大数据作为当前前景广阔、薪资优渥的新兴行业，很多零基础者也萌生了想要学习大数据的想法，随之而来的，就会产生诸如我不是计算机专业到底能不能学大数据？我到底适不适合学大数据技术？大数据到底要学什么？等等一系列问题。下面我们就从零基础学习大数据的角度，来说一说学习前需要考虑的问题。
大数据hadoop无疑是当前互联网领域受关注热度最高的词之一，大数据技术的应用正在潜移默化中对我们的生活和工作产生巨大的改变。这种改变给我们的感觉是“水到渠成”，更为让人惊叹的是大数据已经仅仅是互联网行业的风口了，更是被上升到了国家战略层面的高度，大数据行业的黄金期就这样爆发了。于是在IT领域掀起了一股学习hadoo的浪潮······
大数据行业，这个词语听起来有一些空洞，这对于我们很多想入门学习的小伙伴来说甚至还有一些迷茫，但其实说到大数据技术，大家对它的的第一印象不应该仅仅有“高薪”，还应该要有“高技术”所带来的高难度。
如果要问这几年最火的行业是什么？当然要属非互联网行业。我们身处这个社会，一定可以深切的感受到互联网的发展带来的各项福利，不管是社会的变革，还是我们从身边最细微的小事来看，互联网这个行业它都在不断的改变着我们的方方面面；随着现如今互联网的一个迅速发展，大数据这个行业所需要的人才越来越多，这个领域的岗位也开始日益多样化，其实它的崛起不仅仅是在为企业服务，更多的其实也是在为大众服务。
大数据热度居高不下，基于大数据的发展，越来越多的企业开始布局相关业务，组建数据团队，这使得大数据人才需求持续上升。当然，也有越来越多的小伙伴看好大数据的前景，想要入行，今天我们就来讲讲，零基础如何开始大数据学习。
我们在做出一个决定之前总是会有这样那样的担忧和犹豫，特别是当自身厌倦了目前的工作和生活，思考未来的时候。“我要不要继续过这样的生活？”“我要不要待在舒适圈？”“我要不要转行？转行的话我没有经验，会不会不太好？”这其实就是我们做决定前的常态，特别是在如今高压的生活下。想要赚钱，但又迟迟不能做出决定。其实当你有这样那样的犹豫师，你心里已经有一个答案了，只是你没有勇气去做。如果你想获得高薪，大数据行业的确可以成为你转行的首选。
Python是一门应用面比较广的语言，称之为胶水语言一点不为过，其他功能强大，在大数据、人工智能领域都会大量应用，并且相对于其他编程语言，有着简单易学的特点，号称即使零基础也能轻松入门，然而，这样的说法真的属实吗？
前言 大家好,我是程序员Manor,我希望自己能成为国家复兴道路的铺路人,大数据领域的耕耘者,平凡但不甘于平庸的人。 前两天有学妹私信我说,她已经上完大一,大数据专业的,只学过大数据导论,问我大
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
问题导读 1.Spark Summit更名为什么名字？ 2.Spark集群在哪些名企应用？ 3.Spark Summit的相关视频和ppt在哪可以下载？ 自2013年首次举办峰会以来，Spark Summits已成为全球最大的专注于Apache Spark的大型数据活动，聚集全球最优秀的工程师，科学家，分析师和高管，分享他们的知识并接受有关此次开放式培训的专业培训。此外，还有数以千计的人学习了Spark，大数据，机器学习，数据工程和数据科学如何为全球的企业和机构提供新的见解。 现在Spark想进一步探索Spark和AI如何共同塑造认知计算领域，以及AI如何通过创新用例在业务中创造新的机会。Spark Summit已经更名为Spark + AI Summit，并将其重点转移到了AI的各个方面：从自驾车到语音和图像识别，以及从智能聊天机器人和新的深度学习框架和技术到高效的机器学习算法，模型和在视觉，言语，深度学习和规模分布式学习方法。 Apache Spark是一个强大的开源处理引擎，以速度，易用性和复杂的分析为基础。它于2009年在加利福尼亚大学伯克利分校启动，现在由独立于供应商的Apache软件基金会开发。自从发布以来，Spark已广泛应用于各行各业的企业迅速采用。雅虎，eBay和Netflix等互联网巨头已经大规模地部署了Spark，在超过8,000个节点的集群上处理了数PB的数据。 Apache Spark也成为最大的大数据开源社区，来自250多个组织的超过1000个贡献者。 Spark Summits每年举行，大家都喜欢下载相关视频和ppt。那么这些视频和ppt官网到底在哪里下载，下面详细介绍。 首先输入下面网址： https://databricks.com/sparkaisummit 我们看到下面图示：
大数据行业的未来前景的发展已经被公认的向好，从目前大量的官方文章的报道以及官方数据的发布来看，大数据一直被叫好。以至于许多应届大学生在毕业以后都想加入到大数据行业中。
很多人都想学习java编程技术，但是却不知道java学习需要具备什么技能，java本身就具备简单易学性和应用广泛性，下面一起看看java学习是需要具备什么技能。
这一年，数据圈口碑炸裂的好书，今天给大家做个大盘点。也希望大家能多了解一些领域，或许还能从中培养出新的兴趣。
随着前端框架的发展成熟以及前后端分离模式的流行，API也正在成为服务端的主要攻击入口；同时由于云原生和微服务架构越来越多的企业接受和采用，API的数量也在急剧暴增； 各种现象和趋势都在表明API越来越重要，我们相信，未来API将在互联网中会占据极其重要地位，尤其是在移动互联网中，不管是企业的内部，还是企业的外部，越来越多的应用、网站、数据都将通过API来进行数据传播，API服务化已经是不可阻挡的趋势。 为此博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课——
Web安全的攻防重心在慢慢地向API场景进行转移。 「安全开发能力」作为安全技术进阶的必备技能之一，能够将你的安全想法或技术思路转化为demo、工具、系统，甚至是产品，从而帮助你去验证和解决实际中的问题。 API网关的开发成本并不高，功能和维护的效率也会优于「开源」和「商业」，博文视点学院联合安全领域专家、《白帽子讲Web扫描》作者派先生共同推出一堂高质量的API网关技术课—— 《从0开始打造自己的API网关》 （扫描下方二维码了解专栏详情） 通过本专栏，你不仅能够了解到API网关的设计和原理，还能自由快
经常会看到这样的问题：零基础学习hadoop难不难？有的人回答说：零基础学习hadoop，没有想象的那么难，也没有想象的那么容易。看到这样的答案不免觉得有些尴尬，这个问题算是白问了，因为这个回答似乎什么也没给出来。这个问题的关键在于“零基础”到底是个什么样的基础？
2017 年，AI技术汇聚了大量资本，在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中，人工智能核心产业规模计划在2030年超过10000亿元。
首先我说大数据，现在有很多培训机构培训大数据，根据我多年的从业经验来看，大数据这名字听着不错，好像很高大上。但所谓培训“零基础”的、没有做过开发的人去学习大数据，就跟过家家是一样的。大数据可不是零基础就可以培训出来的，它是需要在特定环境下才能进行的，没有多少公司需要大数据的岗位，这个东西门槛很高。培训机构借助互联网这股风，趁机培训所谓的大数据课程，在我看来是没有底线的，但凡有点常识的人都知道，大数据的工作是已经做了两三年开发后，才能去做的工作，都是在工作中慢慢积累的，零基础去培训大数据就是扯淡，我接触的所有培训大数据的，没有能找到工作的，因为一家公司不可能招聘一个没有工作经验的大数据工作者，这是完全不符合逻辑和现实的。
第一问“我在哪儿”，这个问题需要你自己来回答。你或许已经熟练掌握了一门或几门编程语言，现在想学 Python，Python 算是零基础入门；或者你已经自学了一点内容，入了门但还没摸出门道，那就是 Python 初学者；当然了，你也可能完全没有编程基础，甚至没有计算机基础，现在很多大学给文科生也开设了 Python 课程，如果是这样，那你就是完全零基础。
大数据是一系列技术的统称，经过多年的发展，大数据已经形成了从数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等一系列环节，这些环节涉及到诸多大数据工作岗位，这些工作岗位与物联网、云计算也都有密切的联系。
说出来你可能不信，虽然做大数据已经六年多了，学习大数据的念头却是最近才有的。前几天，为了弄明白CAP定理到底怎么证明，真是跋山涉水缘木求鱼，可谓上下而求索。在知乎、stackoverflow等处发了问题之后，我突然想到，还有大数据的QQ群和贴吧嘛，也可以去里面问问。
小白零基础怎么系统的学习 Python？这个话题相信困扰很多想学习python的人，今天主要给大家说下一个零基础的小白，应该如何系统化的学习python编程语言，然后找到工作，在学习的过程不浪费时间少走弯路。首先我们要了解python是什么，是一种面向对象的解释性的计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。语法简洁清晰，具有丰富和强大的库。在设计上坚持清晰划一风格，使得它成为一门易读、易维护，并且被大量用户所欢迎的、用途广泛的语言。
python应该是近几年比较火的语言之一，很多人刚学python不知道该如何学习，尤其是没有编程基础想要从事程序员工作的小白，想必应该都会有此疑惑，包括我刚学python的时候也是通过从网上查找相关资料以及从学校课程学习才确定python学习的方向，为了帮助想从事python工作的小白，所以我把python学习的大致路线图以及每个阶段需要学习的具体内容都整理出来，希望能帮助零基础的小白少走一些弯路。
最近在问答里发现好多咨询怎么学习python，或者学习难不难的问题，这里给大家提几点建议：
R语言是一门实用的、自由开放的计算机语言。强大的统计绘图能力，唯美的绘图效果使得R语言倍受科研工作者青睐，在生物、医学、生态、农牧、环境、食品等诸多科研领域有着广泛的应用。已有越来越多的科研工作者、数据分析人员使用R语言，分析、挖掘自己的实验大数据，绘制高质量图片，发表高水平文章。要分析（特别是个性化分析）自己的实验数据，需要具备一定的计算机基础，这给“零基础学员”们带了不小的挑战。
如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。
那里的参数可以看下面这个网站https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/query.html然后下载你要的数据
我觉得这游戏挺不错的，对于零基础编程的小白可能是有点难度，但是对于写过编程至少学习基本算法和编程思想、原理之类！
零基础学大数据编程需要哪些基础?程序员薪酬高、工作环境好，是很多同学向往的职业，让很多非计算机专业的同学羡慕不已。非计算机专业难道就不能成为程序员了吗? 一、零基础学大数据编程需要基础： 1、数学基础
很多人想知道究竟是什么大数据分析。然而网络中对大数据分析的定义却让人看了以后更加糊涂，例如下面是百度百科的解释：
不过大数据学习并不是高深莫测的，虽然它并没有多简单，但是通过努力，零基础的朋友也是完全可以掌握大数据的。
上图是DB-Engines数据库流行度最新排行榜，Oracle、MySQL、SQLServer虽几经下滑，然而还是遥遥领先的前三名。后起之秀PostgreSQL和MongoDB持续增长，然而在体量上还相差甚远，可以预见这些年，三大关系型数据库的主流地位是不会动摇的。其中MySQL下滑速度要慢于Oracle，可能会逆袭。当下.NET开发领域，三大数据库的地位也是差异很大，Oracle应该算凤毛麟角了，SQLServer原本占据主流地位，这几年因为.NET Core跨平台开发的盛行，各种组件都优先使用Linux环境的，虽然SQLServer也推出了Linux版，然而.NET Core+MySQL才是最新标配。
标程/题解GitHub：https://github.com/ZSTUCA-TEAM/zstuACM/tree/main/200
一、入门准备 1.零基础学习Hadoop 2.大数据初学者应该知道的知识
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提到大数据，很多人会想到Java，提到Java，也会想到大数据，二者有什么关系呢？哪个发展更好？
众所周知，很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋，这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路。
Java作为一种广泛应用于软件开发领域的编程语言，对于零基础的学习者来说，学习Java编程可能存在一定的难度。本文将介绍如何通过项目驱动的学习方法，帮助零起点的学习者快速掌握Java编程。通过以项目为核心的学习路径、结合实践和理论的学习方式，学习者可以逐步掌握Java编程的基础知识和实际应用能力。
要学习大数据，你至少应该知道大数据是什么，大数据将被用在什么领域。通过对大数据的一般理解，你可以了解你是否对大数据感兴趣。
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
数据技术涵盖的内容还是比较多的，技术路线也比较多，对于零基础的人来说要想高效的学习大数据，应该做好以下几件事：
无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章。虽然文中会有很多公式你也许看不懂，但同时也会有更多的代码，程序员的你一定能看懂的（我周围是一群狂热的Clean Cod
为了帮助编程爱好者，从零开始入门，AI100特别精选了韩炳涛所著《零基础入门深度学习》系列文章，以下Enjoy! 作者 | 韩炳涛 无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？ 为此，我专门写了《零基础入门深度学习》系列文章，希望帮助编程爱好者零基础入门。 零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会写程序就行了，没错，这是专门为程序员写的文章
零基础学习hadoop，没有想象的那么困难，也没有想象的那么容易。从一开始什么都不懂，到能够搭建集群，开发。整个过程，只要有Linux基础，虚拟机化和java基础，其实hadoop并没有太大的困难。下面整理一下整个学习过程，给大家一个参考。
“大数据”时代，数据分析岗位需求逐步增多，薪资也从最初的月薪1W到月薪5W。 不过从招聘网站上可以看出，高薪行业对数据分析能力要求也越来越严格，尤其是字节、阿里等大厂。 15 年，会用个 Excel，会查数据库就能找到很好的工作； 17 年，你得会做BI可视化，能给老板做漂亮的动态报表，同时还得精通Python； 到了 2022 年的今天，除了 Excel 、 Python 、 BI 这些基础的工具，你还要懂统计、建模、数据分析、业务增长等…… 为此，我从网站上搜了不少学习资料和视频，但看完只能
从统计到数据分析，从数据挖掘到大数据，数据科学逐渐成为了一门新兴的学科，数据分析师也逐渐成为了一门抢手的职业。如何成为数据分析师？如何入行数据分析？教育是一个难题！在这个行业中，是否有高质量的证书？拿到证书后能找到多少薪资的工作？今天，我们来分析分析作为这个行业中的老牌，CDA数据分析师的等级标准。
几个月前编写了一份python语言入门的博文，近期重新审阅了一遍发现编写的质量太过随意，可能对于一部分人并不是非常友好，故此重新编写Python语言的零基础教程。
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？除了自学之外，多数人都会选择在线课程作为辅
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