大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于学习大数据python的问题，于是小编就整理了5个相关介绍学习大数据Python的解答，让我们一起看看吧。
- 如何让学生学习大数据技术？
- 如何从零开始、系统地学习大数据？
- 大数据在java、Linux云计算、python里是最难学的吗？
- 现在大数据的学习流程是怎样的？如何学好大数据相关专业？
- 学习大数据，java和python都要学习吗？
如何让学生学习大数据技术？
深圳大数据培训课程哪家好？到千锋教育错不了！当前IT行业火爆的方向当属大数据和人工智能。人工智能门槛高，那么曲线救国之路呢？那就是大数据了，严格意义上来说，大数据技术的部分职能是服务于人工智能的，其就业前景也是非常好！
作为计算机小白，一没有技术，二没有社会关系，想要通过自身条件熟练掌握大数据技术，还是有一定困难的。这个时候，很多人都不约而同的想到了参加大数据培训。
但在众多的大数据培训机构中，经过精心对比之后，千锋的大数据培训课程更符合我的学习理念。除了吸引我的全程面授的上课模式，再就是专业的课程了，其课程大纲如下：
1.4 面向对象高级编程
1.5 J***a中的常用类库
1.学好统计学
2.学好数据库
3.学Python-数据处理
4.学J***a
7.学Hadoop
8.学spark
10.机器学习
进IT吧，好多年了，热度不减。男生学编程，女生学设计，无技术不高薪啊！就是不知道你说的快得有多快？？但不管学什么，都不可能一时半会能学会，就算学会了，多学多练也很有必要！加油！
学习大数据的同学分以下三种分类： 1、零基础小白，对大数据行业一无所知; 2、有浅层编程基础，对大数据行业略知一二; 3、有一定工作经验的工程师，对大数据行业了解，但对技术不了解。 1、零基础自学： 先关注一些大数据领域的动态等
一、明确大数据的概念。
六、到大数据管理中心、运用企业实习实践，掌握开发、运用技能。
如何从零开始、系统地学习大数据？
如何从零开始、系统地学习大数据？最重要的是哪种方向选择，大数据相关的方向还是有很多的，方向不一样学习的东西就不一样。简单举例以大数据开发和大数据分析来说明。
大数据开发方向
如果选择大数据开发方向，那最重要的就是软件的开发。而这基本就是[_a***_]所需要系统学习的知识。作为程序员那最起码应该掌握一门开发语言，一般从这里着手最能够引起兴趣。比如选择J***a、C#.net、Php、Python等等其中一门从最基础开始学，边学边实践，慢慢能写出一些程序后就能体会到里面的乐趣。当然还有学习大数据开发相关的环境，比如Hadoop、数据库等知识。
但要长期从事软件开发做好项目，最好还是要系统性的学习，基本就可以参照大学软件工程的学习***进行系统学习。比如主要专业课程：程序设计语言、数据结构、操作系统、编译技术、软件工程概论、统一建模语言、软件体系结构、软件需求、软件项目管理、数据库与实现计算、计算机安全等等。当然一般在职的人可能没有这么多时间来学习这些比较理论性的，可以选择必要的几门学习，个人认为这几科目：数据结构、软件工程、软件项目管理等是比较实用的，当然有时间的话尽量多选学有好处。
大数据分析
选择大数据分析方向，则理论性知识需要更扎实，当然也得要掌握一些工具。对于数据分析来说，很重要的就是数学知识、统计学、概率知识等等。如果要系统性的学习，可以参照数据科学与大数据技术专业课程，比如：C（J***a、Python）程序设计、数据结构、大数据算法、人工智能、应用统计、大数据机器学习、数据建模、大数据分析与处理、大数据管理等等。
大数据的内容非常的散乱 基本你只能先学一些架构的基本知识和建模的基础 然后进入一家大数据公司 这样别人带着你做才能真正成长 完全想自己修炼好再去公司不太现实 毕竟大数据的架构成本很高 而且只有进入公司你才能真正接触到海量的数据
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j***a，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，每天花三个小时左右，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。
学习大数据可以有以下几个步骤：
1、选择一个具体方向
大数据已经初步形成了一个产业链，在数据***集、数据存储、数据安全、数据分析、数据呈现、数据应用等有大量的岗位，不同的岗位需要具备不同的知识结构，所以首先要选择一个适合自己的方向。
2、学习编程等基础知识
大数据的基础知识是数学、统计学和计算机，可以从编程语言开始学起，Python、J***a、Scala、R、Go等语言在大数据领域都有一定的应用场景，可以选择一门学习。大数据开发方向建议选择J***a、Scala，数据分析方向建议学习Python、R。
3、学习大数据平台知识
入门学习Hadoop或者Spark，Hadoop平台经过多年的发展已经形成了较为完成的应用生态，相关的成熟案例也比较多，产品插件也越来越丰富。
一句话，首先要搞清楚大数据产业链的情况，接下来要明确大数据技术栈也就是相关技术体系，最后定下学习目标和应用方向，结合自己的兴趣或工作需求，找一个点猛扎进去，掌握这个点的相关技术。
大数据时代各种技术日新月异，想要保持竞争力就必须得不断地学习。写这些文章的目的是希望能帮到一些人了解学习大数据相关知识 。加米谷大数据，大数据人才培养机构，喜欢看的同学可以关注下，每天花一点时间学习，长期积累总是会有收获的。
阶段一J***aSE基础核心
1深入理解J***a面向对象思想
2掌握开发中常用基础API
4能够基于JDK8开发
5熟练使用MySQL，掌握SQL语法
1Linux系统的安装和操作
3Idea、M***en等开发工具的使用
大数据在j***a、Linux云计算、python里是最难学的吗？
楼主的问题：我读了好几遍才明白什么意思 ：）
个人认为：这4个在“难易”上没有可比性。这4块，如果从深度上来讲，都很难；如果只是入门来讲，又都不难。
楼主要考虑的是：确定一个方向学习，因为你不可能全部都精通。
技术专注一个方向，很重要！成为一个领域的专家，比什么都略懂，要好得多。
我上面说的意思，就跟读书一样。
本科时期，什么都学，什么都是略懂。
研究生期间，选择专业方向，开始向深处探索学习。
博士时间，研究的方向更明确，更精确。
其实还是需要看自身的兴趣和情况的，每个内容都有不一样的利弊，看你怎么去看待而已，如果说，你自己感觉不出来，可以去找中公教育的老师帮你分析分析，他们的口碑和师资都是挺不错的。
现在大数据的学习流程是怎样的？如何学好大数据相关专业？
一、大数据的三个发展方向：
平台搭建/优化/运维/监控、大数据开发/设计/架构、数据分析/挖掘。 大数据方向的工作目前主要分为三个主要方向:
1. 大数据工程师
2. 数据分析师
3. 大数据科学家
4. 其他（数据挖掘等）
二、零基础学习大数据一般有以下几步：
了解大数据理论
计算机编程语言学习
大数据相关课程学习
现在的大数据培训学习的流程一般都是先学习一段时间的J***a基础或者是python基础的内容，为后边的大数据学习打下一个扎实的基础，学习过大数据技术和从事大叔工作的人应该都知道大数据技术开发中使用到的一些平台很多都是J***a编程语言进行开发的，所以现在在大数据培训学习的时候，尤其的零基础的学员都会先进行J***a编程基础的学习，然后再进行正式的大数据技术学习。
第一阶段：J***aSE基础核心
第二阶段：数据库关键技术
第三阶段：大数据基础核心
第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
第五阶段：Spark生态体系框架&企业无缝对接项目
第六阶段：Flink流式数据处理框架
2020大数据学习路线图：
想要学好大数据需要注意一些比较实际的问题才行，比如大数据就业相关，找一个好的大数据工作需要掌握那些知识，所以想要学好大数据小编有以下几点建议：
个人认为，还是要些数学、统计分析、统筹类的基本知识，不然学起来很费力；同时需要掌握一些基本的分析工具软件，别认为会使用工具软件了就是会数据分析了，数据分析的核心还是分析能力，需要较高的专业能力，如你的分析方法、算法技巧、数据建模能力、行业经验等，这些才是最关键，当然你若能找到大咖带你，省不少事，自己学好花费好长时间摸索，不妨看下九道门大数据实验平台，上面有不少实验能帮助你学习和巩固数据分析学习成果，还能找到心仪导师。
学习大数据，j***a和python都要学习吗？
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。
虽然目前大数据的技术体系已经逐渐成熟，而且大数据领域的岗位也比较多，但是掌握编程语言还是很多大数据岗位的基础要求，比如大数据平台开发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等岗位都需要从业者具有扎实的编程语言基础。
目前在大数据开发领域会使用多种编程语言，其中J***a和Python是比较常见的编程语言，是否都需要都掌握，应该结合自身的学习方向。
如果选择往大数据平台研发方向发展，那么应该重点关注一下J***a编程语言，J***a编程语言在大数据平台开发领域有较为广泛的应用，比如Hadoop平台就是***用J***a语言开发的，而且由于J***a语言有较为健全的语言生态和较强的扩展性，在平台开发方面具有较多的优势。
如果选择往大数据应用开发方向发展，那么J***a和Python都应该学习一下，因为这两门编程语言在大数据应用开发领域都有比较广泛的应用。对于初学者来说，可以先学习J***a，然后再学习Python。掌握J***a能够在一定程度上提升自身的岗位适应能力，而且Python语言自身比较简单，在掌握J***a编程之后再学习Python也相对比较容易，目前不少Python程序员之前就在从事J***a开发。
如果要往大数据分析和大数据运维领域发展，那么可以重点学习一下Python语言，因为在这两个领域，Python语言的应用还是比较普遍的。***用Python进行数据分析，不论是***用统计学方式还是机器学习方式，Python都具有一定的优势，而大数据运维领域也在普遍***用Python语言来编写管理脚本。
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，以上就是小编对于学习大数据python的问题就介绍到这了，希望介绍关于学习大数据python的5点解答对大家有用。
