学习大数据，要从Java开始学起，如果已经有Java编程语言了，学习大数据就会相对轻松很多。下面小编给大家介绍大数据学习哪些内容，一起来看看吧。
大数据学习的内容
1、Java编程
Java编程是大数据开发的基础，大数据中很多技术都是使用Java编写的，如Hadoop、Spark、mapreduce等，因此，想要学好大数据，Java编程是必备技能!
2、Linux运维
企业大数据开发往往是在Linux操作系统下完成的，因此，想从事大数据相关工作，需要掌握Linux系统操作方法和相关命令。
3、Hadoop
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，HDFS和MapReduce是其核心设计，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算，是大数据开发必不可少的框架技能。
4、Zookeeper
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
5、Hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。
6、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
7、Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据，通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，通过集群来提供实时的消息。
8、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，拥有HadoopMapReduce所具有的优点，但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
大数据学习的方法
首先我们说机器学习，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科，核心目标是通过函数映射、数据训练、比较化求解、模型评估等一系列算法实现，让计算机拥有对数据进行自动分类和预测的功能。
机器学习领域包括很多智能处理算法，分类、聚类、回归、相关分析等每类下面都有很多算法进行支撑，如SVM、神经网络、Logistic回归、决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、随机森林、LDA等，无论是网络排名的十大算法还是二十大算法，都只能说是冰山一角。。
机器学习是核心的核心，深度学习、数据挖掘、商业智能、人工智能，大数据等概念的核心技术就是机器学习，机器学习用于图像处理和识别就是机器视觉，它用于模拟人类语言就是自然语言处理，机器视觉和自然语言处理也是支撑人工智能的核心技术，机器学习用于通用的数据分析就是数据挖掘，数据挖掘也是商业智能的核心技术。
深度学习，机器学习里面现在比较火的一个子领域，深度学习是已经被研究过几十年的神经网络算法的变种，由于在大数据条件下图像，语音识别等领域的分类和识别上取得了非常好的效果，有望成为人工智能取得突破的核心技术，所以各大研究机构和IT巨头们都投入了大量的人力物力做相关的研究和开发工作。
数据挖掘是一个很宽泛的概念，类似于采矿，要从大量石头里面挖出很少的宝石，从海量数据里面挖掘有价值有规律的信息同理。
数据挖掘核心技术来自于机器学习领域，如深度学习是机器学习一种比较火的算法，当然也可以用于数据挖掘。
还有传统的商业智能(BI)领域也包括数据挖掘，OLAP多维数据分析可以做挖掘分析，甚至Excel基本的统计分析也可以做挖掘。
关键是你的技术能否真正挖掘出有用的信息，然后这些信息可以提升指导你的决策，如果是那就算入了数据挖掘的门。
人工智能也是一个很大的概念，终极目标是机器智能化拟人化，机器能完成和人一样的工作，人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，怎样看都是很神奇的事情。虽然机器的计算能力比人类强很多，但人类的理解能力，感性的推断，记忆和幻想，心理学等方面的功能，机器是难以比肩的，所以机器要拟人化很难单从技术角度把人工智能讲清楚。
人工智能与机器学习的关系，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，深度学习在计算机视觉和棋牌走步等领域取得了巨大的成功，比如谷歌自动识别一只猫，最近谷歌的AlpaGo还击败了人类顶级的专业围棋手等。但深度学习在现阶段还不能实现类脑计算，最多达到仿生层面、情感、记忆、认知、经验等人类独有能力机器在短期难以达到。
最后我们才说大数据(bigdata)，大数据本质是一种方法论，一句话概括，就是通过分析和挖掘全量海量的非抽样数据进行辅助决策。上述技术原来是在小规模数据上进行计算处理，大数据时代呢，只是数据变大了，核心技术还是离不开机器学习、数据挖掘等，另外还需考虑海量数据的分布式存储管理和机器学习算法并行处理等核心技术。
大数据入门学习的方法
1、基础阶段
包括：关系型数据库原理、LINUX操作系统原理及应用。在掌握了这些基础知识后，会安排这些基础课程的进阶课程，即：数据结构与算法、MYSQL数据库应用及开发、SHELL脚本编程。在掌握了这些内容之后，大数据基础学习阶段才算是完成了。
2、大数据理论及核心技术
第二阶段分为了基础和进阶两部分，先理解基础知识，再进一步对知识内容做深入的了解和实践。
基础部分包括：布式存储技术原理与应用、分布式计算技术、HADOOP集群搭建、运维。
进阶内容包括：HDFS高可靠、ZOOKEEPER、CDH、Shuffle、HADOOP源码分析、HIVE、HBASE、Mongodb、HADOOP项目实战。
完成了这部分内容的学习，学员们就已经掌握了大数据专业大部分的知识，并具有了一定的项目经验。但为了学员们在大数据专业有更好的发展，所学知识能更广泛地应用到大数据相关的各个岗位，有个更长远的发展前景。
3、数据分析挖掘及高级处理技术
基础部分有：PYTHON语言、机器学习算法、FLUME+KAFKA。
进阶部分有：机器学习算法库应用、实时分析计算框架、SPARK技术、PYTHON高级语言应用、分布式爬虫与反爬虫技术、实时分析项目实战、机器学习算法项目实战。
