大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据学编程教程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据学编程教程的解答，让我们一起看看吧。
学习大数据开发学习步骤有哪些？
Basics
学习基础课程，如计算机体系结构、操作系统、编程语言、算法、计算机网络、离散数学、计算机组成原理、逻辑学等。
首先，我们要了解数据库的一些实现原理和内存的一些细节，然后我们要知道数据的高可用和数据复制这些比较重要的话题，了解一下关系型数据库的一些实践和难点。
虽然有人会认为数据库与程序员无关，是 DBA 的事儿。但我坚信，数据库才真正是程序员的事儿。因为程序是需要和数据打交道的，所以程序员或架构师不仅需要设计数据模型，还要保证整体系统的稳定性和可用性，数据是整个系统中关键中的关键。
大数据课程
这个时候你可以过度到学习大数据的专业性课程中去，主要关注以下几点：
- 大数据算法：聚类、时间序列、推荐系统、回归分析、文本挖掘、决策树、支持向量机、贝叶斯分类、神经网络
- 数据分析工具：R语言、Matlab、SAS
- 大数据-云计算机相关：Openstack、Docker、SaaS、PaaS、Iaas
- 分布式计算：hadoop、HDFS、MapReduce、Yarn、pig、Hive、mahout、Spark、Storm、KAFKA集合、MLLib等。
实践出真知
最后还是需要你不断去实践，在解决实际问题的过程中不断进步，不断成长。
大数据基础知识：
有三个主要部分，分别是数学、统计学和计算机等学科。大数据基础知识往往决定了开发人员未来的成长高度，所以要重视基础知识的学习。
大数据平台知识：
是大数据开发的基础，在学习期间，往往以搭建Hadoop、Spark平台为主，一方面Hadoop对机器的硬件要求不高，另一方面Hadoop的使用也非常普遍，很多商业大数据平台都是基于Hadoop构建的。
大数据开发零基础需要学习什么内容？（1）java、大数据基础
如何从零开始、系统地学习大数据？
最好的学习是在公司去实践，然而没基础是进不去公司的，所以进公司之前可以拿一段时间去系统学习，我是自学后进入公司的，半年前，我还是一名.net程序员，每天做不完的业务系统，不会Java，不会linux，不懂分布式......后来从朋友那里获得全套学习视频，其实就是他们花钱去培训的***，然后一有空就看***学习，自己装一个linux虚拟机，跟着***搭环境，写代码，开始的时候，我觉得里面的思想、架构真的很厉害，所以学得很勤，而后面要学的组件越来越多，不免会感到枯燥，甚至是痛苦，但这个时候千万不要放弃。我的***是三十多天的课程，而后面很多课程是跳过去的，因为要上班，所以断断续续学习了半年才看完，而真正学习的时间大概两个月，每天花三个小时[_a***_]，期间我朋友经常问我准备什么时候去找大数据开发工作，我都说我没准备好，其实是没有信心，我看完大部分***后，觉得那些组件已经会使用并且知道其基本原理，然后又看了很多面试题，觉得差不多了，开始投简历，面试的时候你不能说你是刚自学的，也不能说你没这方面的经验，面了几家公司，感觉什么问题都答上了一些，但是什么都答得不好，当时的想法是，面试也是学习，一个月面试不上就两个月，而***的是，第一家公司给了我offer，当时真的很惊喜，这么久的努力终于有了回报，到公司上班后，自己私底下还有继续学习，理论加实践，我感觉我每一天都在进步！希望我的经历对你有用。
到此，以上就是小编对于大数据学编程教程的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据学编程教程的2点解答对大家有用。
