大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python大数据方向学习体系的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python大数据方向学习体系的解答，让我们一起看看吧。
想自学大数据，不知道从哪里学起，有什么书籍和学习路线推荐么？
随着互联网技术的发展，大数据行业前景非常被看好，有很多朋友对大数据行业心向往之，却苦于不知道该如何下手，或者说学习大数据不知道应该看些什么书。作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书?今天就给大家分享几本那些不容错过的大数据书籍。
1、《数据挖掘》
这是一本关于数据挖掘领域的综合概述，本书前版曾被KDnuggets的读者评选为最受欢迎的数据挖掘专著，是一本可读性极佳的教材。它从数据库角度全面系统地介绍数据挖掘的概念、方法和技术以及技术研究进展，并重点关注近年来该领域重要和最新的课题——数据仓库和数据立方体技术，流数据挖掘，社会化网络挖掘，空间、多媒体和其他复杂数据挖掘。
2、《Big Data》
这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。这本书提供了令人耳目一新的全面解决方案。但不可忽略的是，它也引入了大多数开发者并不熟悉的、困扰传统架构的复杂性问题。本书将教你充分利用集群硬件优势的Lambda架构，以及专门用来捕获和分析网络规模数据的新工具，来创建这些系统。
3、《Mining of Massive Datasets》
这是一本书是关于数据挖掘的。但是本书主要关注极大规模数据的挖掘，也就是说这些数据大到无法在内存中存放。由于重点强调数据的规模，所以本书的例子大都来自Web本身或者Web上导出的数据。另外，本书从算法的角度来看待数据挖掘，即数据挖掘是将算法应用于数据，而不是使用数据来“训练”某种类型的机器学习引擎。
谢邀！笔者刚签约大数据挖掘工程师岗位，也是在研究生阶段才转为大数据方向。大数据目前正火热，很多同学想要转入，但学习路线对于自学的人来讲因人而异。
拿自身举例，笔者之前是Python数据分析出生，编程能力一般，因此在基础上先学习linux基本操作命令，安装ubuntu双系统并进一步安装Hadoop和spark组件，在此基础上利用Pyspark操作Spark大数据框架进行学习。可以推荐如下书籍：
《Pyspark实战指南》
而要完全进入大数据领域还不够，因为大数据框架比较侧重开发，所以需要有scala语言功底（scala语言是Spark的原生语言），而scala语言跟java关联性很强且完全兼容，所以如果有一定Java基础的话完全可以从scala入手，推荐的书籍如下：
《Spark编程基础（scala版）》
视频教程强烈推荐林子雨老师在MOOC慕课上的国家精品免费课程，由浅入深，非常容易上手。
大数据学习可以从最基础的JAVA语言入手，然后去学习Linux&Hadoop生态体系，一些分布式的技术理念，再然后就是学习机器学习，[_a***_]学习算法。
阶段一、大数据基础——j***a语言基础方面
（1）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
（2）J***aWeb和数据库
数据库、J***aWeb开发核心、J***aWeb开发内幕
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》（第2版）
这本书是学习j***a必备书籍，看完这本书也就掌握了入门的基础知识。
阶段二、 Linux&Hadoop生态体系
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要j***a、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据***的搜索来获取相关***进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据***讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础，接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习，建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起，这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中，小伙伴还需要了解Linux系统的学习，企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
小伙伴在学习大数据开发过程中，不能只学习基础知识，更重要的是项目实战案例的练习，小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科，不仅需要有编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力能力，是比较适合理工科学习的一项编程技术，当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学，两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。
大数据可以自学，有J***a开发经验的童鞋可以挑战一下。大数据主要学习三个平台Hadoop、Spark、Storm。不过因为大数据技术体系庞大复杂，不同的就业方向使用的技术差异也比较大，加之作为比较新的技术网上的学习***很少，自学难度大，零基础建议报班培训学习。
推荐书籍：
《Effective J***a中文版》
《Big Data》
《Hadoop权威指南》
《Hive编程指南》
《Learning Spark》
《Spark机器学习：核心技术与实践》
大数据开发学习路线是怎样的？如何一步一步成为大数据分析师？
谢谢邀请！
大数据开发和大数据分析是大数据领域比较常见的岗位，与大数据应用开发和大数据运维岗位不同的是，大数据分析工程师的知识结构更偏重于算法设计和算法的实现。
大数据分析师的任务是在一堆杂乱无章的数据中找到数据背后的规律，并把这些规律通过清晰的图表给呈现出来。
要学习大数据分析需要经过以下几个阶段的学习：
第一：掌握扎实的基础知识。大数据分析师的基础知识包括三方面内容，分别是数学、统计学和计算机学。数学是数据分析的重要基础，包括高数、线性代数、概率论等，数据分析说到底就是算法设计和实现，所以数学基础是非常重要的。统计学是小数据时代的主要分析手段，统计学形成了一个关于数据分析的知识体系，这些内容对于大数据分析依然是非常重要的。计算机则是大数据分析的重要手段，重点在于算法设计和编程语言的掌握。
第二：系统的学习一下大数据平台相关知识。不论是对于大数据开发还是大数据分析来说，掌握大数据平台的相关知识都是比较重要的。目前Hadoop和Spark是比较常见的解决方案，而且由于Spark相对于Hadoop来说更“轻”一些，所以目前Spark更受欢迎。
第三：实践环节。对于大数据分析师来说，***用比较多的编程语言是Python，由于Python有丰富的库支持，包括Numpy、Scipy、Matplotlib等，所以通过Python实现数据分析是比较方便的方式。另外，目前***用机器学习完成数据分析也是一个比较常见的方案，需要学习一些比较常见的算法，包括Knn、K-mean、Apriori等。
不论是大数据开发岗位还是大数据分析岗位，在掌握了基本的知识之后，最好参加一个项目组进行相关的实习。一方面原因是单纯的学习很难深入，另一方面也会有数据来源方面的困惑。
大数据和人工智能是我的主要研究方向，目前也在带相关方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于人工智能方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！
数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。
随着互联网的发展，大数据开发是一个比较不错的选择，未来的发展趋势是大数据人工智能，而大数据开发有两个发展方向：一是大数据平台开发，二是大数据应用开发。由于大数据所需要的技术知识比较复杂，想要自学大数据是比较困难的。
其实，零基础小伙伴想学习大数据开发技术，大数据培训是一个比较不错的选择，当然了，小伙伴可以根据自身的基础条件来选择适合自己的学习方式，小伙伴想要自学大数据开发，好的学习路线是必不可少的。
1.学习大数据相关基础知识
学习大数据开发对于零基础小伙伴来讲，在初级阶段肯定是要积累基础知识学习的，学习大数据开发技术知识，需要j***a、Python等编程语言基础，着几种编程语言都是比较容易入门的。
小伙伴通过什么方式学习基础知识呢？小伙伴可以通过大数据***的搜索来获取相关***进行学习，为什么不推荐看书学习呢？在书本上只是学习到了相关的知识结构，并没有大数据***讲的细致，而且还能做到交叉知识点的讲解。
2.学习相关大数据开发知识
小伙伴学习入门了编程基础，接下来的阶段是相关大数据开发平台的知识学习，建议小伙伴可以从Hadoop和Spark开始学起，这两个平台的应用是比较广泛的。在学习大数据开发过程中，小伙伴还需要了解Linux系统的学习，企业对大数据开发人员的要求是熟练掌握Linux系统。
3.项目实战的练习
小伙伴在学习大数据开发过程中，不能只学习基础知识，更重要的是项目实战案例的练习，小伙伴可以通过项目实战来深入理解大数据开发技术知识。
大数据是一个比较复杂的编程学科，不仅需要有编程基础，还需要有较强的思维逻辑能力能力，是比较适合理工科学习的一项编程技术，当然也并不是说理工科外的小伙伴不能学，两者的差距是接受能力的强弱。尚硅谷大数据培训是全程面授教学，以理论实践相结合的教学方式传授大数据开发技术知识，让小伙伴在学习大数据开发技术知识的同时，积累更多的项目实战经验。
想学习大数据，有哪些方向可以选择？怎么学？
谢邀，不知道你是不是零基础，零基础学习大数据首先你得具备两个基础条件：
数学基础：他决定你在这条路上的上线，在大量的数据处理中，必然要用到数学方法来处理数据，如数据信息熵、数据模块度等，尤其是事实中大量高维度的数据，涉及到数据特征工程如数据降维和矩阵分解等；
编程语言：他决定你走上这条路的下线，目前流行的编程语言中也有几十种，到底选择哪一种语言，其中主流的为j***a，python，R语言等，排名第一的j***a，功能比较全面，但也很复杂，你可能需要花费很长一段时间来仔细学习，而python和R语言，相对比较简单，也是当前最主流的数据挖掘语言，就好比安卓系统（j***a）和苹果系统（python,R）。
数学基础建立需要长期的学习，结合一些算法的数学应用，不可一蹴而就，编程语言的基础，可以买一本全面的基础编程语言书，就像你小时候学习汉语一样，得买一本字典，方便你平时查阅，然后报一个好点培训班，现在这种在线的也比较多，主要便于建立比较完善的编程语言系统。
为着以后未来的发展和薪资考虑，很多程序员都非常看好大数据这个方向，刚毕业的应届生想做大数据开发，传统的J***a后端工程师、Web开发工程师也都想转型大数据岗位。
但面对高端的大数据技术，没有两把梳刷子是不可企及的。想要成为大数据工程师，你需要具备以下技能：
(1)基础编程能力
至少掌握一门编程语言，J***a，Python等深入理解数据结构、计算机网络等。
(2)大数据生态环境
熟悉Hadoop生态架构，了解MR以及分布式计算。
(3)业务抽象能力
数据说到底都是一些业务日志，要求你对数据敏感，并能把握问题的本质，追根溯源，将业务逻辑抽象出来。
也就是说，大数据开发工程师的核心工作，就是抽象业务逻辑，利用技术实现工程自动化，包括数据***集、实时处理、存储等等。
到此，以上就是小编对于python大数据方向学习体系的问题就介绍到这了，希望介绍关于python大数据方向学习体系的3点解答对大家有用。
