如今，是大数据的时代，很多人都想学习，但是不知道要学的内容，所以下面小编给大家介绍大数据要学习哪些内容，一起来看看吧。
大数据要学习的内容
1、Java基础的学习：主要知识点有：Java基础语法、面向对象编程、常用类和工具类 集合框架体系、异常处理机制、文件和IO流、移动开户管理系统、多线程、枚举和垃圾回收 、反射、JDK新特性、通讯录系统等。
2、JavaEE核心的学习：主要学习知识点：前端技术、数据库、JDBC技术、服务器端技术、Maven Spring、SpringBoot Git等。学习了这些你可以制作精美的网页和动态JavaScript效果完成项目前端页面的制作。
3、Hadoop生态体系的学习：主要学习知识点：Linux、Hadoop、ZooKeeper、Hive、 HBase、Phoenix、Impala、Kylin、Flume、Sqoop&DataX、Kafka、 Oozie&Azkaban、Hue等。学习了这些你可以制作智慧农业数仓分析平台。
4、Spark生态体系的学习：主要学习知识点：Scala、Spark、交通领域汽车流量监控项目、Flink等。
5、项目实战+机器学习的学习：主要学习内容：高铁智能检测系统、电信充值、中国天气网、机器学习等。
学习大数据的方法
一、学会爱数据
没有人谈论在学习动机。 数据科学是一个广泛而模糊的领域，这使得它很难学习。 没有动力，你最终会中途停止对自己失去信心。
对于小白学习大数据需要注意的点有很多，但无论如何，既然你选择了进入大数据行业，那么便只顾风雨兼程。正所谓不忘初心、方得始终，学习大数据你最需要的还是一颗持之以恒的心。
二、在实践中学习
学习神经网络、图像识别和其他尖端技术是很重要的，但大多数数据科学工作不涉及这些。90%的工作将是数据清理;精通几个算法比知道一点许多算法要好。
三、学会沟通
数据科学家需要不断展示他们的分析结果。这个过程可以区别数据科学家的水平。
交流的一部分是对主题的理解和理论， 另一个是理解如何组织你的结果。最后一部分是能够清楚地解释你的分析。
四、向同行学习
你根本想不到你会从同行身上学到多少东西，在数据工作中，团队合作非常重要。
五、不断增加学习的难度
你完全熟悉这个项目的工作了? 你最后一次使用一个新概念是在一周前? 那么是时候做些更加困难的挑战了。如果你停止攀登，那么不进则退。
学大数据的书籍
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Hbase权威指南》
《大数据技术全解》
《大数据挑战NoSql》
《Mahout实战》
