怎样才可以学好大数据？

学"好"大数据，这个感觉东西多，看怎么去学吧

首先 必备技能看看

一、Hadoop

Hadoop生态系统安装部署（单机、伪分布式、完全分布式）HDFS及读写原理MapReduce V1、V2框架WordCount编码详解原理 Mapper、Reducer、Combiner、InputFormat、Writable、ComparableHDFS HA原理、部署数据去重、单表关联、多表关联、PageRank、二次排序、倒排索引、TF-IDF

二、Hive

Hive安装与配置Hive 内建操作符与函数开发Hive JDBChive参数Hive 高级编程Hive QLHive Shell 基本操作hive 优化Hive体系结构Hive的原理

三、PIG

大数据包括的技术体系、知识体系都非常多，如果是初学者，我们应该从一些基础知识入手：1、数学基础知识。要做数据分析，必须要先了解数理统计的公式、方法、各种数据分布的统计模型算法、矩阵相关的数学知识等内容。

2、Java语言（或Python），而Python语言更偏向机器学习、人工智能深度学习等，相比较而言Java更适合大数据方面。

3、思路清晰思维敏捷，有较好的数学功底。

有了这些基础，再系统学习Hadoop、Linux、Hive、Hbase、数据处理等相关课程，就可以成为大数据领域人才。

你好，很高兴你的问题。

谈起大数据技术，大多数人都已经不会感到陌生，大数据开发技术蕴含了非常大的价值。就目前的互联网就业岗位需求来看，大数据开发的人才非常紧缺，大数据行业的就业前景自然是非常广阔的。

在学习大数据的过程中，重要的一点是我们要找准自己的定位。学好大数据开发时，你需要注意以下几点：

首先，你要了解一下自己的实际能力水平，然后从容应对以后的学习途径。在学习中需要更加明白你的目标，你迈向下一步的步伐，在大方向确定后再具体到小细节，不能丝毫马虎。然后，你需要了解如今的市场行情，需要掌握什么技能才能找到一份大数据开发的工作，现在公司需要什么人才，将自己的技能个企业需求匹配，这个就是你学习的一个方向。

最后，你要确定自己的学习方式。如果你想系统学习，可以跟着老师的进度，但也要有自己的计划，一个系统的学习规划会让你的学习更加有序进行。

　　如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文来说说到底要怎么学习它，以及怎么避免大数据学习的误区，以供参考。

　　大数据要怎么学：数据科学特点与大数据学习误区

　　（1）大数据学习要业务驱动，不要技术驱动：数据科学的核心能力是解决问题。

　　大数据的核心目标是数据驱动的智能化，要解决具体的问题，不管是科学研究问题，还是商业决策问题，抑或是政府管理问题。

　　所以学习之前要明确问题，理解问题，所谓问题导向、目标导向，这个明确之后再研究和选择合适的技术加以应用，这样才有针对性，言必hadoop,spark的大数据分析是不严谨的。

从零开始学大数据，先关注一些大数据领域的动态。

选择一个详细方向。

经过多年的发展大数据在数据采集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现和数据应用这条产业链上，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以首先要选择一个适合自己的方向。

学习大数据基础知识。

大数据开发还是大数据分析方向的岗位，都需要了解相关的基础知识。大数据的基础知识包含三大部分，分别是数学、统计学和计算机。