槽的黄金季！ 最近也收到很多小伙伴的后台留言 “有没有大数据学习资源，进阶学习路线，PDF，电子书，面试文档等等...” 一系列问题，这篇文章等于是针对以上的问题统一做回答了。 肝了一周，做了一些资源筛选，依照自己的学习经验和相关的资料做个整理，把一些我看过的精品视频，技术书籍，学习路线，面试文档等资源一并打包好分享给大家，质量都非常高！！ 划重点：建议大家都保存一份！！学完之后不论是 找工作、厂内晋升、还是 跳槽涨薪 都不在话下！ 一共分为 5 大板块组成
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
要说什么是大数据我想大家多少已经有所了解了，很多落地的案例已经深入到了我们的生活中。大数据具有数据量大、数据类型丰富复杂、数据增长速度快等特点，一切的数据分析必须建立在真实的数据集上才会有意义，而数据质量本身也是影响大数据分析结果的重要因素之一。
高考出分了，又是一年一度各位考生和家长手忙脚乱开始填报志愿的时候了。很多考生和家长纷纷咨询Alfred：大数据现在不是很火吗？大数据专业怎么样呀？应该填选择哪个大学比较好？
今天和朋友在聊天，聊到怎样在面试和与人沟通的过程中体现自己的技术广度，感觉挺有意思，整理分享一下。
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
根据场主了解，Linux高级运维工程师的起薪在8-10K，1-3年工作经验能拿12-16K，3-5年工作经验能拿年薪30-50W。
#玩转大数据#12点的钟声敲响后，意味着已经跨过2015，进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛，大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段，我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的
不知不觉，毕业一年半了，从实习开始接触大数据技术。那时懵懂的我，不对，应该说懵逼的我在想，卧槽，这是啥这么牛逼，我都不会啊。。。啥都不会完蛋了。。即便现在也是这样认为= =
大数据和人工智能，都是当下的技术热点，受到的关注都不少，并且这两个技术领域，本身也存在很强的关联性，因此很多人也会把这两者拿来做对比，从技术难度到未来前景，大家都非常关注。大数据还是人工智能？哪个未来发展更好？今天我们来具体聊一聊。
俗话说读万卷书,行万里路.不如阅人无数,阅人无数不如名师指路.可见一个好的导师是多么的重要,选择正确的路线,就能避免走许多弯路, 让自己站在巨人的肩膀上去学习,事半功倍.这里边罗列了最佳学习路线,供大
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
最近有很多人问我，大数据是怎么学？需要学什么技术以及这些技术的学习顺序是什么?今天我把个问题总结成文章分享给大家。 大数据处理技术怎么学习呢？首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两
近些年，大数据的火热可谓是技术人都知道啊，很多人呢，也想学习大数据相关，但是又不知道从何下手，所以今天柠檬这里分享几个大数据脑图，希望可以让你清楚明白从哪里入门大数据，知道该学习以及掌握哪些知识点
上图是一个简化的大数据处理流程图，大数据处理的主要流程包括数据收集、数据存储、数据处理、数据应用等主要环节。下面我们逐一对各个环节所需要的技术栈进行讲解：
环境准备：本地弄了五台虚拟机，开始搭建 Hadoop 集群，版本的话老师建议我们选择的 Hadoop 2.6.5(企业要的比较多的)
#玩转大数据#新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标，也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家
奥鹏教育龚亚勋：大数据支持下的远程教育，如何用数据提升教学质量
最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西？对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么？本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以
大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Python：Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它
论坛君：作为一名统计学教员（王汉生教授谦虚了），每天绞尽脑汁做完研究，难得空闲的时候，教授就琢磨琢磨中国统计学的风口在哪里（果然是高大上的问题）。他认为：统计学的发展，一定要顺势而为，要顺应产业变革，
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
最近有不少初学编程的朋友问：他们比较倾向于Java和C++作为他们首选学习语言，但是学Java好呢？还是学C++更有前途？到底哪一门语言更有“钱途”呢？这个问题问的好，很多初学者都会有类似的疑问，今天我就来给大家简单的解答一下。
上一篇我们回答了《现在学习大数据晚吗？》，我们陆续收到了大家的一些反馈，针对大家的问题，我们后续会继续挑一些有代表性的问题继续回答。 在回答《与大数据相关的工作职位有哪些？》，让我们先看一段对话： 小袁：我是一只苦逼的程序猿，俗称技术屌丝男，还属于码农阶段，起早贪黑不分时间，没房没车没对象，每天除了代码，就是BUG，觉得暗无天日，没有钱途，现在想换相关的职业，不知道DOCTOR V有什么可以介绍的？ Doctor V：云计算的实现，咱们迎来了大数据时代，而基于数据处理和开发，有几个职位想必你会感兴趣，
大数据作为一个新兴的热门行业，吸引了很多人，但是对于大数据新手来说，按照什么路线去学习，才能够学习好大数据，实现从大数据菜鸟到高手的转变。这是很多想要学习大数据的朋友们想要了解的。
生物信息学是真正的大数据专业，对计算资源要求较大，很多时候需要在服务器上分析数据，而 Linux 是最常用的服务器操作系统。
大数据又称巨量资料，就是数据量大、来源广、种类繁多(日志、视频、音频)，大到PB级别，现阶段的框架就是为了解决PB级别的数据。
转自|灯塔大数据 微信|DTbigdata 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大
介绍 新的一年不仅仅意味着换一本新台历或者揉着眼睛在下一个清晨醒来。新的一年应该拥有一个新开端的喜悦，它赋予我们充分的理由去养成新习惯，也标志着新“希望”的到来。 如果你看到这篇文章的题目开始阅读本文，那么一定是数据科学激起了你的兴趣。你肯定希望2016年成为你的转运年，对不对？如果你从今天起坚持去执行这些新年计划，转运的可能性就会更大。要知道，成为一名数据科学家不能一蹴而就，需要的是一个过程。因此，朝目标迈进的过程中一定要充满耐心。 根据发展阶段的不同，我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计
IT行业发展速度快，市场需求大，而且，程序员薪酬高、福利待遇高，成为很多从业者向往的职业，当然，也刺激了很多非计算机专业的从业者进入该领域。转行进入IT行业在最近的几年一直是个热门，那么对于0基础的求学者，入行大数据开发需要什么基础呢？
大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
如今大数据发展的越来越成熟。各大企业纷纷成立大数据部门。数据已成为企业最核心的资产。
很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书？今天给大家推荐一位知乎网友挖矿老司机的指导贴，作为参考。
本文介绍了清华启迪大讲堂举办的大数据与人工智能发展趋势和应用创新专场活动，活动邀请了大数据与人工智能创新专家周卫天进行主讲。周卫天分享了大数据和人工智能的发展应用，并提出了在大数据应用创新方面的建议。
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
根据“谷歌趋势”，在2011年的时候，“大数据”还很少被用作搜索词，但是从2012年开始到现在，你几乎能听到各行各业的人都在谈论“大数据”。 这是一个增长非常迅速的领域，而且催生出了很多的工作机会。麦肯锡公司的一份报告预计，到2018年仅美国在“具备深入分析能力”的大数据专业人才方面的缺口就在14万人到18万人之间。据New Vantage Partners公司对《财富》美国500强公司的调查显示，85%的500强企业要么已经推出了大数据项目，要么正打算推出。未来几年他们花在数据分析上的投资将平均上涨36
Java开发转大数据开发要做到几点?假设你有Java基础选择了自学大数据，而对于完全没有编程和Java基础的人来说，自学绝对是浪费时间和精力的事情。Java开发转大数据开发要做到几点? 现在已经从之前
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