大数据编程基础学习

① 大数据的主要学习内容有哪些

1.了解大数据理论
要学习大数据你至少应该知道什么是大数据，大数据一般运用在什么领域。对大数据有一个大概的了解，你才能清楚自己对大数据究竟是否有兴趣，如果对大数据一无所知就开始学习，有可能学着学着发现自己其实不喜欢，这样浪费了时间精力，可能还浪费了金钱。所以如果想要学习大数据，需要先对大数据有一个大概的了解。
2.计算机编程语言的学习。
对于零基础的朋友，一开始入门可能不会太简单。因为需要掌握一门计算机的编程语言，大家都知道计算机编程语言有很多，比如：R，C++，java等等。目前大多数机构都是教JAVA，我们都知道Java是目前使用最为广泛的网络编程语言之一。他容易学而且很好用，如果你学习过C++语言，你会觉得C++和Java很像，因为Java中许多基本语句的语法和C++一样，像常用的循环语句，控制语句等和C++几乎一样，其实Java和C++是两种完全不同的语言，Java只需理解一些基本的概念，就可以用它编写出适合于各种情况的应用程序。Java略去了
运算符重载、多重继承等模糊的概念，C++中许多容易混淆的概念，有的被Java弃之不用了，或者以一种更清楚更容易理解的方式实现，因此Java语言相对是简单的。
在学习Java的时候，我们一般需要学习这些课程： HTML&CSS&JS，java的基础，JDBC与数据库，JSP java web技术， jQuery与AJAX技术，SpringMVC、Mybatis、Hibernate等等。这些课程都能帮助我们更好了解Java，学会运用Java。
3.大数据相关课程的学习。
学完了编程语言之后，一般就可以进行大数据部分的课程学习了。一般来说，学习大数据部分的时间比学习Java的时间要短。大数据课程，包括大数据技术入门，海量数据高级分析语言，海量数据存储分布式存储，以及海量数据分析分布式计算等部分，Linux，Hadoop，Scala, HBase, Hive, Spark等等专业课程。如果要完整的学习大数据的话，这些课程都是必不可少的。

② 没有编程基础可以学大数据吗

可以的。如果学员没有基础或者基础较差，可以选择黑马程序员大数据基础班培训，一方面补充大数据基础知识，以便顺利进入到大数据就业班学习，另外还能检验自己是否真正适合从事大数据开发相关工作。

③ 大数据怎么学，是不是还要学习编程

一般学大数据就是面授，线上学大数据效果并不理想，选择大数据培训机构的时候一定要好好的了解机构的口碑、师资、就业、课程、费用等等方面的情况，多对比几家机构，如果条件允许就去实地考察一下，希望你能找到好的大数据培训机构。

④ 学习大数据需要什么基础

学习大数据要有一定的编程基础，这是大数据大部分岗位都需要的。目前从事大数据方向的程序员比较普遍使用的语言有四种，分别是Python、Java、Scala和R，这四种语言都有一定的应用场景，不同岗位的程序员使用的语言也稍有不同。

Python目前主要是应用在数据分析、数据挖掘和算法实现上，可以说大数据领域Python的应用是比较普遍的。

Java目前在大数据领域的应用还是跟平台有直接关系，通常在需要高性能的数据处理部分采用Java开发。

Scala和R主要是基于场景的应用多一些，Scala构建在Java基础之上，代码结构要比Java简洁一些，同时Scala是Spark的实现语言，在与Spark相关的开发中使用Scala是比较方面的选择。R语言本身的特点就是统计分析，语法简单且功能强大，是做大数据统计分析的一把利器。

⑤ 大数据专业学什么编程

大数据前景是很不错的，像大数据这样的专业还是一线城市比较好，师资力量跟得上、就业的薪资也是可观的，学习大数据可以按照路线图的顺序，

0基础学习Java是没有问题的，关键是找到靠谱的Java培训机构，你可以深度了解机构的口碑情况，问问周围知道这家机构的人，除了口碑再了解机构的以下几方面：

1. 师资力量雄厚

要想有1+1>2的实际效果，很关键的一点是师资队伍，你接下来无论是找个工作还是工作中出任哪些的人物角色，都越来越爱你本身的技术专业java技术性，也许的技术专业java技术性则绝大多数来自你的技术专业java教师，一个好的java培训机构必须具备雄厚的师资力量。

2. 就业保障完善

实现1+1>2效果的关键在于能够为你提供良好的发展平台，即能够为你提供良好的就业保障，让学员能够学到实在实在的知识，并向java学员提供一对一的就业指导，确保学员找到自己的心理工作。

3. 学费性价比高

一个好的Java培训机构肯定能给你带来1+1>2的效果，如果你在一个由专业的Java教师领导并由Java培训机构自己提供的平台上工作，你将获得比以往更多的投资。

希望你早日学有所成。

⑥ 大数据初学者应该怎么学

大数据大家一定都不陌生，现在这个词几乎是红遍了大江南北，不管是男女老幼几乎都听说过大数据。大数据作为一个火爆的行业，很多人都想从事这方面相关的工作，所以大家就开始加入了学习大数据的行列。

目前，市面上不仅是学习大数据的人数在增加，随之而来的是大数据培训机构数量的迅速上升。因为很多人认为这是一门难学的技术，只有经过培训才能够很好的学习到相关技术，最终完成就业的目的。其实，也并不都是这样的，学习大数据的方法有很多，只有找到适合自己的就能够达到目的。

那么，大数据初学者应该怎么学？

1、如果是零基础的初学者，对于大数据不是很了解，也没有任何基础的话，学习能力弱，自律性差的建议选择大数据培训学习更有效；

2、有一定的基础的学员，虽然对于大数据不是很了解，但有其它方面的编程开发经验，可以尝试去选择自学的方式去学习，如果后期感觉需要大数据培训的话再去报名学习；

3、就是要去了解大数据行业的相关工作都需要掌握哪些内容，然后根据了解的内容去选择需要学习的大数据课程。

大数据学习路线图：

⑦ 大数据中的编程难学吗

也是看人的，如果有一定的编程基础，学习起来就不会很难，如果是0基础的话，学习起来就会有很大的难度，需要废很大的精力，这就得下很大的决心。
通常情况下，大数据开发需要掌握几个大块的内容，包括编程语言、算法、大数据平台以及与平台关联的各种工具。另外，大数据的应用和场景有密切的关系，所以要想真正提高大数据开发能力，一定要有实际的项目做依托。

⑧ 学大数据需要具备什么基础

第一、计算机基础知识。计算机基础知识涉及到三大块内容，包括操作系统、编程语言和计算机网络，其中操作系统要重点学习一下Linux操作系统，编程语言可以选择Java或者Python。

如果要从事大数据开发，应该重点关注一下Java语言，而如果要从事大数据分析，可以重点关注一下Python语言。计算机网络知识对于大数据从业者来说也比较重要，要了解基本的网络通信过程，涉及到网络通信层次结构和安全的相关内容。

第二、数据库知识。数据库知识是学习大数据相关技术的重要基础，大数据的技术体系有两大基础，一部分是分布式存储，另一部分是分布式计算，所以存储对于大数据技术体系有重要的意义。

初学者可以从sql语言开始学起，掌握关系型数据库知识对于学习大数据存储依然有比较重要的意义。另外，在大数据时代，关系型数据库依然有大量的应用场景。

第三、数学和统计学知识。从学科的角度来看，大数据涉及到三大学科基础，分别是数学、统计学和计算机，所以数学和统计学知识对于大数据从业者还是比较重要的。

从大数据岗位的要求来看，大数据分析岗位（算法）对于数学和统计学知识的要求程度比较高，大数据开发和大数据运维则稍微差一些，所以对于数学基础比较薄弱的初学者来说，可以考虑向大数据开发和大数据运维方向发展。

大数据的价值体现在以下几个方面：

（1）对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

（2）做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型；

（3）面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

⑨ 怎样进行大数据的入门级学习

怎样进行大数据的入门级学习？

文 | 郭小贤

数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。

但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：

1. datapre-processing；(数据预处理）

2. datainterpretation；（数据解读）

3.datamodeling and analysis.（数据建模与分析）

这也就是我们做数据工作的三个大步骤：

1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的数据；

2、我们想看看数据“长什么样”，有什么特点和规律；

3、按照自己的需要，比如要对数据贴标签分类，或者预测，或者想要从大量复杂的数据中提取有价值的且不易发现的信息，都要对数据建模，得到output。

这三个步骤未必严谨，每个大步骤下面可能依问题的不同也会有不同的小步骤，但按我这几年的经验来看，按照这个大思路走，数据一般不会做跑偏。

这样看来，数据科学其实就是门复合型的技术，既然是技术就从编程语言谈起吧，为了简练，只说说R和Python。但既然是荐数据科学方面的书，我这里就不提R/Python编程基础之类的书了，直接上跟数据科学相关的。

R 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 inaction：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（http：//cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的问题集（Newest ‘r’ Questions），遇到复杂的问题可在上面搜索，总会找到解决方案的。这样一来，用这本书拿来入门学习也问题不大。而且这本书作者写得也比较轻松，紧贴实战。

Dataanalysis and graphics using R：使用R语言做数据分析的入门书。这本书的特点也是紧贴实战，没有过多地讲解统计学理论，所以喜欢通过情境应用来学习的人应该会喜欢这本入门书。而且这本书可读性比较强，也就是说哪怕你手头没电脑写不了代码，有事没事拿出这本书翻一翻，也能读得进去。

但如果你先用R来从事实实在在的数据工作，那么上面两本恐怕不够，还需要这些：

Modernapplied statistics with S：这本书里统计学的理论就讲得比较多了，好处就是你可以用一本书既复习了统计学，又学了R语言。（S/Splus和R的关系就类似于Unix和Linux，所以用S教程学习R，一点问题都没有）

Datamanipulation with R：这本书实务性很强，它教给你怎么从不同格式的原始数据文件里读取、清洗、转换、整合成高质量的数据。当然和任何一本注重实战的书一样，本书也有丰富的真实数据或模拟数据供你练习。对于真正从事数据处理工作的人来说，这本书的内容非常重要，因为对于任何研究，一项熟练的数据预处理技能可以帮你节省大量的时间和精力。否则，你的研究总是要等待你的数据。

RGraphics Cookbook：想用R做可视化，就用这本书吧。150多个recipes，足以帮你应付绝大多数类型的数据。以我现在极业余的可视化操作水平来看，R是最容易做出最漂亮的图表的工具了。

Anintroction to statistical learning with application in R：这本书算是着名的the element of statistical learning的姊妹篇，后者更注重统计（机器）学习的模型和算法，而前者所涉及的模型和算法原没有后者全面或深入，但却是用R来学习和应用机器学习的很好的入口。

Ahandbook of statistical analysis using R：这本书内容同样非常扎实，很多统计学的学生就是用这本书来学习用R来进行统计建模的。

Python

Think Python，ThinkStats，Think Bayes：这是AllenB. Downey写的着名的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。

PythonFor Data Analysis： 作者是pandas的主要开发者，也正是Pandas使Python能够像R一样拥有dataframe的功能，能够处理结构比较复杂的数据。这本书其实analysis讲得不多，说成数据处理应该更合适。掌握了这本书，处理各种糟心的数据就问题不大了。

Introctionto Python for Econometrics， Statistics and DataAnalysis：这本书第一章就告诉你要安装Numpy， Scipy， Matplotlib， Pandas， IPython等等。然后接下来的十好几章就是逐一介绍这几个库该怎么用。很全面，但读起来比较枯燥，可以用来当工具书。

PracticalData Analysis： 这本书挺奇葩，貌似很畅销，但作者把内容安排得东一榔头西一棒子，什么都讲一点，但一个都没讲透。这本书可以作为我们学习数据分析的一个索引，看到哪块内容有意思，就顺着它这个藤去摸更多的瓜。

PythonData Visualization Cookbook： 用Python做可视化的教材肯定不少，我看过的也就这一本，觉得还不错。其实这类书差别都不会很大，咬住一本啃下来就是王道。

Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization

Exploratory DataAnalysis：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。但这本书不推荐阅读了，内容略过时。要想完整地了解EDA，推荐下一本：

ExploratoryData Analysis with MATLAB：这本书虽然标题带了个MATLAB，但实际上内容几乎没怎么讲MATLAB，只是每讲一个方法的时候就列出对应的MATALB函数。这本书的重要之处在于，这是我读过的讲EDA最系统的一本书，除了对visualization有不输于John Tucky的讲解外，对于高维的数据集，通过怎样的方法才能让我们从中找到潜在的pattern，这本书也做了详尽的讲解。全书所以案例都有对应的MATALB代码，而且还提供了GUI（图形用户界面）。所以这本书学起来还是相当轻松愉悦的。

VisualizeThis：中译本叫“鲜活的数据”，作者是个“超级数据迷”，建立了一个叫http：//flowingdata.com的网页展示他的数据可视化作品，这本书告诉你该选择什么样的可视化工具，然后告诉你怎样visualize关系型数据、时间序列、空间数据等，最后你就可以用数据讲故事了。如果你只想感受一下数据可视化是个什么，可以直接点开下面这个链接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A TourThrough the Visualization Zoo）

Machine 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”世界名着“，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。

TheElement of Statistical Learning：要学机器学习，如果让我只推荐一本书，我就推荐这本巨着。Hastie、Tibshirani、Friedman这三位大牛写书写得太用心了，大厦建得够高够大，结构也非常严谨，而且很有前瞻性，纳入了很多前沿的内容，而不仅仅是一部综述性的教材。（图表也做得非常漂亮，应该是用R语言的ggplot2做的。）这本书注重讲解模型和算法本身，所以需要具备比较扎实的数理基础，啃起这本书来才不会太吃力。事实上掌握模型和算法的原理非常重要。机器学习（统计学习）的库现在已经非常丰富，即使你没有完全搞懂某个模型或算法的原理和过程，只要会用那几个库，机器学习也能做得下去。但你会发现你把数据代进去，效果永远都不好。但是，当你透彻地理解了模型和算法本身，你再调用那几个库的时候，心情是完全不一样的，效果也不一样。

DataMining： Concepts and Techniques， by Jiawei Han and Micheline Kamber 数据挖掘的教材汗牛充栋，之所以推荐这本韩家炜爷爷的，是因为虽然他这本书的出发点是应用，但原理上的内容也一点没有落下，内容非常完整。而且紧跟时代，更新的很快，我看过的是第二版，就已经加进去了social network analysis这种当时的前沿内容。现在已经有第三版了，我还没看过，但应该也加入了不少新内容。其实这本书并不难读，只是篇幅较长，啃起来比较耗时。

其实这两本书里单拎出来一块内容可能又是几本书的节奏，比如bayesian方法，再拿出两三本书来讲也不为过，我个人用到的比较多，而且也确实有不少好书。但并非是所有data scientist都要用到，所以这一块就不再细说。

还有一些印象比较深刻的书：

Big DataGlossary： 主要讲解大数据处理技术及工具，内容涵盖了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP库与工具包，机器学习工具包，数据可视化工具包，数据清洗，序列化指南等等。总之，是一本辞典式的大数据入门指导。

Mining ofMassive Datasets：这本书是斯坦福大学Web Mining的讲义，里面很多内容与韩家炜的Data Mining那本书重合，但这本书里详细地讲了MapRece的设计原理，PageRank（Google创业时期的核心排序算法，现在也在不断优化更新）讲解得也比较详细。

DevelopingAnalytic Talent： 作者是个从事了十几年数据工作的geek，技术博客写得很有个人风格，写的内容都比较偏门，通常只有具备相关数据处理经验的人能体会出来，丝毫不照顾初学者的感受。比如他会谈到当数据流更新太快时该怎么办，或者MapRece在什么时候不好用的问题，才不管你懂不懂相关基础原理。所以这本书不太适合初学者阅读。这本书其实是作者的博客文章的集结，用how to become a data scientist的逻辑把他近几年的博客文章串联了起来。

Past， Present and Future of Statistical Science：这本书是由COPSS（统计学社主席委员会，由国际各大统计学会的带头人组成）在50周年出版的一本纪念册，里面有50位统计学家每人分别贡献出的一两篇文章，有的回忆了自己当年如何走上统计学这条路，有的探讨了一些统计学的根本问题，有的谈了谈自己在从事的前沿研究，有的则给年轻一代写下了寄语。非常有爱的一本书。

其它资料

Harvard Data Science：这是H大的Data science在线课，我没有修过，但口碑很好。这门课需要费用8千刀左右，比起华盛顿大学的4千刀的Data science在线课虽贵一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜将近一半（而且斯坦福的更偏计算机）。如果想自学，早有好心人分享了slides：（https：//drive.google.com/folderview？id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions： （https：//github.com/cs109/content）

PyData：PyData是来自各个domain的用Python做数据的人每年举行一次的聚会，期间会有各路牛人举行一些规模不大的seminar或workshop，有好心人已经把video上传到github，有兴趣的去认领吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）

工具

R/Python/MATLAB（必备）：如果是做数据分析和模型开发，以我的观察来看，使用这三种工具的最多。R生来就是一个统计学家开发的软件，所做的事也自然围绕统计学展开。MATLAB虽然算不上是个专业的数据分析工具，但因为很多人不是专业做数据的，做数据还是为了自己的domain expertise（特别是科学计算、信号处理等），而MATLAB又是个强大无比的Domain expertise工具，所以很多人也就顺带让MATLAB也承担了数据处理的工作，虽然它有时候显得效率不高。Python虽然不是做数据分析的专业软件，但作为一个面向对象的高级动态语言，其开源的生态使Python拥有无比丰富的库，Numpy， Scipy 实现了矩阵运算/科学计算，相当于实现了MATLAB的功能，Pandas又使Python能够像R一样处理dataframe，scikit-learn又实现了机器学习。

SQL（必备）：虽然现在人们都说传统的关系型数据库如Oracle、MySQL越来越无法适应大数据的发展，但对于很多人来说，他们每天都有处理数据的需要，但可能一辈子都没机会接触TB级的数据。不管怎么说，不论是用关系型还是非关系型数据库，SQL语言是必须要掌握的技能，用什么数据库视具体情况而定。

MongoDB（可选）：目前最受欢迎的非关系型数据库NoSQL之一，不少人认为MongoDB完全可以取代mySQL。确实MongoDB方便易用，扩展性强，Web2.0时代的必需品。

Hadoop/Spark/Storm（可选）： MapRece是当前最着名也是运用最广泛的分布式计算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基于MapRece的框架建立起来的分布式计算系统，要说他们之间的区别就是，Hadoop用硬盘存储数据，Spark用内存存储数据，Storm只接受实时数据流而不存储数据。一言以蔽之，如果数据是离线的，如果数据比较复杂且对处理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果数据是在线的实时的流数据，就Storm。

OpenRefine（可选）：Google开发的一个易于操作的数据清洗工具，可以实现一些基本的清洗功能。

Tableau（可选）：一个可交互的数据可视化工具，操作简单，开箱即用。而且图表都设计得非常漂亮。专业版1999美刀，终身使用。媒体和公关方面用得比较多。

Gephi（可选）：跟Tableau类似，都是那种可交互的可视化工具，不需要编程基础，生成的图表在美学和设计上也是花了心血的。更擅长复杂网络的可视化。

来自知乎

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⑩ 怎样进行大数据的入门级学习

记住学到这里可以作为你学大数据的一个节点。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。

Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapRece程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapRece、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。而不是你给的问题。当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapRece处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。