个人怎么自学大数据，以及个人怎么自学大数据技术对应的知识点，小编就整理了3个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！

想自学大数据，要从哪方面入手呢？

这是一个非常好的问题，也是很多人比较关心的问题之一，作为一名IT从业者，我来回答一下。

首先，大数据的知识体系还是比较庞大的，学习的初期是完全可以自学的，但是在入门之后，要想深入学习大数据，往往还需要场景的支撑，此时结合岗位任务来进行提升是更好的选择，也是比较现实的选择。

从技术体系结构来看，当前大数据的技术体系结构已经比较成熟了，初学者按照三个阶段来制定学习计划，其一是学习编程语言等基础知识，其二是学习大数据平台知识，其三是根据主攻方向来选择学习内容，比如大数据分析、大数据开发、大数据运维等等。

编程语言是学习大数据的基础，目前Python、Java、Scala、R等编程语言在大数据领域都有比较广泛的应用，在学习编程语言的过程中，也会同时学习操作系、网络和数据库等内容，掌握这些内容对于下一步的学习会有比较直接的影响。如果从就业的角度出发，当前可以重点考虑一下Java语言，虽然Python语言的上升趋势比较明显，但是在IT互联网行业内，Java语言的应用依然非常普遍。

大数据平台是一个重要的学习内容，初学者可以从开源大数据平台开始学起，比如Hadoop、Spark就是不错的选择，一方面这两个大数据平台的生态体系比较健全，不少商业大数据平台就是基于这两个平台构建的，另一方面是这两个平台的学习资料比较多，可以参考的学习案例也比较多。

最后，要根据自身的知识结构选择一个主攻方向，如果数学基础比较好，可以主攻大数据分析方向，此时可以继续学习机器学习知识，如果自身的开发能力比较强，可以主攻大数据开发方向，当前大数据开发岗位的人才招聘数量还是比较大的。

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，都可以在评论区留言，或者私信我！

第一方面是数学基础，第二方面是统计学基础，第三方面是计算机基础。要想在数据分析的道路上走得更远，一定要注重数学和统计学的学习。数据分析说到底就是寻找数据背后的规律，而寻找规律就需要具备算法的设计能力，所以数学和统计学对于数据分析是非常重要的。

而想要快速成为数据分析师，则可以从计算机知识开始学起，具体点就是从数据分析工具开始学起，然后在学习工具使用过程中，辅助算法以及行业致死的学习。学习数据分析工具往往从Excel工具开始学起，Excel是目前职场人比较常用的数据分析工具，通常在面对10万条以内的结构化数据时，Excel还是能够胜任的。对于大部分职场人来说，掌握Excel的数据分析功能能够应付大部分常见的数据分析场景。

在掌握Excel之后，接下来就应该进一步学习数据库的相关知识了，可以从关系型数据库开始学起，重点在于Sql语言。掌握数据库之后，数据分析能力会有一个较大幅度的提升，能够分析的数据量也会有明显的提升。如果采用数据库和BI工具进行结合，那么数据分析的结果会更加丰富，同时也会有一个比较直观的呈现界面。

数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。通过Python来采用机器学习的方式实现数据分析是当前比较流行的数据分析方式。

对大数据分析有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看大数据分析书籍开始入门！B站上有很多的大数据教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲的很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

学习大数据，不管是自学也好，还是培训也好，要先找准自己的目标，明确了目标，才能知道自己该怎么去学。如果是想在现有工作技能之上，要学习大数据来提升自己的竞争力，那么自学还是培训，完全看个人喜好，自学周期长一些，但是时间灵活，可以自己规划；而培训，周期更短，但是需要挤出固定的时间来进行学习。而如果是想要通过学习来实现转行的目标，那么就不建议自学了。去培训机构学习大数据，是更快效果更好的方式，有专业的老师，有系统的课程，那么学习大数据，学习效率和学习效果自然要比自学高得多。另外，学习大数据，还要对自身的基础水平做一个评估，不同的层次，选择不同的课程去学习，适合自己的水平的课程，才能帮助自己打好基础，实现更快速提升专业技术的目的。如果完全零基础，对大数据行业和技术一无所知，那么建议选择零基础小班来学，老师能够兼顾到学员的基础水平，帮助学习者更快入门；如果有一定的编程基础，对大数据行业略知一二，那么可以选择一些大数据初级入门班，在现有基础之上，更快提升；如果有一定开发经验，对大数据行业了解，想转行大数据开发，那么可以选择大数据高级提升班，针对性地提升大数据技术实力，实现快速转行。

你先了解一下大数据学哪些内容，然后在开始学习。

现在大数据都要有java的内容，你可以在网上搜一下就知道了。所以前期你可能要学一些java方面的知识，以备后期学习微服务等内容。

1、在知乎上了解一下大数据具体的学习内容或者别的地方了解一下，这样在学习的时候，最起码知道要学习哪方面的内容

2、你可以在网上搜一下教程，现在教程是比较多的。

3、你可以买一些书籍配合教程去学习

4、看一下这方面的博客，或者关注一些这方面的网站，及时的了解。比如csdn等这类程序员比较集中的地方。

5、实践。不管学的再好，实践一定要的。这是学习效果转化成自身技能的必经之路，所以，你可以一定要边学习边实践的。

6、自学的过程很辛苦，一定要坚持下去。

如果有什么问题，你可以私信我，希望能帮到你。

不通过大数据培训选择自习的话，现在也是很多人选择的方式之一，很多人刚开始学习不知道要从哪方面入手，其实也没有什么特别的地方，只要是去网上进行一些了解就会得到很多的答案，或者是去一些比价出名的大数据培训机构了解一下大数据学科基本上都能够得到一个不错的答案。

想自学大数据，要从哪方面入手呢？

首先，想要学习大数据，就要去了解其需要学习一些什么要的内容知识，出来后可以从事哪方面的岗位，这些我们可以去招聘网站上边进行查找，然后对于大数据岗位和需要掌握的技术知识做出一个总结。

其次，是要找一个系统的大数据培训课程资料进行学习，这个可以到一些大数据培训机构进行下载，或者通过一些培训过的学员手里进行获取一下再或者也可以花些钱在网上进行购买。但是前提是一定要和自己前面统计的大数据需要学习的知识相符合。

最后，就是开始正式的进行学习了，学习之前一定要按照大数据学习的资料内容制定一套合理的计划，然后，每天按照计划严格执行学习即可。

上边就是小编对于“想自学大数据，要从哪方面入手呢？”这个问题进行的回答，希望可以帮助到大家，如果还有其它疑问也可以在下方进行留言评论。

0基础如何学习大数据？

大数据(big data)，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着互联网+时代的昌盛，大数据分析随之而产生，那如何学习大数据分析呢？有什么要求呢？

1、Java基础:

JAVA开发简介 基本语法 运算符 流程控制语句 数组 函数 面向对象 常用类库 异常 io系统 集合泛型 线程 网络编程 阶段测试

2、JavaWeb:

html+css; html5+css3; javascript; jquery; 数据库; JDBC; WEB服务器、开发工具-MyEclipse; HTTP协议; (数据库连接池)数据源; JavaWeb开发之Servlet、Servlet3.0; 请求与响应; JSP; MVC; 会话管理; 过滤和监听; 异步请求; 阶段测试

3、JavaEE高级+Linux课程+分布式计算:

Jspring框架、mybatis框架、nio、JVM、maven框架、LINUX、MYSQL分库分表、读写分离、JAVA搜索引擎、Redis、消息队列、分布式计算框架、项目实战

4、离线数据分析平台Hadoop:

Hadoop初步; Hadoop分布式文件系统HDFS; MapReduce; Hadoop HA; Hive; Flume;Sqoop; HBase; YARN; 项目实战

5、实时数据分析平台Storm:

python基础; Storm框架; Storm集群; 日志监控业务;Kafka; 项目实战

6、Scala语言与Spark:

Scala语言; Spark; 机器学习;spark与HIVE; 项目实战

对于数据挖掘工程师，Hadoop得熟悉，Python/Java/C++至少得熟悉一门，Shell得会用……总之编程语言绝对是数据挖掘工程师的最核心能力了。

大数据分析师最基础的学习，也是以最精炼的语言让我们得知大数据分析所需要的基础技能。

大数据其实就是个伪命题，不过，数据肯定要做表，所以WPS或者excel你是肯定要学的，另外要学会宏观的看问题，细致的研究数据，自然你就学会了数据分析，也就是你所谓的大数据。当然咱是专注烘焙教育培训二十二年的，一个互联网老兵的建议！

你是怎样学习大数据的？怎样的学习过程？

不同人学习大数据的步骤和路线是不一样的，我在学习大数据之前已经做了较长时间的软件体系结构方面的研究，做过很多软件开发项目，对数据挖掘、物联网、云计算也有一定的了解，所以我在学习大数据的时候相对来说要稍微容易一些。

我学习大数据的过程是以实际项目为驱动的，第一个大数据项目可以说是一边学习、一边实践、一边总结，我学习大数据的过程可以总结为三个阶段：

第一个阶段：了解大数据的概念。像大数据这样一个比较大的技术体系，在学习之前首先要搞清楚大数据的“脉络”，简单的说就是问三个问题，分别是：什么是大数据？大数据的核心是什么？大数据从哪来到哪去？可以用三句话简单的回答这三个问题，分别是：大数据是基于数据的产业链；大数据的核心是数据价值化；大数据主要采集自传统的信息系统和物联网系统，大数据的去向主要是场景分析和人工智能。

第二个阶段：了解大数据的体系结构和技术组成。大数据的体系结构大致上可以分为以下几个部分，分别是数据采集、整理、存储、分析、呈现、应用，其中还包括传输、安全等内容。大数据还涉及到物联网和云计算，物联网是采集端，而云计算则是存储端（也有计算任务）。在清晰了这些问题之后，就要学习一下大数据的落地技术，包括hadoop、Spark以及一众组件，由于是开源产品，所以在配置上还是比较繁琐的，这个过程也比较耗费时间。当然，有实际项目的支撑，在学习的过程中也并不觉得枯燥，因为每完成一个步骤，项目就会向前推进一步，而且团队的合作也会促进学习的过程。

第三个阶段：具体应用。在具体应用阶段就比较考验开发者的技术储备了，比如对算法的理解，对数据分析的理解，以及所掌握的知识结构是否能融合到大数据开发中等等。由于具备编程基础和数据挖掘的基础，所以在做大数据开发的时候往往会更容易一些，因为算法的本质是一样的，而且很多大数据算法和数据挖掘算法是一致的，这会节省大量的学习时间。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。

谢谢！

到此，以上就是小编对于个人怎么自学大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于个人怎么自学大数据的3点解答对大家有用。