怎么样学好大数据库,怎样才可以学好大数据

学习大数据知识绕不过大数据平台，大数据平台承载了分布式存储和分布式计算的核心任务，所以大数据平台研发也是目前大数据领域的重要岗位。不论是选择大数据分析方向还是大数据应用开发方向，掌握编程语言都是学习大数据的重要基础，了解大数据相关技术了解大数据处理的工作运行机制，hadoop、spark、strom等关于大数据主流的框架以及相关的算法软件。

1、怎样才可以学好大数据？

大数据包括的技术体系、知识体系都非常多，如果是初学者，我们应该从一些基础知识入手：1、数学基础知识。要做数据分析，必须要先了解数理统计的公式、方法、各种数据分布的统计模型算法、矩阵相关的数学知识等内容，2、Java语言（或Python），而Python语言更偏向机器学习、人工智能深度学习等，相比较而言Java更适合大数据方面。

2、大数据零基础的学习，怎样可以快速学好？

这是一个非常好的问题，作为一名科研教育工作者，我来回答一下，首先，大数据技术体系是非常庞大的，要想全面了解大数据技术需要一个系统的学习过程，而且还需要突破一系列学习难点，对于零基础的初学者来说，要想实现快速入门，最为直接和有效的方式之一就是选择一个切入点，然后基于应用场景来学习大数据技术。大数据的应用场景非常多，不同的应用场景对于大数据技术的要求也有所不同，初学者可以基于自己的知识结构和所处的行业环境，来选择一个适合自己的应用场景，

大数据的行业应用无非有三大场景，其一是数据采集场景，其二是数据分析场景，其三是数据应用场景，可以结合具体的场景来制定学习规划。数据采集的应用场景非常多，很多行业领域在开展业务的过程中，都需要先完成数据采集任务，而数据采集领域的人才需求量也相对比较大，整个数据采集涉及到的环节也比较多，包括数据采集、整理和存储三大部分，

相对于数据分析和应用环节来说，数据采集的入门还是相对比较容易的，初学者可以从爬虫开始学起，然后再逐渐展开和深入。数据分析是大数据技术的核心之一，数据分析也是当前实现数据价值化的主要方式之一，所以学习大数据技术通常都一定要重视数据分析技术，数据分析当前有两大方式，其一是统计学方式，其二是机器学习方式，这两种方式的学习都需要一个过程，可以从基本的统计学知识开始学起，要重视数据分析工具的学习。

数据应用是大数据价值的出口，当前的数据应用目标有两大类，其一是给决策者使用，其二是给智能体使用，当前随着大数据逐渐成为互联网价值的一个重要载体，数据应用目标还将增加一个价值载体的分类，最后，对于大数据初学者来说，不论选择哪个学习场景，最好要能够得到专业人士的指导，这对于提升学习效率有非常直接的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获，

3、如何学习大数据处理？

随着当今信息化时代的快速发展，从IT时代已经来到了DT时代。其中大数据则是扮演着至关重要的角色，因此有越来越多的人接触和学习到大数据，那怎么能学习好大数据处理呢，具体内容如下：1.打牢扎实的基本功万丈高楼也都是从地基打起的，开始学习大数据处理之前，掌握扎实的基本功是非常重要的，它将会决定你未来的高度，

基本功包括掌握Python，JAVA等支持大数据的编程语言、Linux操作系统、常用的主流数据库以及达标的高数和英语水平。2.了解大数据相关技术了解大数据处理的工作运行机制，hadoop、spark、strom等关于大数据主流的框架以及相关的算法软件，3.制定合理学习计划有了计划，学习就有了明确的目标和具体的步骤，可以增强工作的主动性和减少盲目性。

根据自身基础和学习状态制定出一套切实可行的学习计划，计划一定要分解到位，进行细化，并按照制定好的计划，一步一步地落实完成。4.培养快速学习能力对于不了解和专业性比较强的知识，我们可以通过网络检索、访问学术网站或者查阅学术文献等方式来对相关知识进行学习，快速地进入和熟悉未知的领域，丰富自己的能力，5.积累大量实战经验再好的知识储备没有实际的演练，也终将是纸上谈兵。