大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于linux大数据学习收获与体会的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Linux大数据学习收获与体会的解答，让我们一起看看吧。
大数据怎么入门学习好？
大数据技术想要入门是比较难的，如果是零基础的学员想要入门大数据的还是不太可能事情，最好是找一家靠谱的大数据培训机构进行系统的学习大数据基础，但是大数据的学习也不是谁都可以的，零基础的最好是本科的学历，因为大数据培训学习需要的逻辑思维分析能力比较强，也涉及到一些大学的数学算法，所以学历要求会高些，如果是有java基础的哪就另当别论了，大数据技术的培训学习，基本都是以Java为基础铺垫的的，有一些JAVA基础的话，相对来说就容易一些了，如果是直接想学大数据开发的话，LINUX基础要有一些，然后就是大数据相关组件的学习和使用，以及他们之间各个有什么作用，数据***集聚合传输处理，各个组件在什么位置，有什么作用等，
一般都是Hadoop+zookeeper+Hive+Flume+Kafka+HBase+spark+Flink
大数据培训内容：
1、基础部分：J***A语言 和 LINUX系统。
2、大数据技术部分：HADOOP、HIVE、OOZIE、WEB、FLUME、Python、HBASE、KAFKA、SCALA、SPARK、SPARK调优等，覆盖前沿技术：Hadoop,Spark,Flink,实时数据处理、离线数据处理、机器学习。
大数据学习是一件值得大家投资自己的事情，也是一件从长远发展来看比较不错的行业，但是咋这里小编还是要体提醒大家在决定大数据学习之前，一定要先对大数据和自己都有一个明确的认知，这样更有利于后期大数据的学习。
2020大数据学习路线
在回答题主的问题之前看了一下其他楼主的回答，突然感觉要入门大数据要学习的内容好多好杂，对于一个普通人来说可能至少要话三四年的时间全身心投入才可能入门，不知题主是否也有同样的疑问！难道学习大数据真的是从入门到放弃么？其实我觉得不是。
首先在学习大数据之前应该了解什么是大数据，大数据这个概念又是如何产生的呢？数据这个概念是在有计算机时便诞生了，而现在无非就是加了一个“大”，所谓大即在随着互联网越来越发达，网络传输效率从2G走到现在的5G,从原先的互联网走向现在的物联网时代，每个人每个物产生的数据爆炸式产生，传统的数据库(如：oracle、db2等)已无法满足现有数据的存储开销与计算效率，故而产生了现在的大数据平台(如：MPP架构的华为高斯DB和Hadoop生态)来满足对不断增长的数据存储与计算，也就是说大数据就是海量数据存储与计算，题主可以选择一种架构的大数据平台如针对性学习。
在了解了什么是大数据后题主可以选择一种架构的大数据平台进行学习，比如现在最流行的hadoop平台。
根据题主的问题可以了解到题主应该是想快速入门，那怎么才能快速入门呢？我觉得这才是题主最关心的问题吧！
所谓欲速则不达，门其实就在眼前只是不知如何去敲。那该怎么敲呢？首先得了解大数据平台架构分哪些模块吧！(如hadoop平台基础模块分hdfs、yarn、mapreduce)，其次得了解每个模块得功能是什么吧，(如：hdfs是分布式文件存储系统，是用来存储数据的)，再就是得明白给个模块之间的联系以及各个模块得实现原理了。
到此为止题主应该算是入门了，如果题主觉得光了解概念及原理还不够可自行搭建开源CDH平台进行学习试炼。结合网上大神们分享的搭建与开发经验找一个小小的案例进行练习，题主就算上道了，至于道上的车速如何，需要题主自己把控！
大数据入或者说是学习大数据，首先我们要学习J***a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。
如果你就一小白，没有任何开发基础，也没有学过任何开发语言，那就必须先从基础j***a开始学起(大数据支持很多开发语言，但企业用的最多的还是J***A)，接下来学习[_a***_]、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习。
J***a基础学习、数据类型掌握、算法、程序结构、常用类、数据结构、关系型数据库等等，其次就是Linux系统操作学习与熟悉。
掌握Linux操作系统的安装、命令行操作、用户管理、磁盘管理、文件系统管理、软件包管理、进程管理、系统监测和系统故障排除。
掌握Linux操作系统的网络配置、DNS、DHCP、HTTP、FTP、SMTP和POP3服务的配置与管理。
然后就是数据库表设计、sql语句、Linux常见命令等的学习。
然后这些都学会了就行了吗?
当然不行，你还得先跟着一两个项目从中学习一下，要知道书面上的东西和实操起来还是有些差距的。
最后，祝你好运。然后，想了解直播平台搭建后者直播平台选择的也可以私信我。
小编发现越来越多的人学习大数据，现如今大数据已经不是新型编程科目了，大数据有平台开发逐渐向大数据应用开发蔓延发展，这也是大数据开发落地实施的必然结果。现在大数据已然被***重视，在大学也设立了大数据专业，然而大数据专业毕业生也无法满足企业的需求量，有很大一部分大数据开发人才是通过大数据培训输出的。
小伙伴可以通过自学或参加大数据培训班来获得大数据知识。但是小伙伴一定要知道的是大数据是比较复杂且综合性比较强的编程语言，自学大数据的话，相应的得具备j***a、Python等编程语言基础，才能更容易接受大数据知识，如果是零基础的话，我建议通过大数据培训来系统学习技术知识，那大数据该如何入门学习呢？
1.掌握j***a、Python等相关编程基础
如果自学大数据，你需要在网上搜罗一些相关j***a、Python等编程语言视频来了解学习基础知识，能达到初步入门即可；在大数据培训一般都会设有针对零基础的教学模块，等基本掌握了一些编程基础，才开始教学大数据的相关知识。
2.以用为学
小伙伴在学习大数据的时候，可以根据各大招聘网站上企业对大数据人才的技术需求，去着重学习相关技术知识，同时结合实战项目练习，来学习巩固大数据技术编程知识，以用为学，提高学习效率，提升自身职业价值。
3.多交流，多练习
无论小伙伴通过哪种学习方式来获得大数据知识，在学习过程中必不可少的是多交流和勤加练习敲代码，在交流和练习的过程中捋顺自己对编程思维的认知，培养自己的编程思维。
最后，大数据如何入门学习，除了编程基础的学习，还需要小伙伴端正自己的学习态度，不断探索适合自己的学习方法，提高学习效率，成功入行大数据行业。
学习大数据技术 分这么几个阶段
j***a基础一定要学，因为大数据底层的编程语言就是j***a，还是在大数据一些应用功能也需要j***a开发。
2学一门数据库 oracle或mysql ，我建议最好是mysql 因为后期大数据技术hive语法和mysql很像。
3 linux命令 一定要熟练掌握，因为大数据是跑在linux操作系统的。
4 学习一下hdfs mapreduce 原理
学习这些就差不多了。
我是一个有十年大数据开发经验的老兵，大鹏有什么大数据技术问题私信我。
大数据培训有哪些经验值得分享？
对于大数据想必大家多少都有一定的了解，简单是说大数据就是大量的数据，但是对于大数据开发来说就不光是大量的数据怎么简单了，而且要通过开发一些相关的功能软件对其进行统计分析。
随着互联网行业的不断发展，产生的数据越来越多，而且许多企业都想让其变成具有价值的数据，想要变成具有价值的数据就需要进行统计分析，所以大数据开发分析人才也在逐渐增加，学习大数据人也是愈来愈多。
那么参加大数据培训学习有那些经验呢？
1、参加大数据培训学习一定要端正增加的态度，大数据培训只是一个可以帮助你快速实现入门工作的渠道，学习过程中也是需要自己不断的努力才可以的，并不是只要报名学习就一定可以找到工作。
2、大数据培训学习是需要一定的学历条件和思维逻辑的，所以在学习大数据之前一定都要先看自身的条件是否合适学习，是否满足本科学历（大专学历的需要有一定的其它变成语言工作经验）和较强的逻辑思维能力，避免造成不必要的时间和金钱的浪费。
3、选择大数据培训机构时，一定要考察一下大数据培训课程怎么样，是否是包含企业需求的技术知识点，有没有行业新的技术内容。
如果上面是几点都考虑过了，感觉都是比较符合的，那么这个时候在进行选择报名大数据培训学习是比较好的，这里提醒大家千万不要头脑一热听别人说好就着急报名学习，一定要冷静对待，才能够更好的学习。
零基础想要在企业中学习大数据，如果在以前你可能想都不用想，因为没有一个企业会带一个零基础技术人员，先不说成本有多大，就是投入的精力也是达不到回报的。但现在有了千锋大数据培训机构就不一样了，让你零基础也可以进入大数据行业，拥有专业的大数据技术，找到一份满意的工作。
零基础从哪儿开始学首先要根据你的基本情况而定，如果你就一小白，没有任何开发基础，也没有学过任何开发语言，那就必须先从基础j***a开始学起(大数据支持很多开发语言，但企业用得很多的还是J***A)，接下来学习数据结构、关系型数据库、linux系统操作，夯实基础之后，再进入大数据的学习，例如：hadoop生态系统、Storm生态系统、spark实时开发的学习，学习体系如下：
阶段一、 J***a语言基础
J***a开发介绍、熟悉Eclipse开发工具、J***a语言基础、J***a流程控制、J***a字符串、J***a数组与类和对象、数字处理类与核心技术、I/O与反射、多线程、Swing程序与集合类
阶段二、 HTML、CSS与JavaScript
PC端网站布局、HTML5+CSS3基础、Webapp页面布局、原生J***aScript交互功能开发、Ajax异步交互、jQuery应用
阶段三、 J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
阶段四、 Linux&Hadoopt体系
如果你零基础那么你要学大数据是学习J***a+大数据的，有的机构会为了节省时间和开支就会很少教大数据，大部分内容是J***a，就很坑。如果想培训的话可以考虑尚学堂，我很多朋友在那里学习。
由于以前的数据分析软件并没有一个开放性的分析经验共享板块，因此很多的用户基本上都是在闭门造车，延续自己的分析思维。因此一旦遇到新的分析内容、需求，以前的分析思维不足以支持时，这些人很难转变思维，也很难突破原来的思维缺陷去应对新的数据分析挑战。但在SpeedBI数据分析云上，一个名为BI分享秀的板块正快速成长成一个高度开放的数据分析经验共享板块。
BI分享秀，一个由使用者自发充实的数据分析经验共享板块
SpeedBI数据分析云的每个使用者都具有自由制作上传BI报表模板的权利，并且能够自由该板块内的BI报表模板，通过一次次的下载使用、制作上传的方式，丰富BI分享秀报表模板的同时也为各行各业的数据分析提供更多样性、更个性化、更具针对性的数据分析经验，使各行各业的数据分析人员都成为受益者，凝聚数据分析经验，提升企业及个人的数据分析能力、数字化管理经营水平。
短信营销推广效果分析
以广告投放效益分析为例，不同渠道的广告投放效益分析可能因平台投放方式、受众、时间段不同而需要***用不同的方式进行分析才能做到客观真实。一般来说习惯传统投放渠道效益分析的企业在面对新型广告投放渠道时很容易出现分析无头绪的情况，这个时候就能够通过BI分享秀去参考借鉴他人的分析经验。
在SpeedBI数据分析云平台上，BI分享秀充当分析经验共享的主力，同时上线的BI模板秀则充当新可视化分析图表、新智能分析功能应用案例展示的主力。BI模板秀是SpeedBI数据分析云技术人员直观展示新功能、图表的主要渠道。
BI模板秀：直观的新功能、图表展示
在网络科技发展的今天，大数据影响着我们生活的各个方面，大数据开发的落地应用在逐渐成熟，企业越来越重视商业数据的***集储存，而大数据开发工程师可以帮助企业将商业数据处理好。
根据大数据开发技术的不断成熟发展，有越来越多的小伙伴想学习大数据开发技术，有的是本身从事编程行业，想转行大数据开发，还有大部分的小伙伴是其他行业想转行大数据开发技术。
无论是什么基础的小伙伴，在学习大数据开发技术或在提升开发技术的过程中，避免不了的是需要掌握适合自己的学习方法，下面我给小伙伴在学习上总结几点建议，仅供参考：
1.基础知识的积累
想必小伙伴都了解过，大数据是一项比较复杂且综合性比较高的编程语言，学习大数据是需要一定的编程基础的，这一点很重要，“万层高楼平地起”，只有打好坚实的基础，才能更快、更好的接受大数据开发技术知识。
2.确定发展方向，以用为学
小伙伴在学习大数据开发技术知识的过程中，要通过了解企业对大数据开发技术的需求，来确定自己的发展方向，根据自己发展方向所需要的大数据开发技术知识进行针对性学习，以用为学，在学习中能够提高学习效率。
3.注重项目实战练习
学好大数据开发技术的根本是在积累大数据基础知识的同时，结合真实项目实战练习去深度理解大数据开发技术知识，这样不仅能够学习到大数据全面开发技术知识，还可以积累更多的项目实战经验。
小伙伴想要选择大数据培训来学习开发技术，还需要小伙伴实地考察，多家对比，综合考虑理性选择适合自己的大数据培训班。尚硅谷大数据培训班是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，培训班还有更多的大数据***供小伙伴下载学习！
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***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***集的应用场景非常多，很多行业[_a1***_]在开展业务的过程中，都需要先完成数据***集任务，而数据***集领域的人才需求量也相对比较大，整个数据***集涉及到的环节也比较多，包括数据***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***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。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以私信我！
到此，以上就是小编对于linux大数据学习收获与体会的问题就介绍到这了，希望介绍关于linux大数据学习收获与体会的3点解答对大家有用。
