小白如何學習大數據技術？大數據怎麼入門？怎麼做大數據分析？數據科學需要學習那些技術？大數據的應用前景等等問題，已成爲熱門大數據領域熱門問題，以下是對新手如何學習大數據技術問題的解答~
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如果有對學大數據方面有什麼疑惑問題的，或者有什麼想說的想聊的大家可以一起交流學習一起進步呀。
也希望大家對學大數據能夠持之以恆
大數據愛好羣，
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大數據開發學習可以按照以下內容進行學習
第一階段：JavaSE+MySql+Linux
學習內容：Java 語言入門 → OOP 編程 → Java 常用Api、集合 → IO/NIO → Java 實
用技術 → Mysql 數據庫 → 階段項目實戰 → Linux 基礎 → shell 編程
學習目標：學習java語言，掌握java程序編寫、面向對象程序開發，掌握MySql體系結構及核心編程技術，打好 Linux 基礎，爲後續學習提供良好的語言基礎。
第二階段：Hadoop 與生態系統
學習內容：Hadoop → MapReduce → Avro → Hive → HBase → Zookeeper → Flume → Kafka → Sqoop → Pig
學習目標：掌握大數據學習基石Hadoop、數據串行化系統與技術、數據的統計分析、分佈式集羣、流行的隊列、數據遷移、大數據平臺分析等
第三階段：Storm 與Spark 及其生態圈
學習內容：Storm → Scala → Spark → Spark SQL → Spark Streaming → Spark 機器學習
學習目標：讓大家擁有完整項目開發思路和架構設計，掌握從數據採集到實時計算到數據存儲再到前臺展示，所有工作一個人搞定！並可以從架構的層次站在架構師的角度去完成一個項目。
第四階段：其他
學習內容：Mahout 機器學習 → R 語言→ Python
學習目標：機器學習領域經典算法的實現，熟練使用 R語法和統計思維，可以基於具體問題建立數學模型，掌握python技術與數據分析，將數據結果以可視化的直觀方式展示給目標用戶。
第五階段：項目實戰、技術綜合運用
學習內容：某手機公司bug 系統 → 傳統廣告怎麼用大數據 → 類互聯網電商網站 → 網站日誌收集清洗系統 → 網站流量統計分析系統
學習目標：具備企業級大型完整項目開發能力，綜合運用大數據分析知識，完成數據分析、收集、展示的完整流程。
大數據開發相比於數據分析和挖掘來說，對編程基礎要高一些，對於零基礎學員也會比較困難。然，有道是“有志者事竟成”，用心學習大數據開發，每個人都會有所收穫。其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。
大數據可以實現的應用可以概括爲兩個方向，一個是精準化定製，第二個是預測。比如像通過搜索引擎搜索同樣的內容，每個人的結果卻是大不相同的。再比如精準營銷、百度的推廣、淘寶的喜歡推薦，或者你到了一個地方，自動給你推薦周邊的消費設施等等。
隨着大數據行業的快速發展，也隨之出現了一些問題，比如大數據人才的缺失就是目前急需解決的一個問題，那麼很多學大數據的人又出現了一些問題，就是大家普遍擔心的就是零基礎能不能學習大數據，會不會不好學?
零基礎的人要不要去大數培訓機構學習大數據開發嗎?答案是可以的去。大數據學習並不是高深莫測的，雖然對於零基礎學員來說不是那麼簡單，但是隻要你認真學習，加上有專業老師的指導和針對性的訓練，相信你也是可以完全掌握大數據的。
零基礎的同學學習大數據開發不能急於求成，要分階段分步驟來一步步完成，大概可以分爲四步：
第一個階段：瞭解大數據的基本概念
首先，學習一門課程的時候，要對這門課程有一個簡單的瞭解，比如說，要先學習這門課程的一些專業的術語，學習一些入門概念知道這麼課程是做什麼的，主要的學習知識有哪些。那麼學習大數據就必須知道什麼是大數據，一般大數據的運用領域是那些，避免自己在對大數據一無所知的情況下就開始盲目學習。
第二個階段：學習計算機的編程語言
對於零基礎的小夥伴們來說，開始入門可能並不是那麼容易，需要學習大量的理論知識，閱讀枯燥的教材。因爲要掌握一門計算機編程語言，還是很難的。大家都知道計算機編程語言有很多，比如：R，C++，Python，Java等等。
第三階段：大數據有關的學習課程
經過了前兩階段的基礎學習後，我們對編程語言也基本掌握了，接下來就可以進行大數據部分的課程學習了。在這裏小編要特別提醒大家：行業真正大數據，82%主講都是hadoop、spark生態體系、storm實時開發，初學者請務必認清你要學的是不是真正大數據!
第四個階段：項目實戰階段
實戰訓練可以幫助我們更好的理解所學的內容，同時對相關知識加強記憶。在以後的實際運用中，可以更快的上手，對於相關知識的使用方法也有了經驗。
世上無難事只怕有心人，無論你是有基礎也好還是沒基礎也好，只要你認真學習大數據就一定會學好。
後續提高
大數據結合人工智可以達到真正的數據科學家。
機器學習：是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科。它是人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑，其應用遍及人工智能的各個領域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機器學習的算法基本比較固定了，學習起來相對容易。
深度學習：深度學習的概念源於人工神經網絡的研究，最近幾年發展迅猛。深度學習應用的實例有AlphaGo、人臉識別、圖像檢測等。是國內外稀缺人才，但是深度學習相對比較難，算法更新也比較快，需要跟隨有經驗的老師學習。
最快的學習方法，就是師從行業專家，畢竟老師有多年積累的經驗，自己少走彎路達到事半功倍的效果。