为什么要研究大数据？

研究大数据，最重要的意义是预测。因为数据从根本上讲，是对过去和现在的归纳和总结，其本身不具备趋势和方向性的特征，但是可以应用大数据去了解事物发展的客观规律、了解人类行为，并且能够帮助我们改变过去的思维方式,建立新的数据思维模型，从而对未来进行预测和推测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的商品，消费者的购买欲就会提高。

　　知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。

　　大数据的处理技术迫在眉睫，近年来各国政府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的革命，众人纷纷积极研究大数据的相关技术。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动政府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。

　　可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想象，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”;大数据提供的是些描述性的信息，而创新还是需要人类自己来实现。

　　那大数据究竟应该怎样学习呢?如何成为大数据工程师呢?

　　简单来说，分为6步，大数据开发入门，大数据核心基础，千亿级数仓技术，PB级内存计算，亚秒级实时计算，大厂面试。这里有一个学习路线图，你可以进行参考：

　第一阶段大数据开发入门

　　学前导读：从传统关系型数据库入手，掌握数据迁移工具、BI数据可视化工具、SQL，对后续学习打下坚实基础。

　1.大数据数据开发基础MySQL8.0从入门到精通

　　MySQL是整个IT基础课程，SQL贯穿整个IT人生，俗话说，SQL写的好，工作随便找。本课程从零到高阶全面讲解MySQL8.0，学习本课程之后可以具备基本开发所需的SQL水平。

　第二阶段大数据核心基础

　　学前导读：学习Linux、Hadoop、Hive，掌握大数据基础技术。

　2.2022版大数据Hadoop入门教程

　　Hadoop离线是大数据生态圈的核心与基石，是整个大数据开发的入门，是为后期的Spark、Flink打下坚实基础的课程。掌握课程三部分内容：Linux、Hadoop、Hive，就可以独立的基于数据仓库实现离线数据分析的可视化报表开发。

　第三阶段千亿级数仓技术

　　学前导读：本阶段课程以真实项目为驱动，学习离线数仓技术。

　3.数据离线数据仓库，企业级在线教育项目实战(Hive数仓项目完整流程)

　　本课程会、建立集团数据仓库，统一集团数据中心，把分散的业务数据集中存储和处理 ;目从需求调研、设计、版本控制、研发、测试到落地上线，涵盖了项目的完整工序 ;掘分析海量用户行为数据，定制多维数据集合，形成数据集市，供各个场景主题使用。

　第四阶段 PB内存计算

　　学前导读：Spark官方已经在自己首页中将Python作为第一语言，在3.2版本的更新中，高亮提示内置捆绑Pandas;课程完全顺应技术社区和招聘岗位需求的趋势，全网首家加入Python on Spark的内容。

　4.python入门到精通(19天全)

　　python基础学习课程，从搭建环境。判断语句，再到基础的数据类型，之后对函数进行学习掌握，熟悉文件操作，初步构建面向对象的编程思想，最后以一个案例带领同学进入python的编程殿堂。

　5.python编程进阶从零到搭建网站

　　学完本课程会掌握Python高级语法、多任务编程以及网络编程。

　6.spark3.2从基础到精通

　　Spark是大数据体系的明星产品，是一款高性能的分布式内存迭代计算框架，可以处理海量规模的数据。本课程基于Python语言学习Spark3.2开发，课程的讲解注重理论联系实际，高效快捷，深入浅出，让初学者也能快速掌握。让有经验的工程师也能有所收获。

　4.大数据Hive+Spark离线数仓工业项目实战

　　通过大数据技术架构，解决工业物联网制造行业的数据存储和分析、可视化、个性化推荐问题。一站制造项目主要基于Hive数仓分层来存储各个业务指标数据，基于sparkSQL做数据分析。核心业务涉及运营商、呼叫中心、工单、油站、仓储物料。

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