1、大数据开发学习有一定难度，零基础入门首先要学习Java语言打基础，一般而言，Java学习SE、EE，需要约3个月的时间；然后进入大数据技术体系的学习，主要学习Hadoop、Spark、Storm等。
2、以用促学小伙伴在学习大数据开发技术的过程中，要确定自己的发展方向，在学习大数据的时候，以用促学是最为直接和有效的学习方法。
3、首先我们要了解Java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。楼主是JAVA毕业的，这无疑是极好的开头和奠基啊，可谓是赢在了起跑线上，接收和吸收大数据领域的知识会比一般人更加得心应手。
4、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。
5、大数据开发需要学习的内容包括三大部分，分别是：大数据根底常识、大数据渠道常识、大数据场景运用。大数据根底常识有三个主要部分：数学、统计学和计算机；大数据渠道常识：是大数据开发的根底，往往以搭建Hadoop、Spark渠道为主。
6、参加大数据开发培训需要掌握以下几个方向的内容。
大数据具体分为：基础阶段、存储阶段、架构设计阶段、实时计算阶段、数据采集阶段、商业实战阶段。
虽然学习难度较大，但是对于具有兴趣和热情的学生来说，这是一门充满挑战和机遇的专业。未来，随着大数据应用领域的不断拓展，大数据专业毕业生的就业前景将会越来越广阔。
大数据基础是指在大数据领域中所需要掌握的基本学科。随着信息技术的快速发展，数据日益成为企业决策的重要基础和支撑，越来越多的企业开始引入大数据技术解决方案。
大数据学统计学和数学、计算机科学和编程、数据清洗和分析等。统计学和数学：统计学和数学是大数据分析的基础，其中统计学提供了数据分析和解释的方法，数学则提供了数据建模和预测的工具。
如需学习大数据，推荐选择【达内教育】，大数据的基础课程有以下这些：第一阶段：大数据技术入门，前流行大数据技术，数据技术原理，并介绍其思想，介绍【大数据技术培训课程】，概要介绍。
这里介绍一下大数据要学习和掌握的知识与技能：①java：一门面向对象的计算机编程语言，具有功能强大和简单易用两个特征。②spark：专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM：常作为数据源较简单的web项目的框架。
1、大数据分析需要的基础有：编程语言基础 学大数据，首先要具备的是编程语言基础，掌握一门编程语言再学习大数据会轻松很多，甚至编程语言要比大数据学习的时间更长。
2、此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。
3、对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
离散数学 离散数学的重要性就不言而喻了，它是所有计算机科学分支的基础，自然也是大数据技术的重要基础。
数学基础：线性代数、概率论和微积分等数学知识也是学习大数据分析的基础，通过数学方法可以建立数据模型和算法。编程基础：掌握至少一种编程语言，如Python或R，用于数据处理、可视化和建模等。
数学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等课程。这些课程将为学生提供数学分析、概率论和统计学的知识，为后续的大数据分析提供数学基础。编程语言：学习至少一种编程语言，如Python，Java或C++。
大数据学统计学和数学、计算机科学和编程、数据清洗和分析等。统计学和数学：统计学和数学是大数据分析的基础，其中统计学提供了数据分析和解释的方法，数学则提供了数据建模和预测的工具。
大数据学习所涉及的数学知识一般有概率论、数理统计、线性代数、最优化理论和离散数学。概率论 为什么学习概率论 概率论，是研究随机现象数量规律的分支。
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