该如何学习大数据知识？

本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:

1.计算平台方向

2.数据处理方向

3.数据分析方向

4.算法应用方向

目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。

1.计算平台方向。自从07年hadoop技术横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。

2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。

3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。

4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。

额，感觉你的问题问的有点泛。目前我也在学大数据，个人建议可以从以下几个步骤开始学习大数据。第一、先学习基础知识，基础知识包括java se，Linux，数据库之类的。第二、学习Hadoop，Spark，Yarn，MapReduce之类的，数据存储和处理架构。第三、开始做点稍微有含金量的项目之类的。这仅仅是个人的感觉，由于目前我也在学习阶段，回答的可能有欠缺，欢迎各路大佬批评指正。

1.首先你需要对大数据有一个清晰地认知，什么是大数据？大数据都能干什么？我对大数据感兴趣吗？能坚持下来吗？我要学习大数据现在有什么基础？还有什么地方要补足？学习大数据之前千万要想好这些，要不很有可能你学习到一个阶段就半途而废了。

2.如果你之前没有编程的经历，那么你要选择一门编程语言去辅助你做大数据项目。我建议学习Java，现在Java培训机构很多，网上的视频文章等学习资源也很多，而且大数据相关技术栈中有相当一部分也是Java开发的，所以懂Java对于你学习大数据有很大的帮助。

3.如果你有Java基础，或者通过学习已经掌握了JavaWeb相关的技术，例如数据库，数据结构，JQuery，Spring等，就可以开始接触大数据相关的技术了。这一阶段需要学习的知识很多，批处理框架Hadoop，分布式文件管理系统HDFS，流式计算框架Spark，交互式框架Hive等，另外你还需要恶补一些数学知识，如概率论，离散数学，统计学等。

4.实践是检验真理的唯一标准，理论知识充足时候一定要实践，记住，实践非常重要，最好结合身边的应用场景，做一到两个大数据的项目，跟随着项目，你才能以最快的速度成长。

5.不断地学习新的知识技术，多去拜读大数据相关的论文，其实到大数据层面，更多的是解决问题的思路而不是解决问题的办法。

谢谢邀请！

大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

学习大数据首先要根据自身的知识结构选择学习方向，比如数学和统计学专业的学生可以选择数据分析方向，而计算机专业的学生可以选择大数据开发方向，不同的学习方向需要制定不同的学习计划。

虽然不同的学习方向往往需要学习不同的内容，但是对于零基础的学习者来说，以下三方面基础知识是都需要学习的：

第一：编程语言。不论是选择大数据分析方向还是大数据应用开发方向，掌握编程语言都是学习大数据的重要基础。目前在大数据领域应用比较广泛的语言包括Java、Python、Scala、R和Go等，其中Java在Hadoop平台应用比较多，而Scala在Spark平台应用比较普遍。从目前的应用趋势来看，学习Python则是不错的选择，既可以从事大数据开发，也可以从事大数据分析。

第二：大数据平台。学习大数据知识绕不过大数据平台，大数据平台承载了分布式存储和分布式计算的核心任务，所以大数据平台研发也是目前大数据领域的重要岗位。目前Hadoop和Spark是比较适合初学者学习的大数据平台，一方面是其开源的属性，另一方面Hadoop对于硬件的要求也比较低。

第三：算法。大数据技术的核心诉求是数据价值化，而目前数据价值化的主要方式就是数据分析，所以掌握算法不仅对于数据分析岗位非常重要，对于大数据开发岗位也具有现实的意义。可以说，大数据产业链内大量的岗位任务都要围绕算法展开，所以掌握算法是学习大数据技术的核心任务之一。学习算法可以从一些经典的算法开始，比如kNN、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等等。

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！

到此，以上就是小编对于ubuntu 安装redis的问题就介绍到这了，希望这1点解答对大家有用。