學習大資料之前，我們首先要知道的就是：

1.什麼是大資料？

2.大資料是做什麼的？

3.大資料就業領域，就業形勢是怎麼樣的？

4.等明確以上三點之後，就可以開始著手學習大資料

要確定學習線路，零基礎程式設計基礎的小白怎麼去學習？

仔細閱讀完本文，你需要花大概20分鐘

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解。

第一：什麼是大資料，大資料的作用

現代科技高速發展，一方面給人們生活帶來了便利；另一方面也給人們工作、生活衝擊越來越大。接下來的物聯網、人工智慧、大資料、雲端計算、智慧硬體等高科技來襲，會進一步顛覆人們傳統的生活方式、工作方式，所以我們有必要認識和了解它們。

我還是要推薦下我自己建立的大資料資料分享群142973723，這是大資料學習交流的地方，不管你是小白還是大牛，小編都歡迎，不定期分享乾貨，包括我整理的一份適合零基礎學習大資料資料和入門教程。

大資料（big data）定義：

美國國家標準技術研究院（NIST）給出的定義是：大資料是數量大、獲取速度快或形態多樣的資料，難以用傳統關係型資料分析方法進行有效分析，或者需要大規模的水平擴展才能高效處理。

大資料的意義：

大資料是幫助企業利用海量資料資產實時、精確的洞察未知邏輯領域的動態變化，並快速重塑業務流程、組織和行業的新型資料管理技術構建顛覆性優勢：

①洞察未知：多樣化的資料使企業可以利用更為廣泛的資料以支撐企業更多維度的分析需求，而不再侷限於已知事實的分析，進而增加戰略洞察力；

②優化流程：動態的分析變化可以使企業實時監測分析業務流程的不足，進而不斷優化業務流程；

③實時響應：資料可實時訪問分析加速了企業獲取資訊及分析的速度，進而使使用者更加靈敏的應對市場的變化。

大資料的技術支撐：

1.儲存

①儲存成本下降，儲存成本的下降，也改變了大家對資料的看法，更加願意把1年、2年甚至更久遠的歷史資料儲存下來，有了歷史資料的沉澱，才可以通過對比，發現數據之間的關聯和價值；

②正是由於儲存成本的下降，才能為大資料搭建最好的基礎設施；

2.計算

運算速度越來越快，海量資料從原始資料來源到產生價值，期間會經過儲存、清洗、挖掘、分析等多個環節，如果計算速度不夠快，很多事情是無法實現的。

3.智慧

機器擁有理解資料的能力大資料帶來的最大價值就是“智慧”，大資料讓機器變得有智慧，同時人工智慧進一步提升了處理和理解資料的能力。

大資料幾種較為常用的功能：

1.追蹤

網際網路和物聯網無時無刻不在記錄，大資料可以追蹤、追溯任何一個記錄，形成真實的歷史軌跡。追蹤是許多大資料應用的起點，包括消費者購買行為、購買偏好、支付手段、搜尋和瀏覽歷史、位置資訊等。

2.識別

在對各種因素全面追蹤的基礎上，通過定位、比對、篩選，可以實現精準識別，尤其是對語音、影象、視訊進行識別，使可分析內容大大豐富，得到的結果更為精準。

3.畫像

通過對同一主體不同資料來源的追蹤、識別、匹配，形成更立體的刻畫和更全面的認識。對消費者畫像，可以精準推送廣告和產品；對企業畫像，可以準確判斷其信用及面臨的風險。

4.提示

在歷史軌跡、識別和畫像基礎上，對未來趨勢及重複出現的可能性進行預測，當某些指標出現預期變化或超預期變化時給予提示、預警。以前也有基於統計的預測，大資料大大豐富了預測手段，對建立風險控制模型有深刻意義。

5.匹配在海量資訊中精準追蹤和識別，利用相關性、接近性等進行篩選比對，更有效率地實現產品搭售和供需匹配。大資料匹配功能是網際網路約車、租房、金融等共享經濟新商業模式的基礎。

6.優化

按距離最短、成本最低等給定的原則，通過各種演算法對路徑、資源等進行優化配置。對企業而言，提高服務水平、提升內部效率；對公共部門而言，節約公共資源、提升公共服務能力。

第二：什麼是大資料未來大資料的就業前景？

近年來，海量資料的快速發展已成為業界、學術界和世界關注的熱門話題。

麥肯錫公司是一家著名的管理諮詢公司。它的資料已經***到各個行業和業務領域，並已成為重要的生產要素。美國政府宣佈在2012投入2億美元啟動大資料研究和發展計劃。

資料的所有權和控制將成為國家間和企業間爭奪的新焦點。大資料正成為雲端計算之後的新熱點，大資料時代已經來臨，大資料背後，隱藏著巨大商機。包括IBM、微軟、谷歌、亞馬遜在內的眾多知名企業，推動了黃金市場的發展。國內企業也看到了淘金熱。

例如，阿里巴巴積極構建一個數據迴圈來收集和共享底層架構。華為正在為大型資料探勘和分析提供一個專業穩定的IT基礎設施平臺。網際網路的大資料收集中心收集了超過2pb資料。

騰訊是使用使用者關係資料和社交資料返回給微信電子商務產品在QQ空間的資料。中興推出了以ICT服務為核心的高效資料中心整體服務解決方案。

曙光中國科學技術引入了XDATA大資料機。數字中國推出了智慧城市的戰略佈局。業務分析中大資料處理領域的研究與發展。利用社保行業積累的資源構建智慧醫療平臺。

Gao de和Ali將在地圖搜尋、產品商業化、資料共享、雲端計算等領域進行合作。Gao De，作為提供地圖導航地理資訊系統開發的內容提供商，現在試圖利用大資料為政府部門提供決策。對國家來說，大資料是未來的新石油。企業的大資料是他們夢寐以求的藍海。

對於那些生活在大資料時代的人來說，如果你不知道大資料，你就真的要離開了。首先，我們需要知道什麼是大資料？銷售比薩餅的客戶服務公司正在使用大資料。精準的分析他們客戶喜歡的口味品種消費習慣。

為什麼本段的客戶服務能對普通使用者進行如此精確的銷售？這是因為他們背後有一套神奇的銷售系統，難道不是一個系統嗎？有這麼牛嗎？那裡！他不僅通過電話，對客戶識別客戶身份資訊，他了解客戶的血壓、膽固醇和衛生保健系統，根據客戶在中央圖書館的記錄，他們向客戶推薦一個健康的低脂比薩，還順便給健康人掌握的老母親。

當客戶付費時，系統獲取客戶的信用記錄。當客戶交付時，系統將定位人的摩托車，送比薩餅現金，騎摩托車自己。

移動網際網路是當下的熱點，它影響力最大之處並不僅僅是人，還有就是資料相對於以前指數級的增長。而隨著越來越多的裝置連線入網，這個增長的趨勢也不會發生改變。可以資料是什麼，他不只是0,1, 他是這個世界對它自己的感知，對人行為的感知。當我們埋怨這個身邊的裝置還不夠智慧時，其實是這些裝置對我們的瞭解太少，當足夠的使用者行為被他觀測，加以分析之後，他們會變得越來越聰明，越來越人性化，而這才是大資料真正的走向。

從目前來看：No data, no learning. No data, no intelligence. Data is the blood. 沒有演算法是可以脫離的資料的。機器學習和統計永遠不擔心資料太多，只會擔心資料太少。

所以你不用擔心不能從資料中挖掘出價值，而在於他們怎麼挖掘（什麼演算法），挖掘出哪方面的價值（他們的輸出是什麼）。

所以大資料的熱潮不會消退。未來隨著智慧化的進步，越來越多的感測器，越來越多的網站，收集到人們越來越多的行為，收集到越來越多電子化的世界表達方式，它也會越來越重要。

但是它會慢慢退到幕後，把一批單純炒作它，沒有合理利用它價值的企業淘汰掉，伴隨著新的企業出現，真正的發揮出它的價值。

看完以上內容，你肯定不在猶豫，是學java，python還是大資料了。

第三：零基礎該如何去學習大資料？

很多初學者，對大資料的概念都是模糊不清的，大資料是什麼，能做什麼，學的時候，該按照什麼線路去學習，學完往哪方面發展，想深入瞭解，想學習的同學歡迎加入大資料學習企鵝群：498856122，有大量乾貨（零基礎以及進階的經典實戰）分享給大家，並且有清華大學畢業的資深大資料講師給大家免費授課，給大家分享目前國內最完整的大資料高階實戰實用學習流程體系

對於大資料開發的學習，重在掌握基本知識以及實踐應用，合理安排基礎知識的學習，可以起到事半功倍的效果，以下是比較經典的大資料開發學習路線：

1.大資料入門基礎，例如JavaSe、MySQL、Linux、HTML、CSS、JS。

2.大資料Hadoop基礎，例如資料概論、Hadoop框架、HDFS分散式檔案系統、MapReduce計算模型。

3.大資料離線分析，例如Hive資料倉庫、Sqoop、Azkaban。

4.大資料實時計算，例如Zookeeper、HBase、Redis、Kudu、Storm、Kafka。

5.Spark資料計算，例如Scala、RDD、Mahout、Python等等。

以上技術都是從基礎到進階，其實也沒有那麼難，堅持下，相信一定能學會的，大資料行業的薪資還是很高的，得到註定要付出。同時我總結的一張學習體系圖，較於文字的敘述更為直觀和系統，是由幾名一線網際網路的在職員工編寫，他們在大資料這個行業從業時間較長，有興趣可以儲存高清圖之後研究一下的。

不過，在學習之前，一定要知道，資料時代需要哪些人才，如下：

1、大資料系統研發工程師：

負責大資料系統的研發，包括大規模非結構化資料業務模型構建、大資料儲存、資料庫構設、優化資料庫構架、解決資料庫中心設計等，同時，還要負責資料叢集的日常運作和系統的監測等。

2、大資料應用開發工程師：

負責搭建大資料應用平臺以及開發分析應用程式，研發各種基於大資料技術的應用程式及行業解決方案。從不同的源頭抽取資料，轉換並匯入資料倉庫以滿足企業的需要，將分散的、異構資料來源中的資料如關係資料、平面資料檔案等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、整合，最後載入到資料倉庫，成為聯機分析處理、資料探勘的基礎，為提取各型別的需要資料創造條件。

3、大資料分析師

從事資料探勘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓資料顯露出真相，並推動資料解決方案的不斷更新。

4、資料視覺化工程師

負責在收集到的高質量資料中，利用圖形化的工具及手段的應用，清楚地揭示資料中的複雜資訊，將其視覺化，幫助使用者更好地進行大資料應用開發。

5、資料安全研發人才

負責企業內部大型伺服器、儲存、資料安全管理工作，並對網路、資訊保安專案進行規劃、設計和實施。

6.零基礎學習線路如下圖：