无论是生活还是工作，我们每天都能接触到成千上万的大量信息，而大数据技术正是在这样的背景中应用而生的。那么怎么学大数据技术呢?现在就来看看吧。
大数据学习方法
1、制定计划
每个人都有自己的想法，学习大数据的目的是什么，是学会分析，还是学会管理呢?在学习的过程中，没有计划，估计是达不到理想的彼岸的。一个好的计划是详细合理的，是张弛有度的。零基础学习大数据，需要学习掌握R语言和Python编程语言，还需要完整地了解EDA。另外，深度学习和Data Mining也是需要了解的。除此之外，大数据还涉及SQL、一些分布式计算框架，比如Hadoop、Spark、Storm等等都要掌握。在了解了大数据必备技能之后，大家就可以根据自己的学习进度，规划学习内容和进度。
2、项目实战
学习大数据，最重要的就是要进行相关项目的演练。只有这样大家学的那些理论知识才能真正被掌握，而你所掌握的编程技术在实际应用中如何使用，也就是你在未来工作中的工作如何进行。在面试及工作中项目经验都将直接决定你的薪资和发展，只有用真实的企业大数据项目进行对学生实训，以提高学生的竞争力，这才是学习大数据就业的重中之重。因此，在学习大数据的过程中，一定要时时刻刻记着及时训练、及时强化，多多找机会储备和丰富自己的实战经验。
3、不断学习
大数据岗位也好，还是其他的技术岗位也好，在这个快速发展的时代，技术的迭代更新是很快的。因此大家千万别认为，自己在工作中就可以懈怠了，学习新技术应该是一个长期的过程，而不仅仅局限在培训的时候。除了要从工作的项目经验中，汲取更多的经验。还需要再工作之余抽点时间，好好学习一些新的技术，这样才能不断成长，在竞争中不落后于人。毕竟大数据技术发展日新月异，只有不断学习才能为自己创造出更好的发展前景。
作为零基础的学习者，在刚开始入门大数据的时候，首要就是保持良好的学习心态，既不要想着走什么捷径，又不要把学习大数据当做什么难事。只要按照科学的学习规划，一步一个脚印，踏踏实实完成每天的学习任务，最快半年就可以掌握大数据的核心技能，达到企业招聘用人的标准。
大数据从零开始入门自学书籍
1、《Effective Java中文版》
推荐理由：可能有人会问，为什么要推荐学习Java的书籍，理由就是大数据的架构基本都是用Java语言完成，会Java语言在学习云计算大数据方面具有天然的优势。本书中的每条规则都以简短、独立的小文章形式出现，这些小文章包含了详细而准确的建议，以及对语言中许多细微之处的深入分析，并通过例子代码加以进一步说明，所以是极其适合刚刚入门自学的零基础小白。
2、《大数据技术概论》
推荐理由：该书系统而又全面的整合了所有大数据学习的重要知识点，循序渐进，层层深入，它是一本即使是从零开始自学的小伙伴也可以看懂的书籍。本书共分成11章，分别介绍了大数据概论、大数据采集及预处理、大数据分析、大数据数据可视化、Hadoop概论、HDFS和Common概论、MapReduce概论、NoSQL技术介绍、Spark概论、云计算与大数据、大数据解决方案相关案例等内容。而且每一章中均附有相关术语的注释，方便读者查阅和自学。
3、《Spark 快速大数据分析》
推荐理由：Spark可以说是在Hadoop基础上的一种改进，同时也是自学大数据的朋友绕不开的一个点。推荐该书是因为，这是一本为Spark初学者准备的书，它没有过多深入实现细节，而是更多关注上层用户的具体用法。不过，本书绝不仅仅限于Spark 的用法，它对Spark 的核心概念和基本原理也有较为全面的介绍，让读者能够知其然且知其所以然。
4、《Hadoop大数据技术原理与应用》
推荐理由：自学大数据的朋友必须要熟练掌握Hadoop的相关知识点，而这本书围绕Hadoop生态圈相关系统，介绍大数据处理架构Hadoop。全书共11章节，从带领大家认识Hadoop以及学会搭建Hadoop集群到最后的综合项目，其目的是教会大家如何利用Hadoop生态圈技术构建大数据系统架构并进行开发，同时加深Hadoop技术的理解。
5、《Hadoop权威指南》
《Hadoop权威指南(中文版)》从Hadoop的缘起开始，由浅入深，结合理论和实践，多方位地介绍Hadoop这一高性能处理海量数据集的理想工具。这本书可以作为上一本书籍的备用选择，如果觉得上一本书比较难学，也可以从这本书籍开始学习Hadoop。
学习大数据需要学什么语言
1、Python
一般的数据科学家都会选择Python作为大数据语言的优选。一直以来，Python流行于学术界，在自然语言处理(NLP)等领域尤其如此。所以，当有一个需要NLP处理的项目时，就会面临数量多得让人眼花缭乱的选择，包括经典的NTLK、使用GenSim的主题建模，或者超快、准确的spaCy。不仅如此，在神经网络领域Python同样适用。在大数据处理框架中，Python通常能够得到支持。
Python与R相反，它是一种传统的面向对象语言，所以大多数开发人员用起来会相当得心应手。但是初次接触R或Scala会让人心生畏惧。一个小问题就是你的代码中需要留出正确的空白处。这将人员分成两大阵营，一派觉得“这非常有助于确保可读性”，另一派则认为，我们应该不需要就因为一行代码有个字符不在适当的位置，就要迫使解释器让程序运行起来。
2、R
R又叫做“统计人员为统计人员开发的一种语言”。大家如果需要计算深奥的统计模型，可能会在CRAN上找到它。说到用于分析和标绘，没有什么比得过ggplot2。而如果你想利用比你机器提供的功能还强大的功能，那可以使用SparkR绑定，在R上运行Spark。
然而，如果你不是数据科学家，之前也没有用过Matlab、SAS或OCTAVE，可能需要一番调整，才能使用R来高效地处理。即使R很适合数据分析的工作，但它并不就擅长一般用途。你可以用R构建模型，但是你需要考虑将模型转换成Scala或Python，才能用于生产环境。
3、Scala
不得不说，因其类型系统Scala几乎是最轻松的语言。Scala在JVM上运行，基本上成功地结合了，函数范式和面向对象范式。目前，它在金融界和需要处理海量数据的公司企业中，取得了巨大进展。常常采用一种大规模分布式方式来处理。另外它还是驱动Spark和Kafka的一种语言。
由于Scala在JVM里面运行，它可以立即随意访问Java生态系统，不过它也有一系列广泛的“原生”库，用于处理大规模数据(尤其是Twitter的Algebird和Summingbird)。它还包括一个使用非常方便的REPL，用于交互式开发和分析，就像使用Python和R那样。然而Scala也有缺点，它的编译器运行起来有点慢。不过，它有REPL、支持大数据，还有采用Jupyter和Zeppelin这一形式的基于Web的笔记本框架。考虑到以上的优势，总体来讲，Scala还是利大于弊的。
4、Java
Java很适合大数据的项目。比如HadoopMapReduce，它用Java编写。而HDFS也是用Java来编写的。连Storm、Kafka和Spark都可以在JVM上运行，这意味着Java是这些项目中的优选编程语言。另外还有像Google Cloud Dataflow这些新技术，之前一直还只支持Java。研发人员在竭力理清Node.js应用程序中的一套回调，使用Java可以访问一个庞大的生态系统，以及除此之外的更多内容。
Java唯一的缺点是非常繁琐冗长，而且缺少交互式开发所需的REPL。这一点来说，R、Python和Scala都有。不过Java 8中新的Lambda支持功能，对于改善这种情况会有帮助。Java从来不会像Scala那么紧凑，但是Java 8确确实实使得用Java进行开发不那么痛苦。
