首先，大数据的定义是什么？很多人都在说要进入大数据行业，要学习大数据技术，但大数据技术是一个技术群落，想全部学习短期内是不现实的，那么我们怎么样科学的有逻辑有规划的来学习，怎么进行大数据的入门学习呢？
我们得了解大数据行业里，有哪些岗位，我们直接从工作岗位的技能需求来倒推我们如何学习大数据，如何有侧重点的来学习。
先看看有哪些岗位，当然大公司会分得比较详细，中小企企业相对要求会全面一些。
我们从整个数据项目的业务流程出发，（以上所有岗位都对编程有要求，所以编程基础是必不可少的）
第一， 大数据工程师
众所周知，在没有大数据以前，行业应用已经非常成熟了，最早大家只关注功能的实现，接着重视前台的界面，前端工程师因此火了一段时间，因为以前数据量不大，所以在功能上并不重视，由于移动互联网的发展，数据量非常庞大了。
这个时候单机服务器不能解决问题，那么分布式集群就出现了，大数据工程师的职责就是搭建大数据平台，所以从上图可以得知，大数据工程师，需要有java基础（行业应用大部分是java语言编写的），所以，今后想从事该岗位的，那么学习的路线图如下
java基础
----linux----hadoop-----hive、hbase----scala—spark
第二， 算法工程师
该岗位零基础的小伙伴就请止步吧，更适用于数学专业的研究生及以上学历，对数据基础要求比较高。
第三， 数据挖掘工程师
建议从python入手，毕竟python里面有大量的数据科学的包，也有pyspark，直接从spark里面调数据，不用学习Scala语言（spark的编程语言是Scala），学习的路线如下：
python基础—python web（强化编程基础）–数学基础补充（线性代数、概率统计、离散数学）–python numpy pandas包—机器学习算法—深度学习
第四， 数据分析师
该岗位对数学基础要求不高，但对综合素质要求非常高，能充分的理解行业行情、公司运营、产品运作、对市场敏锐度较高。具备一定的编程基础，建议学习python，能熟练使用相关的工具，如excel，sas、spss等，能写漂亮的文章做PPT就行，数学基础不好的女生可以建议走该方向。
学习路线：python基础—python numpy pandas包—excel—spss—sas
第五， 大数据可视化
该岗位需要前端的相关基础，大数据运维工程师，也不多做介绍了。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和fenxi 岗位
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1️⃣零基础入门
① 学习路线
对于从来没有接触过Python的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
② 路线对应学习视频
还有很多适合0基础入门的学习视频，有了这些视频，轻轻松松上手Python~
③练习题
每节视频课后，都有对应的练习题哦，可以检验学习成果哈哈！
因篇幅有限，仅展示部分资料
2️⃣国内外Python书籍、文档
① 文档和书籍资料
3️⃣Python工具包+项目源码合集
①Python工具包
学习Python常用的开发软件都在这里了！每个都有详细的安装教程，保证你可以安装成功哦！
②Python实战案例
光学理论是没用的，要学会跟着一起敲代码，动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。100+实战案例源码等你来拿！
③Python小游戏源码
如果觉得上面的实战案例有点枯燥，可以试试自己用Python编写小游戏，让你的学习过程中增添一点趣味！
4️⃣Python面试题
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5️⃣Python兼职渠道
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