教你零基础如何快速入门大数据技巧
现在是大数据时代，很多人都想要学习大数据，因为不管是就业前景还是薪资都非常的不错，不少人纷纷从其他行业转型到大数据行业，那么零基础的人也想要学习大数据怎么办呢？下面一起探讨下零基础如何快速入门大数据技巧吧。
很多人都需要学习大数据是需要有一定的基础的，编程语言就是必备的条件之一，编程语言目前热门的有：Java、Python、PHP、C/C++等等，无论是学习哪一门编程语言，总之要精细掌握一门语言是非常必须的，我们先拿应用广泛的Java说起哦。
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群:601315335，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
Java的方向有三个：JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据的话只需要学习JavaSE就可以了，在学习Java的时候，我们一般需要学习这些： HTML，CSS，JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，Spring、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
再者就是Linux，大数据相关的软件基本都是在Linux运行的，所以从事大数据工作还是需要学习Linux的哦，而且能够让你迅速掌握大数据相关技术，也有很大的帮助。学习shell就能够很好的看到脚本更容易理解和配置大数据集群，对以后新出来的大数据技术学习会更快。
对于零基础学习大数据的人，不管是学习哪一门语言，实战很重要，所以学习之后一定要及时运用起来，只有不断使用，才会更有经验，更能学到大数据的技巧，多联手，相信你一定可以掌握这门技术的。
大数据学习路线图——让自己系统学习，知道每一个阶段的学习内容
阶段一、大数据基础——java语言基础方面
（1）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
（2）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
（3）JavaWeb和数据库
数据库、JavaWeb开发核心、JavaWeb开发内幕
此阶段是针对没有编程基础，或者对基础不扎实的同学一次补习，这个很重要，就像建一座大厦，这就是地基，地基不稳，就算修再高，总有一天会轰然倒塌！
阶段二、Linux&Hadoop生态体系
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
这章是基础课程，帮大家进入大数据领域打好 Linux基础，以便更好地学习Hadoop、hbase、NoSQL、Spark、Storm、docker、kvm、openstack等众多课程。因为企业中无一例外的是使用 Linux来搭建或部署项目。
Hadoop生态系统的课程，对HDFS体系结构和shell以及java操作详细剖析，从知晓原理到开发的项目，让大家打好学习大数据的基础。
详细讲解 Mapreduce，Mapreduce可以说是任何一家大数据公司都会用到的计算框架，也是每个大数据工程师应该熟练掌握的。Hadoop2x集群搭建前面带领大家开发了大量的 MapReduce程序。
大数据学习路线，一共分为这几个阶段（文末附赠学习教程一套）
阶段三、分布式计算框架和Spark&Strom生态体系
（1）分布式计算框架
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、实战一：基于Spark的推荐系统（某一线公司真实项目）、实战二：新浪网（www.sina.com.cn）
（2）storm技术架构体系
Storm原理与基础、消息队列kafka、Redis工具、zookeeper详解、实战一：日志告警系统项目、实战二：猜你喜欢推荐系统实战
Spark大数据处理本部分内容全面涵盖了 Spark生态系统的概述及其编程模型,深入内核的研究,。不仅面向项目开发人员,甚至对于研究 Spark的学员,此部分都是非常有学习指引意义的课程
阶段四、大数据项目实战（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
项目练习其实是穿插课程其中的，在讲解大数据理论的同时，将实践知识穿插其中，增加学生对大数据技术的理解和应用。
阶段五、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、实战项目：户外设备识别分析
此阶段是深入提升阶段，为学生想转行人工智能打下良好的基础，多重技能，更能大大提升就业质量。
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