怎样进行大数据的入门级学习

Question

如题所述

Answer 1

1R programming
如果只是想初步了解一下R语言已经R在数据分析方面的应用，那不妨就看看这两本：
R in action：我的R语言大数据101。其实对于一个没有任何编程基础的人来说，一开始就学这本书，学习曲线可能会比较陡峭。但如果配合上一些辅助材料，如官方发布的 R basics
2Python
Think Python，Think
Stats，Think Bayes：这是Allen B. Downey写的著名的Think X
series三大卷。其实是三本精致的小册子，如果想快速地掌握Python在统计方面的操作，好好阅读这三本书，认真做习题，答案链接在书里有。这三本书学通了，就可以上手用Python进行基本的统计建模了。
3Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data
Analysis：John
Tukey写于1977年的经典老教材，是这一领域的开山之作。如今EDA已经是统计学里的重要一支，但当时还是有很多人对他的工作不屑一顾。可他爱数据，坚信数据可以以一种出人意料的方式呈现出来。正是他的努力，让数据可视化成为一门无比迷人的技术。
4Machine Learning Data Mining
这一块就不多说了，不是因为它不重要，而是因为它太太太重要。所以这一部分就推两本书，都是”世界名著“，都比较难读，需要一点点地啃。这两本书拿下，基本就算是登堂入室了。其实作为机器学习的延伸和深化，概率图模型（PGM）和深度学习（deep
learning）同样值得研究，特别是后者现在简直火得不得了。但PGM偏难，啃K.Daphne那本大作实在太烧脑，也没必要，而且在数据领域的应用也不算很广。deep
learning目前工业界的步子迈得比学术界的大，各个domain的应用如火如荼，但要有公认的好教材问世则还需时日，所以PGM和deep
learning这两块就不荐书了。

Answer 2

我们都知道现在大数据很火，很多小伙伴也在学习大数据的方法，比如说：怎样进行大数据的入门学习？
对于大数据的入门学习，基础不一样，起点就会不一样，今天先来说说，对于零基础的同学想要学习大数据的方式方法吧！很多人可能感到不可思议，零基础怎么可能学习大数据，没有编程基础怎么能入门呢？其实这个观点是很正确的，对于大数据的开发而言，是需要一定的编程基础的，所以我们的大数据入门级课程就落在了编程语言的学习。

现在一般的大数据入门课程，都是从编程语言开始教授的，但请你一定要认清一个问题，编程语言只是大数据课程的一小部分，如果整个大数据的课程一大部分都是编程语言的教授，你就要小心了，这真的不是真正的大数据课程。还有一些“戏精”机构以HTML5、Java、大数据可视化等擦边知识， 混淆真实大数据授课标准课程，蒙蔽学员，发现时才追悔莫及。我们总结以下假课，避免学员入坑。
不靠谱的大数据学习课程总结如下：
1、大数据偏HTML5
课程偏重HTML5、css、HTMl、AJAX、jQuery、AngleJs、Js等内容讲解。
2、大数据偏Java
课程偏重Java、JavaWeb、Spring、SpringMVC、MyBatis、HTCargo项目实战。
3、大数据偏大数据可视化
课程偏重Photoshop、Javascript及可视化工具，就职大数据运维工程师。薪资低、就业慢，岗位少。
4、大数据偏测试课程
课程偏重数据库管理系统（DBMS）、VBScript脚本语言等。
靠谱的大数据学习课程如下：
靠谱的大数据学习课程，要让学生掌握计算机技术、hadoop 、spark、storm开发、hive 数据库、Linux 操作系统等知识，具备分布式存储、分布式计算框架等技术，熟悉大数据处理和分析技术。
其中，大数据生态体系的各个模块的功能和开发技术，包括 Hadoop 体系中的 HDFS， Hbase 进行数据操作，MapReduce 进行数据开发，YARN 进行资源配置，Hive 完成数据仓库，Pig进行数据分析，以及 Oozie，Zookeeper，Sqoop 和 Flume 等模块。还有Spark 生态体系的学习，及其 Scala 基础和 SparkSQL 开发。
话不多说了，想要学习大数据的，快开始行动吧！