零基础怎么系统学习大数据？

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。零基础怎么系统学习大数据?首先我们先了解一下什么是大数据。

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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。大数据工程师需要学习哪些知识?

一、从入门到进阶，大致罗列了8大学习阶段：

第一阶段 Java语言基础

Java开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、Java语言基础、Java流程控制、Java字符串、Java数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类

第二阶段 HTML、CSS与JavaScript

PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、WebApp页面布局、原生JavaScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用

第三阶段 JavaWeb和数据库

数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕

第四阶段 Linux&Hadoopt体系

Linux体系、Hadoop离线计算大纲、分布式数据库Hbase、数据仓库Hive、数据迁移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

第五阶段实战(一线公司真实项目)

数据获取、数据处理、数据分析、数据展现、数据应用

第六阶段 Spark生态体系

Python编程语言、Scala编程语言、Spark大数据处理、Spark—Streaming大数据处理、Spark—Mlib机器学习、Spark—GraphX 图计算

第七阶段 Storm生态体系

storm技术架构体系、Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解

第八阶段大数据分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作环境准备&数据分析基础、数据可视化、Python机器学习

1、Python机器学习

2、图像识别&神经网络、自然语言处理&社交网络处理;

二、大数据究竟大到什么地步?

堪比小编的胃以及内心满满的叛逆勇气

"大数据"首先是指数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;

其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度(Velocity)快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。

最后一个特点是指数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。

4个V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括总结出了大数据的4大优势和特点，即体量大、多样性、价值密度低、速度快。这也是大数据与以往的海量数据相比最主要的区别：

1、数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。

2、数据类型繁多，涉及网络日志、视频、图片、地理位置等信息。

3、价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。

4、处理速度快。1秒定律。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器，无一不是数据来源或者承载的方式。

大数据技术是指从各种各样类型的巨量数据中，快速获得有价值信息的技术。解决大数据问题的核心是大数据技术。目前所说的"大数据"不仅指数据本身的规模，也包括采集数据的工具、平台和数据分析系统。大数据研发目的是发展大数据技术并将其应用到相关领域，通过解决巨量数据处理问题促进其突破性发展。

因此，大数据时代带来的挑战不仅体现在如何处理巨量数据从中获取有价值的信息，也体现在如何加强大数据技术研发，抢占时代发展的前沿。

对“大数据”有了清晰的概念之后，我们来看看大数据涉及的技术和具体知识。

三、大数据学习涉及技术

1、数据采集：ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

2、数据存取：关系数据库、NOSQL、SQL等。

3、基础架构：云存储、分布式文件存储等。

4、数据处理：自然语言处理是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机"理解"自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能(Artificial Intelligence)的核心课题之一。

5、统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、T检验、方差分析、卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析(最优尺度分析)、bootstrap技术等等。

6、数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

7、模型预测：预测模型、机器学习、建模仿真。

8、结果呈现：云计算、标签云、关系图等。

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