大数据学习分为几个阶段

从入门到精通大数据，专业的学习方法必不可少，特别是对于那些想要自己学习的学生而言。我们还创造了一条大数据学习之路。像我这样从头开始的学生，可以作为他们自己学习的参考。

     大数据学习路线图分为5个主要步骤。学习时间是不确定的，它取决于一个人的学习能力和学习能量的集中程度。

    步骤1：这是Java的基础。此步骤适用于没有编程基础或扎实基础的学生。这个非常重要。这就像建造一栋建筑物。这是基础。如果地基不稳定，那么不管它有多高，总有一天会坍塌！

    步骤2：基于Linux和Hadoop的生态系统。

Linux也是现阶段的基础课程，可以帮助您进入大数据领域，以更好地学习Hadoop，hbase，NoSQL，Spark，Storm，docker，kvm，openstack和许多其他课程。这是因为使用Linux构建或部署项目的公司也不例外。

    Hadoop生态系统课程详细分析了HDFS架构，Shell和Java操作，从了解原理到开发网络磁盘项目，使每个人都可以为学习大数据奠定良好的基础。

    步骤3：分布式计算框架和SparkStrom生态系统

Spark大数据处理的这一部分全面涵盖了Spark生态系统和编程模型的概述，以及对内核的深入研究。对于项目开发人员以及学习Spark的学生来说，这是一个非常有意义的学习和指导过程。

   步骤4：项目练习实际上与课程结合在一起。在解释大数据理论时，我们分散了实践知识，以提高学生对大数据技术的理解和应用。

   涉及的主要项目介绍：

步骤5：此步骤主要是对人工智能的一些技术知识的深入推广。这也为寻求向人工智能过渡的学生奠定了良好的基础。各种技能可以显着提高就业质量。