??朋友不在于多，知心就好;資料不在于多，精致就好。一份專業的大數據學習資料才是學習大數據的利刃。小編分享的這套大數據學習資料將從學習大綱、書籍、視頻教程分別分享。

在這里還是要推薦下我自己建的大數據學習交流群:784557197，群里都是學大數據開發的，如果你正在學習大數據 ，小編歡迎你加入,大家都是軟件開發黨，不定期分享干貨（只有大數據軟件開發相關的），包括我自己整理的一份2018最新的大數據進階資料和高級開發教程，歡迎進階中和進想深入大數據的小伙伴加入。

大數據學習資料之大數據學習大綱

　　# 階段一、 Java語言基礎

　　Java開發介紹、熟悉Eclipse開發工具、Java語言基礎、Java流程控制、Java字符串、Java數組與類和對象、數字處理類與核心技術、I/O與反射、多線程、Swing程序與集合類

　　### 階段二、 HTML、CSS與JavaScript

　　PC端網站布局、HTML5+CSS3基礎、WebApp頁面布局、原生JavaScript交互功能開發、Ajax異步交互、jQuery應用

　　### 階段三、 JavaWeb和數據庫

　　數據庫、JavaWeb開發核心、JavaWeb開發內幕

　　### 階段四、 Linux&Hadoopt體系

　　Linux體系、Hadoop離線計算大綱、分布式數據庫Hbase、數據倉庫Hive、數據遷移工具Sqoop、Flume分布式日志框架

　　### 階段五、 實戰(一線公司真實項目)

　　數據獲取、數據處理、數據分析、數據展現、數據應用

　　### 階段六、 Spark生態體系

　　Python編程語言、Scala編程語言、Spark大數據處理、Spark—Streaming大數據處理、Spark—Mlib機器學習、Spark—GraphX 圖計算、實戰一：基于Spark的推薦系統(某一線公司真實項目)、實戰二：新浪網(www.sina.com.cn)

　　### 階段七、 Storm生態體系

　　storm技術架構體系、Storm原理與基礎、消息隊列kafka、Redis工具、zookeeper詳解、實戰一：日志告警系統項目、實戰二：猜你喜歡推薦系統實戰

　　### 階段八、 大數據分析 —AI(人工智能)

　　# Data Analyze工作環境準備&數據分析基礎、數據可視化、Python機器學習

　　### 1、Python機器學習2、圖像識別&神經網絡、自然語言處理&社交網絡處理、實戰項目：戶外設備識別分析

　　大數據學習資料之學習書籍

　　### 1、《為數據而生》

　　書中分別闡述在大數據1.0、大數據2.0和大數據3.0時代下，相對應的數據分析需要做到分析、外化、集成。

　　### 2、《智能時代》

　　這本書作者分七章從不同角度對大數據進行介紹，分別以技術和思維方式的改變為主線，從工業革命這個角度嵌入，順理成章的延伸出大數據與智能化，但是沒有將過多筆墨放在技術的深究上，而是選擇從應用層面體現大數據的理念。大數據應用則會滲透到各行各業，這正是作者的用心之處。

　　### 3、《R語言預測實戰》

　　R語言橫跨了金融、生物、醫學、互聯網等多個領域，主要用于統計、建模及可視化。由于上手快、效率高，備受技術人員青睞。預測是大數據挖掘的主要作用之一,借助R語言來做大數據預測，可以兼具效率與價值于一身。

　　### 3、《數據之巔》

　　這本書中，從小數據時代到大數據的崛起，作者以宏大的歷史觀、文化觀、大數據觀，給我們描繪了一幅數據科學、智慧文化的全景圖。

　　### 4、《Hadoop權威指南》

　　《Hadoop權威指南(中文版)》從Hadoop的緣起開始，由淺入深，結合理論和實踐，全方位地介紹Hadoop這一高性能處理海量數據集的理想工具。

　　### 5、《Hive編程指南》

　　《Hive編程指南》是一本Apache Hive的編程指南，旨在介紹如何使用Hive的SQL方法HiveQL來匯總、查詢和分析存儲在Hadoop分布式文件系統上的大數據集合。

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轉載于:https://www.cnblogs.com/CoXieLearnPython/p/9181059.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的免费的大数据学习资料，这一份就足够的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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