0基础学习大数据

你可能听说过大数据是如何日益扩展的，你可能对学习大数据很好奇，因为大数据工程师可能是你的梦想工作。不是吗?但学习大数据的路径可能令人困惑。这份大数据职业指南回答了你关于开始大数据职业的所有问题，并将让你更深入地了解如何从零开始逐步学习大数据。

今天，大约90%的企业开始意识到分析的价值。到2023年，大数据分析市场预计将达到1030亿美元。我们知道95%的公司将管理非结构化数据作为一个业务问题。97.2%的企业计划投资大数据和人工智能。根据麦肯锡的最新报告，美国公司正在寻找150万在大数据方面拥有深厚知识和经验的经理和数据分析师。这些统计数据清楚地表明，掌握大数据技能的专业人士有越来越多的就业机会。接受大数据专业教育将为你提供大数据技能，从而在就业市场上选择一个合适的大数据职业。

有了资源和指导，任何人都可以学习大数据和数据科学的基础知识。本文将概述大数据是什么，谁可以学习大数据，大数据的各种范例，入门时使用的最佳资源，并指导你通过学习在大数据领域取得成功。

2023年及以后学习大数据的三大理由

高薪是学习大数据的主要原因之一。随着数据量的增长，对数据分析师、数据科学家和数据架构师等大数据专业人员的需求也在增长。

根据Glassdoor的数据，印度大数据工程师的平均工资是729359卢比/年。除了丰厚的薪水外，以下几个原因也对推动2023年及以后学习大数据的动机至关重要。

1. 大数据市场的指数级增长

大数据市场预计将在全球范围内呈指数级增长，并没有显示出长期快速下降的迹象。根据NASSCOM的数据，印度的大数据分析行业预计将从今天的20亿美元增长到2025年的160亿美元。

2. 学习大数据充满行业就业前景和职业机会

数据专业人员在多个行业部门工作，他们的贡献适用于所有行业。你可以在任何行业工作，包括金融、制造业、信息技术、电信、零售、物流和汽车行业。如今，每个行业都在使用大数据来获得竞争优势，并做出数据驱动的决策。因此，现在是选择大数据作为下一个职业选择的最佳时机。

大数据专业人员的薪水与获得的技能、教育、领域经验和技术知识等因素成正比。现在正是在简历中加入大数据技能的好时机，在就业市场上可以获得更多就业机会。大数据职业跨越多个领域:数据工程、数据科学、数据分析、数据架构和业务分析。

3. 学习大数据提供竞争优势

大数据的关键能力之一是做出数据驱动的决策。数据驱动的决策是基于对数据的分析而不仅仅是直觉来做出决策。通过磨练你的大数据技能，你可以在就业市场上获得竞争优势。大数据需要对工具和顶尖技术有很好的理解和运用，以帮助企业通过做出适当的决策来提高利润。

学习大数据是你能做的最好的投资。大数据分析充满了未解决的问题和有待解决的谜团，它可以显著提高你的分析和思维能力。它需要一套技能，包括硬技能和软技能，以在一个人的职业生涯中脱颖而出。

大数据概论

大数据结合了企业收集的结构化、半结构化和非结构化数据，通过机器学习、预测建模和其他高级分析应用程序收集有价值的见解和信息。

大数据通常以七个V为特征:数据量(Volume)、种类(Variety)、速度(Velocity)、可变性(Variability)、准确性(Veracity)、可视化(Visualization)和价值(Value)。大数据工程师利用大数据工具和技术来处理和设计海量数据集或存储在数据存储系统中的数据。大数据主要存储在云中，以便更容易访问和操作查询和分析数据。谷歌云平台(GCP)、亚马逊网络服务(AWS)、微软Azure、Cloudera等云平台为部署数据模型提供云服务。

谁能学习大数据?

任何人都可以学习大数据。学习有很多方面，它们是:作为一名开发人员，作为一名程序员，作为一名分析师，或者作为一个有志于在这个领域获得知识的人，从零开始在大数据领域建立自己的职业生涯，尽管不一定要有计算机科学背景。

互联网上有一些免费和付费的资源可以帮助你学习大数据。然而，最重要的一点是，选择适合你的才是最重要的。

如何免费学习大数据?

学习大数据的最好方法是通过实践项目。通过构建项目，你将理解这些概念及其应用程序。这些项目不仅应用了所有的基本概念，而且还结合了大数据的顶尖工具和技术。

各种YouTube教程和书籍提供了丰富的内容，这些内容是完全免费的。我们整理了一些大数据项目的想法，你可以从实现搜索引擎，推荐系统，预测系统，聊天机器人等开始，你可以在各种YouTube频道免费学习。然而，在端到端的大数据项目中工作将使你对大数据的多种范式的实现有一个完整的概述，这将帮助你获得核心概念和整个MLOps周期的知识。

需要理解的一件重要的事情是，学习大数据对每个人来说都是不同的。每个人在解决问题、应用知识和规划策略方面都有不同的方法。这份职业指南将帮助你深入研究大数据领域，让你了解关键术语和需要强调的领域。通过实习获得个人学习经验，并了解大数据如何在帮助公司团队和客户方面发挥作用。

学习大数据的前提条件

以下是我们建议你完善自己学习大数据的先决条件。

1. SQL、数据仓库/数据处理和数据库知识:这包括查询数据和操作存储在数据库中的信息的SQL知识。数据仓库和数据挖掘，从数据中提取趋势，产生关键见解。机器学习算法利用数据来训练和构建模型，这些模型可以执行数据预测和分类等任务。

2. Java、Scala和Python编程是数据分析领域的基本语言。了解这些编程语言中的至少一种是学习大数据的必要条件。

3. 数学和统计学:大多数大数据和机器学习算法都是基于数学和统计学的公式和概念。

4. 分析和解决问题的技能:分析问题、解决问题、分析数据块以得出有意义的见解的天赋是任何大数据爱好者必须具备的。

如何学习大数据基础知识-入门？

要开始你的大数据之旅，你必须从学习大数据基础知识开始，然后专注于新兴的大数据分析领域。大数据不仅仅是存储大量数据;它还涉及从数据中找到见解，以推动关键决策。它涉及到理解大量结构化和非结构化数据的方法。要用大数据解决现实世界的问题，你应该学习基础知识。

要开始，你可以遵循以下步骤:

1. 学习数据分析的核心概念和大数据的基础

这包括学习硬技能，如结构化查询语言(SQL)、Python编程语言和数学概念，如概率论和统计学，以及发展软技能，如良好的沟通和表达技能、业务领域知识，以及表述能力。

2. 获得大数据和云认证

通过各种在线课程学习大数据的基础知识，你可以了解与大数据相关的关键术语。这将给你一个关于大数据分析理论的概述。

YouTube教程，自定义进度的在线课程，新闻通讯，以及由顶级作家和大数据专业人士撰写的博客将帮助你学习大数据。

证书是增强大数据技能的另一种方式。有几种大数据云认证，你可以根据你的兴趣和专业知识，计划从任何顶级云服务供应商(如AWS、Azure或GCP)获得各种级别的认证。尽管如此，我们强烈建议你通过跨不同云供应商的实际项目学习和获得知识，以了解如何使用各种解决方案方法解决实际业务问题。

3. 从事端到端、实际操作、真实世界的大数据项目

你应该始终在学习理论的同时实现项目，并将知识应用到实际的业务用例中。在给定用例或业务问题的情况下，执行项目将有助于确定要应用的方法。

这是获取实践经验的最关键的一点。它会帮助你发展想法，提高你的分析能力。致力于解决现实世界业务问题的企业需要大数据专家通过整合项目来解决问题，这些项目可以帮助他们做出适当的决策。从事大数据项目，帮助你了解该领域的所有范式，包括数据分析、云计算、数据处理、数据可视化、机器学习和编程。建议从需要使用算法执行数据挖掘、探索性数据分析(EDA)和预测建模的项目开始，然后将其部署到云平台上。

4. 大数据实习

实习是将理论知识与实践经验结合起来学习技能的最佳途径。

在数据科学、分析学、统计学、深度学习、机器学习、云计算和Python开发等领域实习是熟悉大数据的一些最佳途径。要想免费体验知名公司的项目，Forage是最好的平台，因为它提供了一个很好的虚拟体验，让你了解利用数据分析的公司的工作文化是什么样的。

以下是一些推荐给你的实习项目:

1. 谷歌数据科学家实习

2. IBM数据科学实习

3. 微软数据科学与应用人工智能实习

除此之外，通过在初创公司实习，你会学到很多东西，因为他们会从头开始分配任务，你可以在导师的指导下通过在线学习技术来执行这些任务。

5. 继续学习、研究和构建项目

编程包括利用诸如解决问题、分析思维、面向对象编程、编码和调试等技能。大数据专业人员需要具备良好的计算机科学和数学概念知识。

学习Python、R、SQL、Java或Scala等编程语言来解决业务问题，因为这些语言使用函数式编程在编程模型中有效地处理大数据。

构建原型是通过将你的工作模型部署到生产中来应用你的知识的最后阶段。这包括使用Hadoop框架、Apache Spark、Spark SQL、Docker、Kubernetes和各种云平台等技术。

2023年你的简历必须具备大数据技能

以下是在2023年及以后开始大数据工程师职业生涯所需的大数据技能清单。

1. 至少掌握一门编程语言

能够通过实现可调用代码将关键业务用例和问题语句转换为解决方案。推荐使用Python、R和Core Java编程语言。

数据工程领域的许多工具都是围绕Scala的。Scala建立在强大的函数式编程基础和静态类型系统之上。它运行在Java虚拟机(或JVM)上。这意味着它与开源社区中可用的许多Java库兼容。

2. 使用SQL分析大型数据集

这要求你关注细节、挖掘数据，并使用SQL处理和检索所需的信息。SQL有几种方言。作为一名数据工程师，你不可能什么都懂，但熟悉PostgreSQL和MySQL会有所帮助。

3. 数据库管理系统

大数据工程师处理非结构化和半结构化数据。因此，你应该学习关系型(如MySQL, Oracle)和非关系型(如MongoDB, PostgreSQL)数据库管理。

4. 数据可视化

大数据工程师的工作总是以图形方式呈现给受益者、客户和相关的行业专家。实现数据可视化需要一些技能，这些技能包括Tableau、Microsoft Power BI、MS Excel、仪表板、沟通和演示技巧。

5. 精通数据处理技术

如果你的数据集很小，使用dplyr在R中处理数据或使用pandas在Python中处理数据可能会解决你的问题。或者，你可以让SQL引擎为你完成繁重的工作。但是当你有千兆字节或兆兆字节的数据时，你需要更好地利用并行性。最常用的并行处理引擎是Apache Spark。据该公司网站介绍，这是一个用于大规模数据处理的集成分析引擎。

Spark提供了一个易于使用的API，使用常见的抽象(如dataframe)在计算集群上执行并行处理任务。Spark的性能明显优于Hadoop等旧的并行处理系统。

6. 构建模型来预测Apt解决方案

对于执行预测建模，建议了解关键的机器学习和深度学习算法。

7. 开源框架的专业知识

学习使用GitHub和Git命令进行文件管理和版本控制。大多数大数据部署都是使用命令行接口(CLI)来进行版本控制和将数据源连接到云。

我们建议你学习Shell脚本和Linux命令。Shell Scripting是一个开源的计算机程序，设计用于在Unix/Linux Shell中运行。总的来说，它是一个描述shell要执行的命令序列的程序。

8. 在云上部署大数据

建议了解云服务和平台。数据架构师或数据工程师的工作涉及Hadoop集群设置、分布式计算、spark流等等。Hadoop生态系统是提供云服务的必要平台。它包括HDFS (Hadoop Distributed File System)、MapReduce、YARN和Hadoop Common四个组件。使用Docker和Kubernetes内部化基础设施是部署阶段不可或缺的一部分。

正如我们在上面看到的，大数据工程师的学习路径结合了各种技能和概念、工具和技术的知识。紧跟趋势是大数据工程师学习路径的最终步骤。

随着新技术和语言的不断发展，大数据工程师的职业生涯需要不断学习。尝试、测试和试验各种顶尖技术，从数据点中产生有意义的见解，这是大数据工程师的工作内容。他们通过应用编程技能为数据科学家和机器学习工程师构建新的工具和技术。

学习大数据的最佳资源

有一些有价值的大数据课程、项目和在线资源可以帮助你开始这个职业。Project Pro是全球唯一提供端到端数据科学和大数据解决方案的平台，包括源代码、详细的视频讲解和无限的一对一专家会议。

要获取大数据的最新资讯，你可以关注社交媒体平台上大数据专业人士、行业专家和数据工程师发布的新闻通讯、博客文章和内容。

2023年是学习大数据和构建成功大数据项目的时候

学习大数据将帮助你在职业生涯和工作场所中成长，增强你的分析和解决问题的能力，因为它将为利用数据分析、大数据或数据科学的潜力来增加更多工作机会。