关于初学者

我想所有萌生出想要学习大数据的同学们，对于大数据的了解还都只停留在“时代”、“高薪”、“体面”等假想层面上，而对于“大数据”这个代名词而言，并不了解它的定义到底是什么，学会了能为我们带来什么价值，更不了解学习过程中要面临多少挑战。在这里，我要帮大家缕清学习思路，给想要学习大数据的朋友们提供一些参考。

大数据入门

大数据领域所涉及的科目种类繁多，对于初学者而言，从哪门学科开始入手很重要。对于完全没有接触过计算机的同学，首先要了解大数据概论，即什么是大数据，包括时代演变、数据应用、数据库类型等，不要觉得这些没用，想要楼盖的稳，还要地基扎实才行。对于有一些计算机基础的同学，可以从SQL语言、JAVA开始细化学习，还要给自己一个明确的职业规划方向。派客学院为大家制定了详细的学习课程及周期计划，根据个人不同程度定制合适的教学模式。

课程清单

大数据入门

一

SQL & Java

二

Linux基础

三

大数据时代

第一阶段Hadoop入门

第二阶段Scala语言学习

第三阶段Spark核心技术

第四阶段Streaming（流处理）

第五阶段NoSQL数据库Hbase

第六阶段SQL on Hadoop

图例来自于网络

Linux基础

为什么学习大数据要首先学习Linux ？其实，Linux是一个基于 POSIX 和 UNIX 的多用户、多任务、支持多线程和多 CPU 的操作系统,最大的特点就是稳定、免费，性能好。学习Linux的第一件事情，就是要选择一个Linux的发行版本，安装在虚拟机上，将Linux命令熟练掌握并加以实践。

Hadoop入门

学习完系统当然要学习环境搭建，Hadoop是一个分布式系统基础框架，主要用于解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。它有三个重要组成部分：HDFS、MapReduce、YARN。由于Hadoop是后续整个集群环境的基础，它提供了可靠的共享存储（分布式存储）和抽象的分析接口（分布式分析），此处的重点还是实操。

Scala语言

当环境和系统都有了，接下来便是语言，Scala(Scala Language)语言是一种能够执行于JVM和.Net平台之上的通用编程语言。既可用于大规模应用程序开发，也可用于脚本编程，Scala语言是纯面向对象编程语言，也是函数式编程语言，它具有非常强的兼容性和移植性，语法简洁，是当前最流行的开源大数据内存计算框架。

Spark核心技术

而Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架，让开发者可以快速的用Java、Scala或Python编写程序。通过对于Spark的学习，正确理解Spark。

大数据就业方向

大数据学成后的就业方向可能是大家更为关心的一个问题，很多同学学成后进入了迷茫期，不知道如何选择工作领域和职位，其实大数据学成后的就业选择面非常广，例如：通讯领域、政府、金融、制造业等，做数据分析师、大数据挖掘师、数据可视化工程师等，目前大数据领域人才缺口巨大，而在BAT企业招聘的职位里，60%以上都在招大数据人才。派客学院大数据课时结束后有一对一专家模拟面试教学，帮助学员学成后顺利就业。