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LA 2024-05-30 08:34:12 币资讯 已有2人查阅
导读大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高...
大数据新手入门的课程和书籍有什么推荐？
大数据是目前最火的技术之一，《人类简史》的作者尤瓦尔·赫拉利最新著作《未来简史》直言不讳说表达了未来是数据的天下，喊出了信数据得永生的口号。数据方面的人才是企业急需招聘和储备的高级人才之一。
我们来看看这个图：
人人车、百度、拉勾这些公司都在招聘大数据分析师，并且工资都很高。关于大数据入门，可以给你一些阶段性的学习，希望能帮到你。
第一阶段：
第二阶段：
第三阶段：
第四阶段：
第五阶段：
第六阶段：
第七阶段：
第八阶段：
第九阶段：
另外，我这里有部分大数据基础视频，可以给大家，有需要可以后台戳我。
一提到“大数据”，大家会想到什么？海量数据，快速处理，挖掘数据的价值，数据的模糊处理技术……“大数据”是一种数据，一种技术，一件事情，它还可以指代一种经济模式、创业类型。
和“大数据”这个标签相关的工作职位也越来越多，每一个的职衔听起来都很酷，同时存在的，还有很多很酷的说法，比如“未来10年最赚钱的就是做大数据”之类。众多有为有志的青年学子，包括职场中人，深深为之吸引，生出投身其中的念头。
“大数据行业”还是一个新的行业。新，意味着门槛低，意味着没有旧有势力，意味着大有可为。在方兴未艾的窗口期内，不管你以前是干什么的，只要真心想进来，总能进得来。但同时，也意味着巨大的泡沫，和未来迅速紧缩的风险。
进来容易，要想立足，就得不断学习，内外双修——内：理论知识的习学研究，目前主要包括：统计知识、机器学习知识和数据库知识等；外：对工具的运用，Java, Python, R, SQL,SAS, SPSS, Excel, Tableau等等。
欢迎关注就业职通车头条号，下次不迷路。
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。
新手入门大数据，首先要搞清楚自己的基础水平，学习本是一件严肃的事情，不能盲目，要有目标。
首先分为两类：一是有一定的编程基础，想要学习大数据以达到技术的提升和深造；
二是零基础想要涉猎大数据行业。
作为零基础的你，建议你不要急于涉猎大数据技术，而是先深入学习一门编程语言（java、Python等等）。当然了如果感兴趣也可以看一下推荐的书籍，但主要任务还是要放在基础上。
作为有基础的你，可以先从以下大数据书籍入手：
大数据书籍
1、《为数据而生》
书中分别阐述在大数据1.0、大数据2.0和大数据3.0时代下，相对应的数据分析需要做到分析、外化、集成。
2、《智能时代》
这本书作者分七章从不同角度对大数据进行介绍，分别以技术和思维方式的改变为主线，从工业革命这个角度嵌入，顺理成章的延伸出大数据与智能化，但是没有将过多笔墨放在技术的深究上，而是选择从应用层面体现大数据的理念。大数据应用则会渗透到各行各业，这正是作者的用心之处。
3、《R语言预测实战》
R语言横跨了金融、生物、医学、互联网等多个领域，主要用于统计、建模及可视化。由于上手快、效率高，备受技术人员青睐。预测是大数据挖掘的主要作用之一,借助R语言来做大数据预测，可以兼具效率与价值于一身。
3、《数据之巅》
这本书中，从小数据时代到大数据的崛起，作者以宏大的历史观、文化观、大数据观，给我们描绘了一幅数据科学、智慧文化的全景图。
4、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，全方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。
5、《Hive编程指南》
《Hive编程指南》是一本Apache Hive的编程指南，旨在介绍如何使用Hive的SQL方法HiveQL来汇总、查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统上的大数据集合。
想要成为大数据工程师，需要以下的专业技术知识：
hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统、分布式存储、分布式计算框架大数据处理和分析技术等等
有需要更多学习资料和入门视频教程的，点赞关注联系我，免费分享！！！顶起来吧！
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。
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