最新2019學習路線，零基礎怎麽系統學習大數據？
"大數據"是一個體量特別大，數據類別特別大的數據集，並且這樣的數據集無法用傳統數據庫工具對其內容進行抓取、管理和處理。大數據工程師需要學習哪些知識?
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一、從入門到進階，大致羅列了8大學習階段：

很多初學者，對大數據的概念都是模糊不清的，大數據是什麽，能做什麽，學的時候，該按照什麽線路去學習，學完往哪方面發展，想深入了解，

第一階段 Java語言基礎

Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

第二階段 HTML、CSS與JavaScript

PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

第三階段 JavaWeb和數據庫

數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

第四階段 Linux&Hadoopt體系

Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日誌框架

第五階段 實戰(一線公司真實項目)

數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

第六階段 Spark生態體系

Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算

第七階段 Storm生態體系

storm技術架構體系、Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解

第八階段 大數據分析 —AI(人工智能)

Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

1、Python機器學習

2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理;

二、大數據究竟大到什麽地步?

堪比小編的胃 以及內心滿滿的叛逆勇氣

"大數據"首先是指數據體量(volumes)大，指代大型數據集，一般在10TB規模左右，但在實際應用中，很多企業用戶把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量;

其次是指數據類別(variety)大，數據來自多種數據源，數據種類和格式日漸豐富，已沖破了以前所限定的結構化數據範疇，囊括了半結構化和非結構化數據。接著是數據處理速度(Velocity)快，在數據量非常龐大的情況下，也能夠做到數據的實時處理。

最後一個特點是指數據真實性(Veracity)高，隨著社交數據、企業內容、交易與應用數據等新數據源的興趣，傳統數據源的局限被打破，企業愈發需要有效的信息之力以確保其真實性及安全性。

4個V(Vol-ume、Variety、Value和Veloc-ity)也概括總結出了大數據的4大優勢和特點，即體量大、多樣性、價值密度低、速度快。這也是大數據與以往的海量數據相比最主要的區別：

1、 數據體量巨大。從TB級別，躍升到PB級別。

2、 數據類型繁多，涉及網絡日誌、視頻、圖片、地理位置等信息。

3、 價值密度低。以視頻為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅僅有一兩秒。

4、 處理速度快。1秒定律。最後這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。物聯網、雲計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。

大數據技術是指從各種各樣類型的巨量數據中，快速獲得有價值信息的技術。解決大數據問題的核心是大數據技術。目前所說的"大數據"不僅指數據本身的規模，也包括采集數據的工具、平臺和數據分析系統。大數據研發目的是發展大數據技術並將其應用到相關領域，通過解決巨量數據處理問題促進其突破性發展。

因此，大數據時代帶來的挑戰不僅體現在如何處理巨量數據從中獲取有價值的信息，也體現在如何加強大數據技術研發，搶占時代發展的前沿。

對“大數據”有了清晰的概念之後，我們來看看大數據涉及的技術和具體知識。

三、大數據學習涉及技術

1、數據采集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。

2、數據存取：關系數據庫、NOSQL、SQL等。

3、基礎架構：雲存儲、分布式文件存儲等。

4、數據處理：自然語言處理是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機"理解"自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解，也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能(Artificial Intelligence)的核心課題之一。

5、統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、方差分析、卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析(最優尺度分析)、bootstrap技術等等。

6、數據挖掘：分類 (Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或關聯規則(Affinity grouping or association rules)、聚類(Clustering)、描述和可視化、Description and Visualization)、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)

7、模型預測：預測模型、機器學習、建模仿真。

8、結果呈現：雲計算、標簽雲、關系圖等。

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